Algorithmic model for choosing configuration parameters for robotic gripping of agricultural products

Full Text

Введение Теоретические и прикладные исследования по роботизированной уборке фруктов и овощей привели к созданию прототипов роботов для различных видов сельскохозяйственной продукции: томаты [1-5], огурцы [6-9], клубника [10-13], томаты черри, сладкий перец, баклажаны и фруктовый сад: яблоко [14-15], цитрусовые [16]. Томаты являются наиболее популярными овощами, ежегодно в мире их производится 177,04 млн тонн. Поэтому автоматическая уборка томатов стала перспективной альтернативой ручной уборке, и были инициированы исследования по разработке роботов для уборки томатов. В работе [1] разработан роботизированный сборщик томатов для непрерывного селективного сбора зрелых томатов. Цель этого проекта состояла в том, чтобы разработать сенсорный блок и роботизированный ручной блок, который можно было бы интегрировать с коммерческим роботизированным манипулятором для автоматизированного сбора урожая томатов. 6-осевой шарнирный робот-манипулятор UPJ имеет внутреннюю схему электрических и пневматических линий. В среднем время цикла сбора и размещения одного томата составило приблизительно 3 мин 47 с, включая время, необходимое для машинного зрения. Показатели успешности распознавания и сбора плодов томатов были выше 95 и 85 % соответственно. В работе [2] описан робот для сбора фруктов, состоящий из подвижной платформы, системы технического зрения, манипулятора и захвата. Результаты исследования показали, что в 73 % случаев робот успешно автоматически определял объект для захвата на основных стеблях гроздей томатов из 100 %, которые были визуально идентифицированы человеком. В работе [3] спроектирован и разработан автономный робот для уборки томатов, который состоит из ротационного захватного устройства, манипулятора 6-DOF, стереокамеры и наземной платформы с всенаправленными колесами. При неудачной уборке томатов выделяются три основных типа проблемных случаев: 1) томат не оказался в захвате, 2) томат успешно собран, но частично поврежден, 3) несколько томатов одновременно оказались в захвате. Средняя длительность одного цикла наведения, захвата и съема томата составляла 23 с, а общий процент успешной работы - 60 %. Робот с двумя манипуляторами был разработан в работе [4] для уборки томатов в теплице. Робот содержит следующие модули: сменные захваты модульного типа, система видеонаблюдения со стереоскопической камерой, система связи и управления и пользовательский интерфейс. Результаты полевых испытаний показали эффективность разработанной робототехнической системы, но также были обнаружены некоторые недостатки робота. В работе [5] рассмотрен робот для уборки томатов, который состоит из независимой системы рулевого управления с четырьмя колесами, системы сбора урожая с 5-DOF, навигационной системы и бинокулярной системы стереозрения. Из-за ограниченного рабочего пространства в теплице выбранный манипулятор 5-DOF состоит из механической штанги 4-DOF и захвата 1-DOF. Точность системы бинокулярного зрения при распознавании спелых томатов составила 99,3 %. При расстоянии менее 600 мм ошибка позиционирования составляла менее 10 мм. Время, необходимое для распознавания спелых томатов и захвата, составляло около 15 с на томат с вероятностью успешного сбора около 86 %. По сравнению с уборкой томатов задача робототехнической уборки плодов огурца является более сложной. Зеленый цвет зрелого огурца соответствует цвету листьев и стеблей и затрудняет распознавание плодов. Кроме того, огурец - это вид культуры, который растет в подвешенном состоянии и плоды которого обычно колеблются в воздухе, поэтому его трудно захватить при сборе урожая. В тоже время плод обладает достаточной твердостью, и поэтому огурец является одной из наиболее типичных культур среди фруктов и овощей для исследований робототехнических захватов. В работе [7] создана концепция автономного робота для уборки огурцов в теплицах. Он состоит из автономного транспортного средства, манипулятора с 7-DOF, рабочего органа, двух систем видеонаблюдения и различного электронного и пневматического