農業采摘機械臂軌跡跟蹤控制

侯小艷

（晉中信息學院，山西 晉中 030800）

機械臂是輔助人工進行作業操作的有效機械設備，在農業果園采摘以及機械零部件裝配等各項工作中，均有突出表現，應用價值相對較高。在農業采摘中，能夠通過合理控制完成多自由度運動，保證機械臂的控制精度，是現代農業機械化發展的重要推動力[1]。由于在機械臂的使用過程中，需要對機械臂關節軌跡進行科學規劃，以便保證采摘效果，所以對機械臂軌跡進行跟蹤和控制顯得極為重要。

1 機械臂軌跡跟蹤控制的必要性

機械技術的快速發展以及其在各應用領域的不斷拓展，為農業的智能化發展提供了可靠助力，各種智能化采摘機械開始在我國農業生產中得到應用。這些采摘機械主要由采摘機構、移動平臺以及機械臂三部分組成，如圖1 所示。其中，機械臂負責將采摘機構送達到指定目標位置，保證采摘機構能夠完成對果實的采摘，是機械應用中的關鍵。與工業機械臂有所不同，農業采摘機械臂通常需要在復雜非結構化環境中，對分布無規律障礙物和目標進行躲避和采摘，對于機械臂采摘精準度要求相對較高，且在效率方面也有一定要求，還要保證采摘效果[2-3]。對機械臂進行控制，實際上是對其運動路徑進行跟蹤和控制，通過合理進行軌跡控制的方式，做好路線規劃，以便完成目標點和操作方案的設置，保證最終采摘效果，因此對機械臂軌跡進行跟蹤和控制是極為必要的。

圖1 農業采摘機械臂

2 農業采摘機械臂軌跡跟蹤控制

2.1 機械臂軌跡跟蹤控制基本思路

在使用機械臂的過程中，需要保證其能夠準確到達指定采摘位置，并且在靠近采摘物時，能夠將其運行速度控制為零，以防損傷果實，保證采摘質量。因此需要對機械臂運動軌跡、速度以及位置進行有效管控，保證其連續性，避免因為速度突變而造成關節受到沖擊的情況，保證定位精準度。較為常見的軌跡規劃主要有關節空間軌跡規劃以及笛卡爾空間軌跡規劃兩種模式。其中，笛卡爾空間軌跡會通過對末端執行器運動軌跡進行分析，展開后續規劃操作，但此種規劃方法可能會因為某奇異點的影響，而造成機械臂使用不可控的情況，整體計算量相對較大。而關節空間軌跡規劃模式會對整體關節進行精準控制，能夠保證機械臂運動的平穩程度，并不會因為突然變速而導致關節受到較大沖擊。在運用此種方法進行軌跡規劃過程中，需要在明確已知目標點位置之后，運用逆運動學計算方法完成采摘機械臂每個關節需要進行轉動的角度值計算，并按照計算結果進行關節空間軌跡規劃，確定關節起始點到目標之間的軌跡曲線[4-5]。通過對正運動學方程的應用，可以驗證軌跡曲線準確性，明確軌跡規劃中插值點的設置合理性，進而按照規劃軌跡進行機械臂控制。

2.2 軌跡跟蹤控制方式方法

2.2.1 基本情況分析

以蘋果采摘為例，對機械臂采摘軌跡跟蹤和控制方式方法進行研究。果園中的蘋果在非結構化的三維空間中不規則地分布著，并且在進行的采摘過程中，會受到綠葉以及樹枝等遮擋物的阻礙，所以整體采摘難度相對較大。為有效應對該項問題，需要在進行軌跡規劃、數值模擬的過程中，針對蘋果的無規則分布情況，進行數值模擬模型網格的分析，明確其具有不易收斂特點，適當增加求解步數，但此種方法會降低運算效率。同時，因為受到各種遮擋物的阻礙，采摘過程中需要設置障礙物規避功能，可以通過搭建仿真模擬場景的方式，展開相應運算，但整體運算時長較長[6]。在對兩種問題進行深度分析之后，決定采用分步遷移策略和分布空間約束策略，實施軌跡跟蹤和控制操作。

