Обзор робототехнических захватов для физических манипуляций с аграрной продукцией


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Представлен обзор агрозахватов, применяемых для борьбы с сорняками и сбора урожая. Актуальность исследования обоснована возможностью повышения качества свежей плодоовощной продукции, снижения затрат на производство, сокращения дефицита рабочей силы за счет разработки и внедрения сельскохозяйственных роботов. Составлена классификация захватов, которые устанавливаются на роботизированных сельскохозяйственных средствах для манипуляций с плодами, сорняками и другими объектами. Выделено 22 типа захвата в зависимости от 6 выбранных критериев: тип привода, наличие привода в захвате, число пальцев, тип движения захвата, тип механизма, тип сенсоров. В данной классификации в основном рассмотрены характеристики захвата, который устанавливается на конце манипулятора и отвечает за физический контакт с объектом. Поэтому основное внимание уделено задачам, требующим непосредственного захвата объектов агророботом. Также упоминаются задачи направленного опрыскивания сорняков или обрезки ветвей и листьев, в которых тоже участвуют манипуляторы, но объекты воздействия не захватываются роботом. Приведены примеры существующих исследовательских сельскохозяйственных роботов, которые оснащены комбинированными захватами по предложенной классификации, относящимися к различным типам: вакуумный захват с видеокамерой для захвата томатов, шестипалый пневматический захват с видеокамерой, двухпалый захват с датчиками давления и столкновения для сбора яблока, трехпалый захват с видеокамерой для захвата цитрусовых и другие. Дальнейшая работа будет посвящена исследованию проблем физического взаимодействия агророботов с обрабатываемыми объектами, различающимися по весу, плотности, геометрии, шероховатости поверхности и другим параметрам. Также будет исследован вопрос совместного взаимодействия группы гетерогенных наземных и летательных роботов при выполнении целевой аграрной задачи в автономной миссии.

Об авторах

- Ву Д.К

Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения

О. Я Соленая

Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения

к.т.н.

А. Л Ронжин

Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН

Email: ronzhin@iias.spb.su
д.т.н.