оборудования. Рабочий орган включает в себя захват и всасывающий стакан для схватывания фруктов, а также устройство термической резки для отделения плодов от растения. На испытаниях в теплицах в 74,4 % случаев робот успешно снимал плоды [8]. В среднем один успешный цикл сбора плода занимал 65,2 с. Также испытания подтвердили способность собирать более одного огурца с использованием одного набора изображений, что позволило сократить время цикла успешного сбора урожая до 56,7 и 53,0 с, если было собрано два или три огурца соответственно. В работе [9] описано исследование в области роботизированной техники для уборки огурцов, включая схему выращивания огурцов, конструирование и производство роботов, анализ кинематики роботов и систему управления роботами. Робот состоит из манипулятора с 6-DOF и захвата с одной степенью свободы для срезания плода. Испытания по сбору огурцов показали удовлетворительную точность позиционирования уборочного робота, успешное отрезание и захват огурцов в 93 % случаев. Представленный в работе [8] робот для сбора огурцов состоит из автономной подвижной платформы, системы распознавания плодов, манипулятора, гибкого захвата и энергетической системы. Робот использует компактный интеллектуальный шарнирный манипулятор с 4-DOF. Тепличные испытания показали, что робот может динамически распознавать, определять пространственное положение и собирать зрелые огурцы; успешная уборка была достигнута в 85 % случаев. Среднее время сбора одного огурца составило 28,6 с. Сбор урожая клубники является трудной физической работой, которая часто приводит к серьезным проблемам со здоровьем рабочих и составляет более половины общих затрат производства данной сельскохозяйственной культуры. Поэтому автоматический сбор урожая является актуальной задачей для клубничной промышленности. Исследования роботов по уборке клубники привели к практическим результатам во многих странах, таких как Япония [10, 12, 13], Китай [17], Корея [18], Россия [19, 20]. В 2000 г. Университет Миядзаки (Miyazaki University) запустил проект по разработке автоматического робота для уборки клубники [10]. Робот состоит из каркаса с установленными на нем четырьмя выщипывающими манипуляторами с захватами, двух цветных ПЗС-камер для управления системой наведения захватов. Каждый захват использует пневматический механизм, который перемещает параллельные пальцы. Для процессов выщипывания и отрезания пальцами применяется сжатый воздух разного давления. Оптимальное давление воздуха составляло от 0,09 до 0,17 МПа для процесса выщипывания и более 0,23 МПа для процесса отрезания. При тестировании робота точность сбора клубники достигала 100 %. В работе [12] апробирован робот для уборки клубники, состоящий из цилиндрического манипулятора с 3-DOF, захвата, блока технического зрения, блока хранения и блока перемещения собранной продукции. При проведении уборочных испытаний в полевых условиях средний показатель успешности составил 41,3 % для сбора клубники путем всасывания. В работе [13] разработана уборочная робототехническая платформа для сбора клубники, оснащенная модульными системными блоками, которые можно индивидуально настраивать. При эксплуатационном тестировании в теплице дополнительно автоматически оценивалась зрелость плода, а установка параметра зрелости на уровне 70-80 %, необходим для снятия клубники, привела к более высоким показателям успешного сбора (97,3 %), чем при настройке зрелости на уровне 60 %. В работе [17] разработан автономный робот для уборки клубники, выращенной в настольных системах. Уборочный робот состоял из четырех основных компонентов: автономного транспортного средства, манипулятора с четырьмя степенями свободы, захвата с двумя степенями свободы и системы цветного компьютерного зрения. Для повышения скорости работы системы был разработан многофункциональный захват с ножницами. Максимальная скорость робота составляла 1000 мм/с и снижалась примерно до 250 мм/с, чтобы предотвратить повреждение плода. Время сбора урожая на одну единицу составляло около 7 с. Робот с 6-DOF манипулятором для уборки клубники, представленный в работе [18], состоит из