2.2.2 分布空間約束策略

由于蘋果所在位置不規則，在進行軌跡規劃模擬過程中，需要加入空間平面約束方法，對軌跡場景復雜問題進行妥善解決。在對原有深度梯度控制算法的分析中，通過加入分布式空間平面約束的方式，利用原有仿真模型，確保仿真模型一致性能夠達到要求。在對分布空間約束控制策略進行應用過程中，會展開空間平面約束模型建設，以此為基礎展開機械臂軌跡規劃，在獲得有效參數之后，要利用約束模型展開無空間約束平面模型基礎參數模擬。運用此種處理方式，達到有效提高模擬運算效率的目標，保證模擬精準度。如果采摘空間較為復雜，可對運算過程進行分解，按照一定順序進行運算。在完成蘋果空間平面的繪制之后，會對機械臂在此過程中的采摘軌跡進行模擬，并且在獲得關鍵參數之后，將其作為無空間平面約束模型初始參數進行應用，完成對蘋果采摘軌跡的規劃[7-8]。

2.2.3 分步遷移策略

在對綠葉以及樹枝等遮擋物問題進行處理的過程中，需要做好軌跡規劃以及障礙物的躲避設置，確保在非結構化應用環境中，模擬運算效率能夠處于理想狀態。為達到此種效果，可以應用分布遷移策略。分步遷移策略在使用過程中，以深度梯度控制算法為基礎，通過對非結構應用環境進行拆分模擬的方式，對果園的整體場景進行搭建，以便通過仿真模擬的方法，對軌跡進行科學規劃，做好障礙物的躲避。雖然原有深度梯度控制算法的應用，也能夠達到對非結構化應用環境進行求解和處理的目標，但其整體軌跡規劃精度相對較差，存在抗干擾能力不足以及需要大量運算才能完成求解的缺陷，所以并不適用于本次采摘軌跡規劃。

在運用分布遷移策略的過程中，需要完成無枝葉、混合枝葉以及單一結構枝葉的場景搭建，進而通過對各個場景中的模型進行搭建和運算的方式，完成復雜環境中的軌跡規劃，保證能夠高質量完成障礙物的躲避。在完成無枝葉無障礙結構化的場景搭建之后進行求解，將求解結果遷移到單一枝葉或單一障礙物場景之中，再將其求解結果運用到混合枝葉場景之中，做好不同場景的軌跡規劃和運算。實時分布遷移策略的核心，是對復雜求解過程進行簡化處理[9]。通過將其進行逐步分解的方式，逐步完成相對簡單的場景求解，再通過對不同求解結果進行運用的方法，實現對復雜場景的計算，這樣不僅能夠有效提高求解效率，同時還能夠保證軌跡規劃的精度。

2.2.4 分布空間約束仿真

為確定分布空間約束控制策略應用是否有效，需要通過對專用軟件的應用完成采摘軌跡規劃仿真處理。通過設置不同工況的方式，在各個工況中進行不同約束平面的建設。通過運用模型進行采摘工況分析的方式，和沒有設置空間平面約束的基準模型進行對比分析，進而確定此種處理方法是否具有優勢，以便決定最終是否需要采用此種處理模式。在進行數值模擬之前，為保證后續各項操作能夠順利進行，需要對采摘模型進行簡化處理，對采摘過程中可能引起阻礙的樹枝進行綜合分析。雖然樹葉會對采摘造成影響，但其影響相對較小，所以在進行模型簡化處理時，可以忽略樹葉的影響，只對樹枝產生的影響進行計算。

需要在進行部署計算過程中，對數據迭代次數進行全面計算和研究，將5 000 步迭代次數作為設定計算步數。模擬數值計算結果顯示，此種處理方法能夠達到收斂效果，工況可比性較為明顯。在對模擬結果實施定量以及定向分析的過程中，需要加入獎勵值評價指標內容，當獎勵值數值與0 處于較為接近的狀態時，表明軌跡規劃精準度較為理想，且收斂性水平較高，整體軌跡規劃處于最佳狀態[10]。

技術人員需要對不同空間平面約束中的獎勵值變化情況進行分析，明確其隨迭代次數變化而發生的改變。通過對有空間約束和無空間約束的工況進行對比分析的方法，掌握獎勵值具體的變化情況。按照整體分析發現，獎勵值會隨著迭代次數的增加而逐漸變大，整體會逐漸趨近于0。在迭代次數超過3 500 次時，曲線運行會處于較為平穩的狀態，表明此時軌跡規劃運算已經處于基本收斂的狀態。在經過多個工況反復對比分析之后發現，分布空間約束策略的應用，能夠達到切實提升軌跡規劃效率的目標，整體規劃應用效果也較為理想，表明應用此種策略能夠對軌跡跟蹤和控制產生積極作用。

