摘 要：为解决采摘机器人在抓取中的目标识别、位置定位及系统控制方面准确率低，自主能力差等问题。提出一种基于深度学习的采摘机器人，该机器人系统以树莓派为主控核心，结合舵机和多种传感器组等模块，通过建立机器人运动学模型，实现从关节到末端执行机构的映射，采用视觉技术建立目标识别与定位模型，通过视觉反馈来控制机器人。试验结果表明，该机器人具有较高的识别能力与定位准确率，并具有较高的控制效率。
关键词：采摘机器人；深度学习；运动学模型；LeNet 卷积神经网络；PID 算法
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2023.01.041
基金项目：安徽省省级大学生创新创业训练计划项目 (S202110361119）
中图分类号：TP242 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2023）01-0154-05
Picking Robot Based on Deep Learning of Raspberry Pie
QIN Shubo1, HU Meijing2, CHEN Changxi 3
(1.School of Electrical and Information Engineering, Anhui University of Science and Technology, Huainan 232001, China; 2.School of Earth and Environment, Anhui University of Science and Technology, Huainan 232001, China; 3.School of Computer and Engineering, Anhui University of Science and Technology, Huainan 232001, China)
Abstract: In order to solve the problems of low accuracy and poor autonomy of picking robot in aspects of target recognition, position positioning and system control in grasping, a type of picking robot based on deep learning is proposed. The robot system takes raspberry pie as control core, combined with the steering gear and a variety of sensor modules, through the establishment of the robot kinematics model, achieves the mapping from the joint to the end of the actuator. The vision technology is adopted to establish the target identification and positioning model, and it controls the robot through the visual feedback. The experimental results show that the robot has higher recognition ability and positioning accuracy, and has higher control efficiency.
Keywords: picking robot; deep learning; kinematic model; LeNet convolutional neural network; PID algorithm
参考文献：
[1] 鲁家皓 . 基于计算机图像的采摘机器人结构优化研究 [J].农机化研究，2022，44（6）：199-203.
[2] 任亚婧，张宁宁，徐媛媛，等 . 基于视觉识别的成熟苹果识别及采摘定位系统 [J]. 现代电子技术，2021，44（11）：73-77.
[3] 孔翰博，王克强，蔡肯，等 . 基于机器视觉的采摘机器人目标识别定位研究应用进展 [J]. 电子技术与软件工程，2022（10）：160-165.
[4] 周浩，唐昀超，邹湘军，等 . 农业采摘机器人视觉感知关键技术研究 [J]. 农机化研究，2023，45（6）：68-75.
[5] 朱明秀 . 采摘机器人水果检测及定位研究——基于图像处理和卷积神经网络 [J]. 农机化研究，2022，44（4）：49-53.
[6] 刘凯 . 面向农业环境的采摘机器人空间视觉感知与采摘控制方法研究 [D]. 桂林：桂林电子科技大学，2021.
[7] 胡可狄，于亚利，李帅，等 . 基于 stm32 的车辆调试自动控制系统设计 [J]. 电子制作，2022，30（3）：31-34.
[8] 陈爱波，宁淑荣，陈五一 . 基于 MATLAB 与 SolidWorks 的六自由度机器人联合建模仿真 [J]. 机电技术，2014（6）：57-60.
[9] 吴蓬勃，张金燕，张冰玉，等 . 基于树莓派的机械臂视觉抓取系统设计 [J]. 电子制作，2022，30（7）：23-25.
[10] 吴丽娜，王林山 . 改进的 LeNet-5 模型在花卉识别中的应用 [J]. 计算机工程与设计，2020，41（3）：850-855.
[11] 张向珂 . 采摘机械手障碍信息探测及避障技术研究 [D].镇江：江苏大学，2010.
[12] 倪江楠，郭君扬 . 基于 PID 控制和 ADAMS 的快速移动采摘机器人设计 [J]. 农机化研究，2023，45（2）：219-222.
作者简介：覃书波（1999.02—），男，汉族，四川彭州人，本科在读，研究方向：电气工程及其自动化。