孙永芳

(陕西国防工业职业技术学院，陕西 西安 710300)

0 引言

我国传统水果采摘方式主要采用人力进行采摘，采摘过程中由于水果的分布结构存在不规律性，需要消耗大量人力物力，使工作人员劳动强度大的同时，其采摘效率较为低下。近年来，随着我国科技的不断发展，自动化采摘已成为农业生产领域的发展趋势之一，通过自动化采摘，可将识别、采摘功能一体化发展，有利于降低人力成本，提高工作效率。为此本研究提出一种基于STM32的水果采摘机器人控制系统设计方案，对于农业领域的未来发展具有重要意义。

1 采摘机器人整体结构

水果采摘机器人的动作设计准则是根据果树生长分布特征而定。采摘机器人由机械臂、摄像头、末端执行装置、移动平台、上升机构、存储机构和运输机构等部分组成。工作流程：通过摄像头对水果进行扫描，当识别到成熟的水果时，会将成熟水果坐标值通过串口通信传送到STM32单片机，单片机会控制机械臂准确到达坐标位置，启动环形剪刀剪断果柄，成熟的水果会顺着管道进入箱体，整体机构如图1所示。

1.1 机械臂

为实现对水果的快速采摘，应加强对机械臂结构和控制方式的设计。机械臂是水果采摘机器人控制系统的核心部分，其结构和控制方式可直接决定该机器人的采摘效果。传统水果采摘机器人的机械臂存在结构简单、电机数量较多及控制复杂等问题，为提升水果采摘机器人控制精度，采取对称分布方式在水果采摘机器人的大臂、小臂、连接臂等结构的另一侧设计机械臂杆件，并将其机械原理简化为两个对称的铰链四杆机构[1-2]。

1.机械臂 2.摄像头 3.末端执行装置 4.移动平台5.上升机构 6.存储机构 7.运输机构图1 水果采摘机器人整体机构Fig.1 Overall mechanism of fruit picking robot

1.2 摄像头及末端执行装置

利用摄像头对水果的颜色进行识别，根据成熟水果的坐标值判断水果所处位置，最终通过机械臂实现水果的采摘。末端执行装置主要由两部分组成，分别是摄像头和环形剪刀。为保证末端执行装置功能的稳定性，在摄像头中设置Open MV图像采集功能。Open MV图像采集功能主要建立于Python软件的基础上，通过该软件有利于对Open MV图像采集功能进行二次开发，并且Open MV视觉模块具有色彩识别及检测等功能，能够有效对成熟水果颜色进行判断，对于机器人的识别范围具有扩大作用。

对环形剪刀进行设计时，结合水果果柄的硬度，将具有较大力矩的舵机作为该部分的动力源。其工作流程：利用水果采摘机器人控制系统摄像头的精准定位功能，对采摘区域水果的位置进行确定，通过启动机器人的舵机，使其带动第二弧形连杆进行操作，即可将果柄割断，以此实现对水果的采摘。

1.3 移动平台

传统水果采摘机器人为实现对不同方位的水果进行采摘，需要移动整台机器，该方式对于采摘的效率存在一定局限。为解决水果采摘机器人的局限性，对移动平台的移动方向进行全方位设计，其中左右移动方向主要采用丝杆螺母作为传动机构，该丝杆螺母的使用可使水果采摘机器人的运动更加平稳，最大移动范围350 mm。该平台前后移动方向的传动机构主要采用同步带，使其在结构上更加紧凑，并且具有抗拉强度高、效率强等特点，最大移动范围是500 mm。为实现机器人可采摘不同角度的水果，在机械臂滑块部位安装旋转电机，以此实现对机器人的控制。

1.4 上升机构、存储机构、运输机构

根据末端执行器对成熟水果的定位，由上升机构对机械臂高度进行调整，确保更加精准地对成熟水果进行采摘。存储机构将采摘的水果临时存储于存储箱内，由工作人员进行水果收集。运输机构可以实现采摘机器人的移动或转移。