2.2.5 結論分析

針對蘋果采摘機械臂應用過程中存在的采摘物形狀不一以及重力不同等方面的特點，研究過程中需要結合采摘物空間分布無規則以及環境非結構化等特征，解決軌跡規劃運算效率較低等方面的問題，運用分布空間約束策略和分布遷移控制策略，實施軌跡跟蹤和規劃模擬。通過對深度梯度控制算法的應用，利用分步遷移控制以及分布空間約束的策略，對采摘過程中存在的各項問題進行妥善解決。在專業軟件的幫助之下，完成機械臂采摘軌跡規劃仿真處理。各控制策略的有效應用，能夠實現對機械臂軌跡的有效規劃，在提高軌跡計算效率的同時，還能夠達到良好的跟蹤和控制效果，最終取得較為理想的采摘效果，對機械臂的應用也能夠達到最佳狀態。

3 機械臂路徑規劃方式方法

在對機械臂軌跡進行跟蹤和控制的同時，需要做好機械臂路徑規劃?？梢酝ㄟ^合理設置起點和目標點之間路徑的方式，降低障礙影響，以保證順利完成采摘任務。通過對路徑規劃算法的充分分析發現，目前很多智能算法都已經被應用到機械臂路徑規劃之中，每一種算法都對規劃路徑各部分有詳細認知，無論是計算效率還是計算能力都相對較高。各種算法都具有其獨特優勢和不足。在進行算法挑選時，需要按照采摘的內容以及采摘的具體環境，通過對現有路徑規劃方法的分析，確定最佳算法，使其達到最佳的應用效果。

以蟻群算法為例，對路徑規劃方式方法進行探討。蟻群算法屬于新興仿生算法技術，雖然國內目前對其的應用仍然處于研究階段，并沒有形成一套較為完整的數學表達和分析方法，還有諸多有待提高之處，但由于其整體算法的應用精準度相對較高，而且具有諸多優勢，所以將其應用到軌跡研究之中，對路徑規劃工作開展能夠產生積極影響。通過研究發現，螞蟻群體在進行活動時，整體行為相對較為復雜，在其運動路徑上如果出現障礙物，其會在短時間內開辟另一條路徑，有效規避障礙物?？茖W家在對螞蟻覓食行為進行觀察后，發現其會選擇相對較短的路徑進行搬運，而螞蟻之間會通過釋放信息素的方式進行信息傳遞，路徑上的信息素的信號強弱會直接決定蟻群在哪一條路徑上進行運動。按照這一原理，技術人員通過在算法中輸入大量參數的方式，選取最佳參數范圍以及路徑內容，確定合理的運動路徑。在對相關資料進行分析后發現，參數值設置過大或者過小，都會對蟻群算法性能產生直接影響，因此在該算法的使用過程中，需要做好參數范圍設置，以便保證算法應用效果，保障最終規劃路徑的合理性。在具體進行軌跡跟蹤和控制的過程中，需要按照采摘物種類以及采摘物所處的環境等各項情況，對機械臂的使用軌跡以及跟蹤方式方法進行分析，做好策略選擇以及算法使用，確保軌跡規劃能夠達到理想狀態，能夠更好地完成對機械臂運行的控制，可以根據實際采摘需求，高效完成采摘任務。

4 結語

我國傳統果蔬采摘方式以人工采摘為主，人口老齡化以及青壯年勞動力的日漸短缺，使得人工采摘成本逐年增加，采摘效率明顯下降。為解決該項問題，對機械臂的應用顯得極為必要。未來，應進一步加大對農業采摘機械臂的研究力度，做好關節軌跡跟蹤和控制工作，掌握有效跟蹤控制技術應用方式方法，并在應用實踐過程中，不斷對機械臂的使用進行優化和改進，確保機械設備應用能夠處于不斷完善的狀態，以有效解放農村勞動力，提高農業經濟收益，進而為地區經濟作出更大的貢獻。