мобильной платформы с четырьмя колесами, манипулятора, захвата, блока бинокулярного зрения, контейнера для собранной продукции. Манипулятор Denso VS-6556G был установлен на транспортном средстве на высоте 500 мм от земли. Пневматический захват содержит два пальца для захватывания плодоножки и электрический термический нож для разрезания плодоножки. Функциональное испытание в теплице показало, что роботизированная система сбора урожая успешно собрала 86 из 100 зрелых плодов; для сбора одной клубники требовалось в среднем 31,3 с. Разработка робота для уборки яблок связана с анализом сложных уличных условий, сложной структурой дерева, необходимой деликатностью при манипуляциях с продукцией, разнообразием форм и размеров плодов. В работе [14] разработан робот для уборки яблок, состоящий из мобильного транспортного средства, манипулятора, захвата и системы технического зрения. Манипулятор со структурой 5-DOF был спроектирован так, чтобы избегать препятствий при движении к объекту. Захват в форме ложки сконструирован в соответствии с биологическими характеристиками сферических плодов, которые собираются путем разрезания плодоножки. Результаты полевых испытаний показали, что среднее время распознавания и снятия плода составило 15,4 с, а показатель успешности - 77 %. В работе [15] спроектирована роботизированная система уборки яблок для современных систем яблоневых садов с V-решетчатой архитектурой плодоносящей стены в штате Вашингтон, США. Система включает в себя манипулятор с 6-DOF степенями свободы, систему видеонаблюдения с одной цветной ПЗС-камерой и времяпролетной камерой (ToF). Результаты экспериментов в лаборатории показали, что успешная уборка была произведена в 56 % случаев, а время цикла составляло 8 с на яблоко, что значительно медленнее, чем при ручной сборке плодов. Робот для сбора яблок, разработанный в рамках проекта CROPS (www.crops-robots.eu) в ЕС [21], состоит из платформы, манипулятора с 9 степенями свободы, захвата и системы наблюдения. Для уборки яблок в саду, где была сделана специальная обрезка для облегчения функционирования робота, были получены следующие результаты: 100 % точности обнаружения, 90 % успешности захвата и 72 % успешности уборки. Время цикла составляло 15-30 с на яблоко, в зависимости от применяемой транспортной системы для собранных фруктов. Робот SWEEPER для сбора сладкого перца, описанный в работе [22], имеет 6 степенной DOF-манипулятор, установленный на мобильной платформе; показал успешный сбор спелых плодов в 49 % случаев. Время сбора одного плода составляло от 18 до 25 с, включая в среднем 4,73 с для перемещения платформы, 3,71 с для локализации плода, 3,02 с для локализации препятствий, 4,03 с для наведения захвата, 2,22 с для отделения плода и 7,77 с для переноса плода в контейнер. Робот Harvey [23] для уборки сладкого перца состоит из мобильной платформы, манипулятора 7-DOF и RGB-D камеры, установленной на захвате. Положение каждого перца рассчитывается с использованием сегментированного трехмерного облака точек. Специальный захват использует всасывающий механизм и нож для срезания плода. Время сбора составляло 30-40 с, включая общее время выполнения сканирования сладкого перца (приблизительно 15 с), корректировку модели плода, планирование движения манипулятора и захвата (5-10 с), реализацию уборки одного плода (10-15 с). Другие робототехнические решения для уборки томатов черри, баклажанов, цитрусовых представлены в работах [24-26] и сведены в табл. 1. Робот для уборки томатов черри в работе [25] состоит из автономной транспортной платформы, манипулятора с 6 степенями свободы, захвата, блока стереозрения, сборщика фруктов и его контроллера. Результаты полевых испытаний показали, что робот может успешно собрать 83 % зрелой продукции со временем одного успешного цикла уборки в 8 с без учета времени на перемещение транспортной платформы. Робот для уборки баклажанов, описанный в работе [21], использует манипулятор 7-DOF. Точность обнаружения плодов составила 69,3 %. Ошибки обнаружения были связаны с определением плодов на соседнем растении, наличием низкорослых плодов, сливающихся по цвету с грунтом, и теней. Время уборки, которое включает перемещение, обработку изображения и движение манипулятора в пределах 4 м в длину и 1,7 м в высоту, составило 317 с. Робот для уборки цитрусовых с манипулятором 7-DOF был разработан и испытан в Флориде, США [16]. Среди российских исследований в области роботизации сельскохозяйственного производства следует отметить результаты, описанные в работах [27, 28]. Цель исследований Автоматизация процесса сбора сельскохозяйственной продукции за счет разработки моделей, алгоритмов и многокритериального синтеза конфигурации робототехнического захвата и систем управления его программно-аппаратными компонентами при физических манипуляциях с объектами агропродукции. Материалы и методы Определение параметров конфигурации и системы управления захватом является сложной многофакторной задачей. При проектировании конфигурации захвата следует учитывать положение и ориентацию объекта, с которым будут производиться манипуляции. При составлении спецификации производимых манипуляций определяют максимальные ускорения движения элементов захватов в зависимости от местоположения объекта, а также давление, необходимое и допустимое для его манипулирования. Во многих случаях необходимо учитывать и другие факторы, влияющие на защиту захвата от столкновений, перегрузок и повреждение объекта из-за чрезмерного сжатия или выпадения из захвата. Все эти соображения влияют не только на захват, но и на выбор манипулятора. Механическое повреждение фруктов в основном наносится во время уборки урожая в полевых условиях, но также происходит на линиях сортировки и упаковки, во время транспортировки и при обработке в конце цепочки поставок, например во время демонстрации и отбора продуктов розничными продавцами и потребителями [29]. Механическое повреждение может привести к структурному, тканевому и клеточному повреждению плодов, вызванному ударом, сжатием, истиранием, прокалыванием, тестированием или несколькими действиями в сочетании. Структурные повреждения могут увеличить восприимчивость к распаду и росту микроорганизмов [30]. В табл. 2 представлен анализ механических повреждений сельскохозяйственной продукции и их причины. Для определения параметров захвата и их значений, необходимо проанализировать ряд факторов, таких как: 1) характеристики объекта манипуляций; 2) рабочая среда в которой находится объект и производятся операции; 3) особенности манипулятора, на котором планируется установить захват; 4) критерии по которым следует оценивать эффективность практических операций, выполняемых посредством робототехнического захвата. На рис. 1 представлены основные шаги разработанной методики проектирования захвата для манипуляций с сельскохозяйственной продукцией. Первым шагом в разработке захвата является определение физических и механических свойств захватываемого объекта. Физические свойства являются основным фактором, определяющим габариты и тип привода захвата. Масса объекта используется для расчета сил и моментов, действующих на захват и манипулятор, а габариты объекта используются для расчета размеров элементов конфигурации захвата. Объект также может быть очень разнообразен по форме и свойствам поверхности, поэтому выбор метода манипуляции должен основываться на характеристиках конкретного объекта. Механические свойства плодов играют важную роль в расчете сил, действующих на фрукты и овощи во время сбора урожая, помогая избежать их повреждения. На втором этапе проектирования захвата необходимо определить среду, в которой он будет работать, - на закрытом или открытом грунте. Рабочая среда на открытом грунте намного сложнее, чем в условиях теплиц; например, влажность и освещение меняются с течением времени, что снижает качество получаемого изображения и, соответственно, производительность сбора. При стабильных условиях освещения робот может круглосуточно работать в теплице. Следовательно, при изготовлении захвата, а также всего робота в целом необходимо учитывать конкретные условия внешней среды, в которой выполняется агротехнологическая задача. На следующем этапе необходимо определить рабочие параметры манипулятора, подходящие