Список литературы

  1. 1. Lee W.S., Ehsani R. Sensing systems for precision agriculture in Florida // Computers and Electronics in Agriculture. 2015. Vol. 112. P. 2-9. doi: 10.1016/j.compag.2014.11.005.
  2. 2. Rodriguez F., Moreno J.C., Sanchez J.A., Berenguel M. Grasping in Agriculture: State-of-the-Art and Main Characteristics // Grasping in Robotics. Springer. P. 385-409. doi: 10.1007/978-1-4471-4664-3_15.
  3. 3. Bechar A. Robotics in horticultural field production // Stewart Postharvest Review. 2010. Vol. 6 (3). P. 1-11. doi: 10.2212/spr.2010.3.11.
  4. 4. Monkman G.J., Hesse S., Steinmann R., Schunk H. Robot grippers. Wiley-VCH, Weinheim. 2007, 463 p.
  5. 5. Bechar A., Vigneault C. Agricultural robots for field operations. Part 2: Operations and systems // Biosystem engineering. 2017. Vol. 153. P. 110-128. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2016.11.004.
  6. 6. Midtiby H.S., Astrand B. Upper limit for context based crop classification in robotic weeding applications // Biosystems engineering. 2016. Vol. 146. P. 183-192. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2016.01.012.
  7. 7. Perez-Ruız M., Slaughter D.C. Co-robotic intra-row weed control system // Biosystems engineering. 2014. Vol. 126. P. 45-55. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2014.07.009.
  8. 8. RHEA Project: A robot fleet for highly effective agriculture and forestry management. http://www.rhea-project.eu. (Дата обращения 01.09.2017).
  9. 9. Sugiura R., Tsuda S. Field phenotyping system for the assessment of potato late blight resistance using RGB imagery from an unmanned aerial vehicle // Biosystems engineering. 2016, Vol. 148. P. 1-10. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2016.04.010.
  10. 10. Gonzalez-de-Soto M., Emmi L. Autonomous systems for precise spraying- Evaluation of a robotised patch sprayer // Biosystems engineering. 2016. Vol. 146. P. 165-182. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2015.12.018.
  11. 11. Oberti R., Marchi M. Selective spraying of grapevines for disease control using a modular agricultural robot // Biosystems engineering. 2016. Vol. 146. P. 203-215. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2015.12.004.
  12. 12. Amatya S., Karkee M. Detection of cherry tree branches with full foliage in planar architecture for automated sweet-cherry harvesting // Biosystems engineering. 2016. Vol. 146. P. 3-15. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2015.10.003.
  13. 13. Senthilnath J., Dokania A. Detection of tomatoes using spectral-spatial methods in remotely sensed RGB images captured by UAV // Biosystems engineering. 2016. Vol. 146. P. 16-32. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2015.12.003.
  14. 14. Brown G.K. New mechanical harvesters for the Florida citrus juice industry // HortTechnology. 2005. Vol. 15. Issue 1. P. 69-72.
  15. 15. Bac C. W., Roorda T. Analysis of a motion planning problem for sweet pepper harvesting in a dense obstacle environment // Biosystems engineering. 2016. Vol. 146. P. 86-97. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2015.07.004.
  16. 16. Mehta S.S., MacKunis, W., Burks T.F. Robust visual servo control in the presence of fruit motion for robotic citrus harvesting // Computers and Electronics in Agriculture. 2016. Vol. 123. P. 362-375. doi: 10.1016/j.compag.2016.03.007
  17. 17. Feng Q., Wang X., Wang G., Li Z. Design and test of tomatoes harvesting robot // IEEE International Conference on Information and Automation. Lijiang, 2015, P. 949-952.
  18. 18. Hayashi S., Ganno K., Ishii Y., Tanaka K. Robotic harvesting system for eggplants // Japan Agricultural Research Quarterly. 2002. Vol. 36 (3). P. 163-168.
  19. 19. De-An Z., Jidong L., Wei J., Ying Z., Yu C. Design and control of an apple harvesting robot // Biosystems engineering. 2011. Vol. 110. P. 112-122. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2011.07.005
  20. 20. Kompano P. Deleaf-Line robot for deleafing of tomato crops. Режим доступа: https://www.priva.com/discover-priva/news-and-stories/priva-kompano-deleaf-line. (Дата обращения 01.09.2017).
  21. 21. Foglia M.M., Reina G. Agricultural robot for radicchio harvesting // Journal of Field Robotics. 2006. Vol. 23 (6/7). P. 363-377. doi: 10.1002/rob.20131.
  22. 22. Башилов А.М., Королев В.А. Техническое зрение в роботизированных технологиях аграрного производства // Механизация и электрификация сельского хозяйства. 2016. № 6. С. 2.
  23. 23. Сычев В.Г., Афанасьев Р.А., Ермолов И.Л., Кладко С.Г., Ворончихин В.В. диагностика азотного питания растений с использованием беспилотных летательных аппаратов // Плодородие. 2017. № 5. С. 2-4.
  24. 24. Башилов А.М., Королев В.А., Можаев К.Ю. Перспективы использования дронов в реализациях новейших агротехнологий // Вестник ВИЭСХ. 2016. № 4 (25). С. 68-75.
  25. 25. Краусп В.Р., Королев В.А. Электророботизированные агрегаты полеводства // Инновации в сельском хозяйстве. 2016. № 6 (21). С. 122-130.
  26. 26. Кодяков А.С., Павлюк Н.А., Будков В.Ю., Исследование устойчивости конструкции антропоморфного робота Антарес при воздействии внешней нагрузки // Мехатроника, автоматизация, управление. 2017. Т. 18. № 5. С. 321-327. doi: 10.17587/mau.18.321-327.
  27. 27. Павлюк Н.А., Будков В.Ю., Бизин М.М., Ронжин А.Л. Разработка конструкции узла ноги антропоморфного робота Антарес на основе двухмоторного колена // Известия ЮФУ. Технические науки. 2016. № 1 (174). С. 227-239.
  28. 28. Мотиенко А.И., Тарасов А.Г., Дорожко И.В., Басов О.О. Проактивное управление робототехническими системами спасения пострадавших // Труды СПИИРАН. 2016. Вып. 46. C. 174-195. doi: 10.15622/sp.46.12.
  29. 29. Нго К.Т., Соленая О.Я., Ронжин А.Л. Анализ подвижных роботизированных платформ для обслуживания аккумуляторов беспилотных летательных аппаратов // Труды МАИ. 2017. № 95. Режим доступа: http://trudymai.ru/published.php?ID=84444 (дата обращения 01.09.2017).

© Ву Д.К -., Соленая О.Я., Ронжин А.Л., 2017

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах