Исследование влияния параметров роботизированного захвата на повреждаемость плодов яблони

   В статье рассматривается конструкция роботизированного устройства, предназначенного для эффективного сбора плодов яблони с минимальным количеством повреждений. Исследования были проведены с 2020 по 2023 гг. на базе ФНАЦ ВИМ. Разработанное устройство оснащено специализированными механизмами и датчиками, призванными снизить негативные последствия для плодов в процессе сбора.

   Цель исследования – обосновать параметры роботизированного устройства для съёма плодов яблони и провести лабораторные экспериментальные исследования влияния силы сжатия на повреждаемость плодов при их роботизированном съёме.

   Была разработана классификация захватных устройств на основании анализа их конструктивных параметров и типов. В качестве прототипа устройства выбран концентрический трёхпалый захват, у которого к захватному устройству добавлены вращающиеся и скользящие элементы. В результате исследования размерно-массовых показателей плодов сортов ‘Джонатан’ и ‘Гренни Смит’ были получены данные, которые позволяют более полно описать их характеристики. Исходя из графоаналитического анализа, выбраны оптимальные геометрические параметры лап захвата. Был разработан роботизированный захват, который имеет несколько компонентов, включая лапы захвата, подвижное основание. Разработана лабораторная установка для имитации работы манипулятора и проведения экспериментов. Она позволяет создать условия, близкие к реальной работе манипулятора и исследовать процессы захвата и удержания плодов. В результате проведённого трехфакторного эксперимента осуществлён анализ воздействия силы сжатия лап захвата, а также расстояния от плода до захвата – на повреждаемость плода. Определено, что такие параметры, как сила сжатия лап захвата и расстояние от плода до захвата, оказывают существенное влияние на процесс захвата и удержания плодов. Оптимальные значения этих параметров способствуют надёжному удержанию плода в лапах захвата с минимальными повреждениями. В результате анализа размерно-массовых показателей плодов определены средний размер и масса яблок сортов ‘Джонатан’ и ‘Гренни Смит’. Были обоснованы конструктивные параметры роботизированного устройства. Разработана 3D-модель роботизированного захвата. Изготовлена опытная модель роботизированного захвата, которая прошла лабораторные испытания, в результате были выявлены параметры силы сжатия лап захвата и расстояние от плода до захвата.

1. Li Z. & Zhu C. Adaptive robotic grasp control with deep reinforcement learning. IEEE Robotics and Automation Letters. 2019, 3529-3536.

2. Song Y., Wang Y., Jin Y., Luo L., Xu H. & Zhang J. Advances in robotic grasping and manipulation : a survey. Engineering Reports. 2020, 234-241.

3. Faegh Z., Wan, Y. & Khedekar P. Robotic Grasping with Tactile Sensing : A Review. Robotics. 2021, 50 р.

4. Della Santina C., Catalano M. G., Grioli G., Garabini M. & Bicchi A. The Pisa/IIT Soft Hand: A 3D-printed anthropomorphic robot hand. IEEE Robotics and Automation Letters. 2021, 6125-6132.

5. Khort D. O., Kutyrev A. I., Filippov R. A., Vershinin R. V. Device for robotic picking of strawberries. E3S Web of Conferences. International Conference on Modern Trends in Manufacturing Technologies and Equipment (ICMTMTE 2020). 2020, 01045 р.

6. Khort D. O., Smirnov I. G., Kutyrev A. I., Baranov V. N. Development of an automated weather complex for managing agricultural technologies in horticulture. E3S Web of Conferences. International Conference on ModerPrograms. Moscow: Separate Edition, 2019, 125 р.

7. Губанов С. Г. Основы моделирования в среде Fusion 360. М.: Додэка XXI, 2019, 11 с.

8. Xu Y., Mei Y., Zhang J., & Li Z. A review of robotic grasping and manipulation. Mechatronics. 2022, 74 р.

9. Четвертаков А. В. Технологические процессы и средства механизации транспортировки и товарной обработки плодов. М. : диссертация доктора технических наук, Москва, 1994, 61 с.

10. Хорт Д. О. Цифровые и технические решения для интенсивного садоводства. М. : автореферат диссертации доктора технических наук, Москва, 2022, 34 с.

11. Le A. T. & Ng K. H. Updated review of robotic grippers design and control for pick-and-place operations. Robotica. 2021, 2049-2081.

12. Smith J. & Johnso A. Advances in Integrated Circuit Design. Journal of Electronics and Circuit Design. 2021;45(2):123-135.

13. Brown L. A. & Davis M. A Comparative Study of Digital Logic Gates. International Journal of Electrical Engineering. 2020, 567-578.

14. Patel R. & Williams S. Design and Analysis of Low-Power CMOS Circuits. Journal of VLSI Design. 2021, 89-102.

15. Garcia C. Analog Circuit Design Techniques for High-Frequency Applications. IEEE Transactions on Circuits and Systems, 2021, 456-468.

16. Zhang Q. & Wang L. A Survey on Emerging Trends in Integrated Circuit Design. Journal of Electronic Systems. 2022, 234-247.

17. Wang Y. & Liu Z. Advanced Techniques for Power Management in Integrated Circuits. IEEE Transactions on Power Electronics. 2022;38(6):1234-1246.

18. Baohua Zhang. State-of-the-art robotic grippers, grasping and control strategies, as well as their applications in agricultural robots. М.: Computers and Electronics in Agriculture, 2020, 177.

19. Руховец И. И. Основы теории управления. М.: Юрайт, 2019, 13 с.

20. Zhang Z. A Flexible New Technique for Camera Calibration. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2021, 1330-1334.

21. Zhiqiang W. System for the Direct Monitoring of Biological Objects in an Ecologically Balanced Zone Drones. Computers and Electronics in Agriculture. 2023, 33 р.

22. Куликов С. М., Смаглов В. А. Электроприводы. Управление и регулирование. М.: Высшая школа, 2019, 33 с.

23. Wu A., Zhu Z., Ren T. Detection of apple defect using laser-induced light backscattering imaging and convolutional neural network. Computers & Electrical Engineering. 2020, 4-6 р.