для характеристик растения и собираемых плодов. Для культур с распределением плодов на разной высоте и с множеством препятствий на пути к ним манипулятору требуется совершать более сложное движение, и его конструкция должна содержать большее число степеней свободы. Однако с увеличением числа степеней свободы возрастают вычислительные затраты на расчет его движения и стоимость самого манипулятора. Например, в табл. 1 показано, что количество степеней свободы в манипуляторах, используемых при уборке томатов, выбирается 5 или 6. После анализа и выбора конфигурации захвата последним шагом является оптимизация размера захвата. Проблема многокритериальной оптимизации конфигурации захвата осложняется тем, что следует удовлетворить противоречивые требования по физико-механическим, энергетическим, вычислительным и другим аспектам проектируемого манипулятора. В табл. 3 представлены физико-механические свойства некоторых овощей и фруктов, которые по анализу современных публикаций собираются робототехническими захватами. На рис. 2 представлена общая концептуальная модель выбора параметров захвата. Факторы окружающей среды, такие как расположение объекта среди других, плотность распределения объектов, также напрямую влияют на производимые манипуляции. Использование в сенсорной системе комбинации гетерогенных датчиков увеличивает производительность обнаружения и распознавания объектов. В промышленной робототехнике на захватных механизмах широко применяются электрические, гидравлические, пневматические приводы для реализации линейных или вращающихся движений. Гидравлические приводы нуждаются в сложной внешней системе управления, позволяющей регулировать скорость и давление, но являются тяжелыми и слишком медленными. Поэтому гидравлические приводы используются на захватах, когда необходимы большие силы при манипуляциях с крупными тяжелыми объектами. Пневматические приводные системы используются преимущественно для роботов малого типа, которые имеют менее пяти степеней свободы. Они обладают способностью обеспечивать высокую точность и скорость. Эта система привода может производить вращательные движения за счет приведения в действие поворотных приводов. Поступательные движения шарниров также могут быть обеспечены за счет приведения в действие поршня. Стоимость таких систем меньше по сравнению с гидравлическим приводом, а недостатком этой системы является невысокая скорость операций. Электрические приводы оснащаются датчиками положения, ускорения и усилия, что увеличивает возможности управления захватом, но они дороже, чем пневматические системы. При манипуляции с сельскохозяйственной продукцией не требуется большой мощности для привода, учитывая ее относительно небольшие размеры и вес, но необходимы компактность и точность управления, обеспечивающие захват и снятие продукции без ее повреждения. Одним из решающих элементов в захвате является привод, обеспечивающий его функционирование. Мягкие робототехнические захваты являются новым направлением в этой области, и они оказались достаточно эффективными для решения задач манипуляции объектов со сложными геометрическими и физическими свойствами [31]. Это происходит из-за их способности к манипуляциям с неровными и неструктурированными объектами и возможности рассеивать импульсные силы, возникающие во время захвата. При проектировании мягких захватов возможно использование 5 видов двигателей, таких как: 1) сплав с памятью формы; 2) эластомерный привод; 3) полимер с памятью формы; 4) диэлектрический полимер с электроприводом и 5) магнитные / электромагнитные приводы. Текущие проблемы исследований мягких робототехнических захватов связаны с их низкой скоростью, сложностью интеграции сенсорной и активационной систем. Способы отрезания плода, реализуемые в захватах для сбора фруктов и овощей, можно классифицировать на разрезание плодоножки и выщипывание плодов. В табл. 4 приведены способы отрезания плодов и типы отрезных устройств, используемых на сборочных агророботах. Результаты и обсуждение От корректности формулировки требований конфигурации механизма захвата зависит качество и скорость проектирования, поскольку