2 控制系统总体设计

2.1 整体设计思路

对水果采摘机器人的控制系统进行设计时，主要采用STM32单片机作为控制系统的主控芯片，该芯片对于系统的稳定性具有重要提升作用。水果采摘机器人各模块的设计任务：视觉识别模块可利用控制算法对机器人的移动速度进行提升，使其以最快的速度移动至目标物体之前；末端执行机构可控制机器人剪断果柄；机械臂部分与末端执行器紧密相连，属于整个系统的核心模块；移动平台部分及升降机构部分的设计，有利于提高机器人机械臂的活动范围，使其全方位对水果进行采摘[3-4]。

2.2 视觉识别控制

视觉识别系统的功能组成：图像采集、图像处理和分析、图像信息传递。水果采摘机器人视觉识别控制的核心结构为STM32F4单片，该单片机集成了摄像头芯片，其分辨率高达30万像素，为实现水果采摘机器人的高效算法，利用C语言对控制系统进行编程。视觉识别的设计过程：首先在控制系统内对所需识别的水果颜色进行设定，颜色设定完毕后，即可利用采摘机器人摄像头的图像采集功能及精准定位功能，对水果所在位置进行确定，并将水果的位置信息通过串口传递至STM32单片机，控制系统接收到指令后，可自动对末端执行器进行控制，使机械臂到达指定位置，实现对水果的采摘。

2.3 执行器控制

末端执行器的核心控制结构为舵机，为保证机器人的精准采摘，采用型号为MG995的舵机对刀柄的速度及剪切力进行提升。为实现对电机的转速进行控制的同时，可增大末端执行器电机的转矩，利用单片机发送的信号对电机的转动进行控制，该方式可有效降低齿轮的转动速度，有利于保证水果采摘机器人的运行效率。而监测电机的旋转角度可利用电位器，该电位器可根据单片机生成的PWM波信号，对舵机的旋转角度进行控制[5]。

为实现末端执行器对舵机的控制，应建立20 ms的时基脉冲周期，高电平角度可对0.5～2.5 ms范围内的脉冲进行控制。以旋转角为180°的舵机为例，其旋转0°，45°，90°，135°，180°所对应的脉冲时间为0.5、1.0、1.5、2.0和2.5 ms。其工作流程如下。

首先，利用KeiluVision5建立目标工程文件，通过C语言对水果采摘机器人的控制程序进行编写，程序编写完毕后，应及时确认编写是否正确，无误后即可生成执行文件。

其次，将生成的执行文件下载至STM32芯片中，利用STM32芯片设置执行文件的相关参数。

最后，将水果采摘机器人的控制程序输入至单片机中，利用单片机的功能对程序进行运行和调试，调试完毕后生成的结果可作为判断舵机运行状态的主要依据。

对舵机的控制电路进行设计时，为控制舵机的运行，可将单片机输出周期为20 ms的PWM波与信号线相连，而控制接口可直接与单片机的引脚相连，舵机控制接口的另一端直接与电源相连[6]。

3 控制系统硬件设计

对控制系统硬件部分进行设计时，采用大量先进集成电路，向硬件部分的保护电路及信号滤波电路中加入反向电压，该方式有利于提升硬件系统的安全性，使其具有较强的抗干扰能力。基于STM32的水果采摘机器人控制系统硬件电路如图2所示[7]。

图2 基于STM32的水果采摘机器人控制系统硬件电路Fig.2 Hardware circuit of control system of fruit picking robot based on STM32

3.1 主控制器模块

主控制器模块是整个硬件系统的核心组成部分，其主控芯片主要选用性价比较高的STM32F103ZET6。该芯片在运转过程中，最高工作频率达72 MHz，工作电压3.3 V，部分引脚可兼容5 V电压。芯片上集成了512 KB的Flash存储器和64KB的SRAM存储器。除此之外，该芯片可支持两种调试模式：串行调试(SWD)和JTAG接口，通过对芯片的调试，有利于将水果采摘机器人的功耗降至最低[8]。

3.2 液晶显示和键盘模块

为提升水果采摘机器人的识别能力，采用液晶显示器(LCD)作为该系统的界面显示部分，该显示器具有功耗低、体积小、质量轻等优势，在单片机的控制下被广泛应用于多种电子产品的显示功能中。而键盘模块为给用户提供良好的使用体验，主要采用以ST7920为控制器的LCD12864，并将其与按键共同处于一块电路板上，可为用户提供更加便捷的功能选择。

3.3 功率运放与H桥PWM输出模块

为保证水果采摘机器人控制系统的精准性，应对运行功率进行控制。通常情况下，STM单片机的引脚输出电流为20 mA，由于该单片机的输出电流过小，在驱动电流较大的元件时，可造成单片机出现不同程度的损坏，甚至无法完成驱动。为此本研究设计了功率运放与H桥PWM输出模块，该模块的驱动器部分采用DRV8412，选择了高速、低噪声、大电流输出、双运放LM7322，在二者的支持下，有利于实现对电机、舵机等元件的驱动和PWM调速。

3.4 摄像头识别通信模块

该模块为实现对成熟水果颜色的精准识别，采用0V7670(带FIF0)作为摄像头识别通信模块的核心。水果采摘机器人摄像头的识别通信流程：首先通过机器人的摄像头对水果的实际位置信息进行采集，信息采集完毕后，系统可自动将该信息传送至2# STM32单片机，该单片机可利用串口与上位机建立联系，即可实现数据的输出，上位单片机接收到指令后即可对数据进行处理。

4 控制系统软件设计

4.1 自动采摘与手动采摘程序

为满足用户对水果进行采摘的不同需求，将水果采摘机器人控制系统的工作程序分为两种模式：自动采摘和手动采摘。若用户选择自动采摘工作模式，该系统可启动系统控制程序，完成水果的采摘，并将采摘水果的数量进行记录。若用户选择手动采摘工作模式，该系统可为用户提供操控摇杆控制器，用户对该控制器进行操控即可实现对水果的采摘。在控制系统处于通电状态时，该程序可自动对按键的状态进行判断，按键处于启动状态时，系统将自动运行视觉识别功能。自动采摘与手动采摘程序如图3所示[9]。

图3 自动采摘与手动采摘程序Fig.3 Procedures of automatic picking and manual picking

4.2 采摘区域设定程序

该程序可根据用户的需求，对采摘水果的区域进行设定，采摘区域设定完毕后，机器人可启动视觉识别系统对成熟水果进行颜色识别，判断该水果为成熟状态时，利用机械臂的环形剪刀，将水果与果柄分离，以此实现对成熟水果的采摘，并对采摘完成的水果进行计数。采摘区域设定程序：用户通过区域设定界面对采摘区域进行确定，机器人可根据设定区域对采摘区域的坐标进行记录，对该区域内全部符合条件的水果进行采摘。

5 试验验证

为验证水果采摘机器人控制系统的精准性，对该系统进行制作样机，其机械臂处于未展开状态下的整体尺寸为500 mm×400 mm×1 200 mm。整体样机如图4所示。

图4 智能水果采摘机器人样机Fig.4 Prototype of intelligent fruit picking robot

试验流程：利用机器人的摄像头对水果进行扫描，通过该摄像头的Open MV图像处理功能对成熟水果进行识别，即可获取水果的实际坐标位置，为实现对水果的精准采摘，可将位置信息传递至STM32单片机，通过单片机向机器人的中央控制器发送指令，使机器人到达指定位置，并驱动控制系统的末端执行器，完成对水果的采摘。水果与果柄分离后，可顺着采摘管道进入箱体。通过对试验结果进行分析可知，该系统可将识别、采摘功能一体化发展，实现全自动化采摘，该机器人识别1次的平均时间为2.7 s，采摘1次平均时间为5.4 s，平均每次采摘的数量为1～2个，采摘的最大高度为1.85 m，具有一定可行性[10]。水果采摘机器人控制系统试验结果统计如表1所示。

表1 水果采摘机器人控制系统试验结果统计Tab.1 Statistics of test results of fruit picking robot control system

6 结束语

为实现水果采摘机器人控制系统功能一体化，充分结合水果采摘机器人的结构特点，采用模块化的方式对控制系统进行设计，以此保证该系统可对处于不同角度及高度的水果进行采摘。利用试验验证的方式对水果采摘机器人的可行性进行判断，其结果表明，该机器人具有开发成本较低、工作性能稳定等特点，并且该系统可将识别、采摘功能一体化发展，实现全自动化采摘，但是对质地较软的水果存在机械损伤的风险。在未来发展中，应加强对机器人手部的设计，使其具有更高的使用价值。