原創(chuàng) | 文 BFT機器人

01背景

在復(fù)雜的農(nóng)業(yè)環(huán)境中，利用機器視覺及其相關(guān)算法可以提高收割機器人的效率、功能性、智能化和遠程互動性。對于水果采摘機器人系統(tǒng)來說，主要的挑戰(zhàn)包括免提導(dǎo)航和水果定位，以及大多數(shù)果園中常見的崎嶇地形和大型障礙物。這些挑戰(zhàn)會在移動采摘機器人穿越地形時在其視覺系統(tǒng)中引起嚴(yán)重的振動，因此需要采用動態(tài)目標(biāo)跟蹤和自動圖像去模糊算法。

研究人員通過在視覺識別和位置檢測方面取得進展來解決這些挑戰(zhàn)，包括分割水果及其相關(guān)算法，以及通過立體匹配重建的三維水果，以計算果實目標(biāo)的空間坐標(biāo)。此外，跨學(xué)科研究人員正努力開發(fā)通過視覺軟件進行智能決策的算法，以提高在田間環(huán)境中在不同光照和遮擋條件下識別和定位的準(zhǔn)確性。

02綜述

該論文綜述主要介紹了以下幾點內(nèi)容：

1. 機器視覺和其相關(guān)技術(shù)在復(fù)雜農(nóng)業(yè)環(huán)境中提高采摘機器人效率、功能、智能化和遠程交互性的應(yīng)用前景。

2. 視覺和定量方法在復(fù)雜農(nóng)業(yè)環(huán)境中的定位、目標(biāo)識別、三維重建和容錯等方面的潛在應(yīng)用。

3. 針對機器視覺和機器人系統(tǒng)設(shè)計的容錯技術(shù)，以提高采摘機器人的可靠性和穩(wěn)定性。

4. 基于視覺的水果采摘機器人的研究成果和應(yīng)用案例，如基于深度學(xué)習(xí)的水果識別、基于立體視覺的水果定位和基于協(xié)作控制的機械臂操作等。

總之，該論文的創(chuàng)新點在于介紹了機器視覺和其相關(guān)技術(shù)在水果采摘機器人中的應(yīng)用前景和研究進展，以及探討了一些解決機器視覺和機器人系統(tǒng)設(shè)計中的技術(shù)難題的方法和技術(shù)。

水果采摘機器人的視覺系統(tǒng)具有多種感知能力，包括視覺感知、協(xié)同視覺機械控制、視覺識別、三維重建、協(xié)調(diào)的視覺機械定位和容錯性。這些能力可以應(yīng)用于各種類型的水果和作物，基于視覺的采摘的有效性可能取決于水果或作物的大小、形狀、顏色、紋理，以及周圍環(huán)境的復(fù)雜性等因素。

這個系統(tǒng)包括作物識別和定位、機器人機械臂的立體視覺和協(xié)同行為控制，以及錯誤處理。系統(tǒng)通過收集一組圖像并提取關(guān)于目標(biāo)的信息來識別作物。為了識別水果，系統(tǒng)通過空間坐標(biāo)計算來處理生成的水果、果枝和果枝上的障礙物的三維重建。完成這些計算后，計算得到的空間坐標(biāo)被傳輸給機器人的驅(qū)動系統(tǒng)。系統(tǒng)控制機器人的工作，通過視覺軟件來實施算法和智能決策。

當(dāng)在田間環(huán)境的光照和遮擋條件下，作物的環(huán)境發(fā)生變化時，識別和定位的準(zhǔn)確性會受到影響。研究人員應(yīng)用了幾何特征、圖像特征、新的圖像算法和智能決策理論來解決這個問題。在大多數(shù)圖像算法中，當(dāng)前的深度學(xué)習(xí)算法需要大量樣本數(shù)據(jù)。在農(nóng)業(yè)作物中，有時只能獲得小規(guī)模的數(shù)據(jù)集，比如未成熟的水果或受害蟲問題影響的作物。處理這些小型數(shù)據(jù)集的深度學(xué)習(xí)圖像識別方法需要進一步的研究。

盡管人工智能及其深度學(xué)習(xí)方法提高了識別率，但由于農(nóng)業(yè)環(huán)境的復(fù)雜性和不確定性，視覺系統(tǒng)應(yīng)用中仍然存在較大的定位誤差。因此，需要將機器人的控制系統(tǒng)與機構(gòu)的創(chuàng)新設(shè)計結(jié)合起來，以改進視覺和綜合容錯技術(shù)，實現(xiàn)精確定位和操作。

值得進一步研究的是，將人工智能技術(shù)與機器人的主動容錯和智能行為決策相結(jié)合。農(nóng)業(yè)采摘機器人在運行過程中會受到外部力的動態(tài)干擾。關(guān)鍵技術(shù)是對不規(guī)則形狀水果的曲面進行動態(tài)跟蹤。對于視覺采摘機器人來說，高精度物體的動態(tài)跟蹤仍然是一個未解決的問題。

03結(jié)論

文章總結(jié)認為，基于視覺的水果采摘機器人在提高農(nóng)業(yè)收割效率和效果方面具有巨大潛力。機器視覺及相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用可以幫助克服水果采摘機器人的技術(shù)挑戰(zhàn)，如自主導(dǎo)航、水果定位和識別等問題。文章還強調(diào)了在水果采摘機器人設(shè)計中協(xié)同控制和容錯性的重要性。

總的來說，文章指出，基于視覺的水果采摘機器人在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域有著光明的前景，并可以為可持續(xù)和高效的農(nóng)業(yè)實踐的發(fā)展做出貢獻。

作者 | Azukii

排版?|?小河

審核?| 貓

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