при синтезе структурно-функциональных моделей и принципов системы управления захватом важны характеристики плода, а также с какой целью производятся манипуляции. На рис. 3 представлена общая блок-схема алгоритмической модели процесса проектирования робототехнического захвата. По результатам анализа характеристик захватываемых объектов в первом блоке осуществляется выбор подходящего типа механизма захвата, описываются его конструктивные ограничения и эксплуатационные характеристики на основе кинематической схемы мехатронной системы захвата поведения и показателей ее производительности, в том числе сила захвата. Во втором блоке производится формулировка основных характеристик захвата, которые влияют на определение целевых функций, используемых при оптимизации, в том числе с использованием уравнений равновесия сил и моментов, действующих на захват. В следующем блоке анализируются критерии оптимизации, влияющие на выбор параметров конфигурации захвата, в том числе длину звеньев, углы между звеньями захвата и манипулятора. По результатам оптимизации захвата производится формирование проектной документации и последующее изготовление. На основе анализа свойств объекта производится разработка требований, предъявляемых к конфигурации и системе управления захватом. В частности, анализ геометрических параметров объекта позволяет сформулировать требования к структурной модели захвата. Выводы Выполнение монотонных физически тяжелых операций в сельскохозяйственном производстве ведет к риску расстройства опорно-двигательного аппарата работников, а в некоторых случаях - заражению химическими препаратами. Поэтому применение робототехнических средств для физического контакта и манипуляций с объектами в сельскохозяйственном производстве является актуальной задачей, обеспечивающей снижение себестоимости продукции, повышение качества выполняемых операций и безопасности труда привлекаемых специалистов. Вариативность физических и геометрических характеристик плодов и способов их сбора не позволяет создать универсальные робототехнические захваты, поэтому на текущий момент ведутся активные исследования по проектированию робототехнических захватов для манипуляций с плодами отдельных культур, различающимися по весу, плотности, геометрии, шероховатости поверхности и другим параметрам. Предложена концептуальная модель управления робототехническим захватом, включающая описание манипулятора, захвата, сенсорной системы и манипулируемого объекта сельскохозяйственной продукции с разнообразными формами, физико-механическими свойствами. Предложена четырехэтапная методика определения параметров робототехнического захвата, включающая определение характеристик объекта манипуляции, характеристик рабочей среды, особенностей манипулятора, на котором планируется установить захват, и оценивание эффективности проектируемого захвата по ряду критериев. Дальнейшее исследование будет ориентировано на реализацию разработанных моделей, алгоритмов и программных средств при проектировании захватов в сельском хозяйстве и других отраслях с применением дополнительных типов датчиков для увеличения точности и качества захвата манипулируемых объектов. Таблица 1 Оценка эффективности роботов для уборки фруктов Table 1. Evaluation of the effectiveness of robots for harvesting fruits Фрукты Исследования Показатели эффективности Технические характеристики Время цикла, с Успешный сбор плодов, ٪ DOF Сенсоры Томат Япония [2] - 72 6 Цветная TV-камера США [1] 227 85 6 Цветная миникамера DXC-LS1 Япония [3] 23 60 6 3D-стереокамера Китай [4] - - 5 Стереоскопическая камера Китай [5] 15 86 5 LMS151 лазерный сканер Огурец Нидерланды [7], [8] 65,2 74,4 7 CCD-камера Китай [9] 28,6 85 4 UM-300 CCD-камера Клубника Япония [10] - 100 4 CCD-камера Япония [12] 32,3 80 3 CCD-камера Корея [17] 7 - 4 Цветная ПЗС-камера Китай [18] 31,3 86 6 Бинокулярная камера Яблоко ЕС [21] 30 72 9 TOF-камера Китай [14] 15,4 77 5 CCD-камера США [15] 8 56 6 CCD-камера, ToF-камера Сладкий перец ЕС [22] 25 49 6 RGB-D камера Бельгия [23] 45 92 6 RGB-Dкамера ЕС [21] 94 33 9 RGB- и TOF-камеры Томат черри Китай [25] 8 83 6 Камера, лазерный дальномер Баклажан Япония [26] - - 7 Цветная CCD-камера Цитрусовые США [16] - - 7 Цветная CCD-камера Таблица 2 Виды механических повреждений сельскохозяйственной продукции при манипуляциях Table 2. Types of mechanical damage to agricultural products during handling Вид Описание причины Тип повреждения Ударное повреждение (повреждение при ударе) Ударное повреждение возникает во время сбора урожая, когда объект ударяется о некоторую поверхность с достаточной силой Вмятина или трещина плодов Сжатое повреждение (повреждение от сжатия) Сжатое повреждение возникает, когда силы захватывания механического сбора урожая превышают порог разрушения ткани Вмятина или трещина плодов Абразивное повреждение (повреждение от истирания) Истирание происходит при транспортировке одного объекта с чрезмерной скоростью против другого объекта, например, на конвейерах Разрушение поверхностных слоев плодов Проколотое повреждение (прокол) Прокол может произойти во время сбора урожая и манипулирования сыпучими фруктами, когда стебли собранных фруктов перфорируют кожу соседних фруктов Разрушение поверхностных слоев плодов Резаное повреждение (порез) Резаные повреждения могут произойти во время сбора урожая в случае неточного наведения инструментов или несоответствия размеров обрабатываемого плода и инструментов Разрушение поверхностных слоев плодов Рис. 1. Методика проектирования захвата для манипуляций сельскохозяйственной продукцией Fig. 1. Gripper design technique for handling agricultural products Таблица 3 Физико-механические свойства овощей и фруктов Table 3. Physical and mechanical properties of vegetables and fruits Объекты P0 M0 m0, г V0, см3 D0 Н E, МПа D, мм L, мм W, мм сталь резина сталь пластик Яблоко Redspar 228,7 275,1 79,5 74,7 83,8 - 2,53 0,28 0,31 - - Delbarstival 118,4 143,1 63,3 58,3 67,0 - 1,77 0,34 0,44 - - Гранат 227,5 - 80,1 87,4 80,8 40,7 - - - - - Абрикос Nasiry 43,3 23,3 34,8 36,9 35,4 - 0,32 - - - - Ghavami 27,7 26,2 35,4 36,9 34,1 - 0,51 - - - - Raja Bali 53,6 45,6 44,0 48,5 43,3 - 0,53 - - - - Опунция 109,5 89,9 59,6 71,9 57,5 - - 0,24 0,29 - - Deveci 289,8 256,0 85,1 87,5 83,9 39,5 - 0,48 - - - Santa Maria 190,3 189,6 76,1 107,2 64,2 23,0 - 0,41 - - - Перец Желтый 122,2 271,1 75,6 71,5 78,6 38,2 - 0,26 - 0,81 0,99 Красный колокол 217,9 382,6 85,0 95,3 82,0 85,0 - 0,19 - 0,73 0,82 Зеленый колокол 112,8 194,3 69,3 74,4 70,4 85,0 - 0,29 - 0,76 0,93 Красный чили 91,0 194,3 68,0 155,3 70,4 68,0 - 0,48 - 0,99 0,90 Зеленый чили 61,2 194,3 57,3 139,5 38,2 57,3 - 0,35 - 0,89 0,97 Авокадо 217,2 36,6 88,7 132,5 80,7 49,8 0,63 0,36 0,47 0,34 0,45 Киви 98,6 83,1 54,0 68,0 50,2 - - 0,43 - - - Сладкая вишня Иранская 4,5 3,9 18,6 20,1 18,9 - - 0,21 0,29 - - Турецкая 72,0 66,5 49,0 59,4 46,2 - - 0,15 0,16 - - Томат 100,7 98,9 56,2 61,9 53,8 42,8 - 0,43 0,39 0,51 0,43 Томаты черри - - - - - - 0,25 0,16 0,185 0,156 0,177 Апельсин 214,7 213,2 76,2 83,0 76,2 - - 76,2 - - - Огурец 351,3 343,7 61,8 210,5 - - - - - - Баклажан 280,3 - 71,2 185,2 - 11,7 - 0,44 - - - Рис. 2: Общая концептуальная модель выбора параметров захвата Fig. 2. General conceptual model for the selection of capture parameters Таблица 4 Методы и устройства для отрезания плодов при сборе Table 4. Methods and devices for cutting off fruits during collection Объекты Способы снятия плода Рекомендуемые типы устройства отрезания разделка плодоножки выщипывание плодов механический тепловой лазерный всасывающее сопло Яблоко - x x - - x Гранат - x x - - x Абрикос Опунция x x - - - Перец x x x - - x Авокадо x x - - x Киви x x - - x Сладкая вишня x - x - - - Томат x x x x x x Томаты черри x x x x x x Апельсин x x - - x Огурец x - x x x x Баклажан x x x - - x Рис. 3. Алгоритмическая модель процесса проектирования робототехнического захвата Fig. 3. Algorithmic model of the robotic gripper design process

About the authors

D. K Vu

St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences

Email: ronzhin@iias.spb.su
St. Petersburg, Russia

A. L Ronzhin

St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences

Email: ronzhin@iias.spb.su
St. Petersburg, Russia

References

Supplementary files