一种新型的基于SCARA采摘机械手的采茶机器人系统设计方案

摘要

　　茶叶采摘是--项极其繁重的工作，目前主要有人工采摘和机械采摘两种采摘方式。人工采摘劳动力需求量大。在采茶旺季往往面临劳动力短缺的问题：雨现有的采茶机主要是针对大宗茶采摘，缺乏选择性。随着机器人技术和人工智能的不断发展，研究智能化的名优茶采摘机器人越来越受到人们的关注。本文针对名优茶的自动化采摘，提出一种新型的基于SCARA机械手的采茶机器人方案，以提高茶叶采摘效率和质量，提升采茶轨迹跟踪性能。本文研究内容主要包括以下三个方面：

　　（1）SCARA采摘机械手的建模与分析。首先运用D-H参数法和解析法对特定SCARA采摘机械手进行正逆向运动学建模：然后基于MATLAB和ADAMS仿真平台。利用蒙特卡洛法对该机械手的作业空间大小进行分析。仿真结果表明，SCARA采摘机械手的虚拟样机实际运动的工作空间与理论分析一致，为基于SCARA采摘机械手的采茶机器人系统设计提供理论基础，对多个SCARA采摘机械手在采茶机器人中的空间布局安排具有重要参考价值。

　　（2）SCARA采摘机械手的运动控制研究。首先通过分析茶叶采摘方式和特点，选取工作空间内的运动起始点和待采摘的第一个茶叶点，在关节空间内基于五次多项式插值法对SCARA采摘机械手的各关节进行采茶轨迹规划：其次设计自适应鲁棒PD控制器对未知的时变环境扰动以及采摘机械手自身模型不确定因素进行补偿，控制采摘手末端精准到达目标茶叶位置，并基于Lyapunov定理分析该控制器下的系统稳定性：最后基于MATLABISimulink和ADAMS仿真平台进行联合仿真，验证该控制器在SCARA采摘机械手实际应用中的有效性和稳定性。仿真結果表明，所设计的轨迹跟踪控制器能够保证SCARA采摘机械手各关节平稳运动，不会产生振动和冲击现象。轨透跟踪误差较小。

　　（3）基于SCARA采摘机械手的采茶机器人系统设计。考虑智能采茶机器人的整体性能和特定的茶园应用场景。提出一种新型的基于SCARA采摘机械手的采茶机器人系统设计方案。其机械系统集四轮驱动行走机构、茶叶叶芽梳理机构、茶叶采摘机构、茶叶收集装置和辅助遽光装置等于一体，采用多个倒装SCARA采摘机械手井行动作，提高茶叶采摘效率：设计末端采摘器为滑槽杠杆式结构，并分析其指端采摘力大小，保证叶芽的完整度。最后利用NXUG软件对该系统进行三雄建模，为采茶机器人的平台搭建奠定基础。

　　关键词：采茶机器人：SCARA机械手：运动学建模：运动控制：系统设计

ABSTRACT

　　Tea picking is an extremely arduous task. There are mainly two types to pick tea  currently: the one is manual picking and the other is mechanical picking. The labo  demand for manual picking is large and it often faces the problem of labor shortage in  the peak season. The exsting ta picking machines are mainly for bulk tea picking. which are lack of selectivity. With the continuous development of robot technology  and artificial itelligence, reserches on the itelligent robot for famous tea picking  have atracted more and more atention. Aining at tbe automnatic picking for famous  tea, a new scheme of the tea picking robot based on SCARA manipulators is proposed in  this disertation. The purposes are to improwe the eficiency and quality of ica picking  and to improve the tajectorey tracking performance. The main research contents of this  disetation include the follow ing three aspets:

　　（1） The modeling and analysis of the SCARA picking manipulstor are crried out.  Firsty, by using the D-H parameter method and the analyical method, the forward and  reverse kinematic models of the speeifie SCARA picking manipulator are established,  Then, based on the MATLAB platform and the ADAMS pluform, the size of the ma-  nipulator's picking workspace is analyzod by using the Monte Carlo method. The simg-  lation results show that the actual movement space of the SCARA picking manipulator  vitual prototype is consistent with the theoretical analysis, which provides a theoretical  basis for the system design of the tea picking robot and bas important reference value  for the spatial layout of multiple SCARA picking manipulators in the tea picking robot.

　　（2） The motion contol research of the SCARA picking manipulator is erried out.  Fisily, by analyzing the metbods and characteristies of 1ea picking, the starting point of  the motion and the first lea point to be picked in the workspace are chosen. And the 1ta  picking riecorises of each joint are planned by the fh-degree polynomial interpola  tion method. Secondly, an adaptive robust PD comtoller is designed to compensate the  unknown time-varying environmental disturbance and the uncertainties existing in the  manipulator. Then, the controller is also used to control the end of the picking manip-  ulator to reach the target lea position accurately. And based明Lyapunov theorem, the  system stability under the contoller is analyzed. Finally, co-simulations based on the  MATLABSinwlink platorm and the ADAMS patforom are performed. which are used  10 venily the eflctivenee and sabiblity of this controllerl in the pracical pplication of  the SCARA picking manipulator. The siulaion rsults show that the designed raiec  tory tracking controller can ensure the smooth movement of the joints of the SCARA  picking manipulator without vibration and shock. And the trjestoy trucking eror i small.

　　（3） The system design of the tea picking robot based on SCARA picking manipu- lators is perfrmed. Considering the overall performance of the ielligent tea picking robot and the specife tea garden application scenario, a novel system design scheme of the tea picking robot based on SCARA picking manipulators is proposed. Its me-  chanical system integrates a four-wee-riven walking mechanism, a tea bud combing  mechanism, a lea picking mchanism, a tea cllection device and却auxiliary lighting  device, etc. Muliple inverted SCARA manipulators are used to pick tea leaves in par-  allel to improve the picking eficiencr. The end efctor is designed as a chute-lever  structure and the picking fore at the fingertips is analyzed to ensure the integrity of the tea buds. Finally, the NX UG sofware is used to estublish the three -dimensional model  of the syscem, which lays the foundation for the patform construction of the tca picking  robot.

　　Key Words; Tea picking robot; SCARA manipulator; Kinematic modeling; Motion  control; System design

目录

　　第1章绪论

　　1.1研究背景及意义

　　我国作为世界上最大的产茶围，茶文化的发展有着久远的历史，唐朝时期就已经形成'了较为丰富的茶文化，如今茶叶的生产与销售活动更是遍布到全球各地。茶叶中蕴含丰富的营养物质，具有诸如抗辐射、消炎录菌，提神解压和血脂调节等多种保健功能叫，茶有利于人类身体健康这一观念开始逐渐被人们接受。

　　随着经济：全球化的发展和人们生活质量的提升。愈来愈多的人开始喜欢上品茶这项活动。茶成为世界上最常消费的饮料之一图。三分之二的世界人口将茶作为早晨饮料，每天的消费量达上百万杯回，茶叶质量也逐渐成为人们在消费茶叶时重点考虑的因素之一。目 前全国大的有4500万亩茶园，据中国茶叶流通协会在2019中国茶叶消费市场报告上的数据显示，近两年来我国茶叶消费市场体量平稳增长，2018年我国的茶叶内销量为191.05万吨，同比增长5.15%.预计2019年国内的茶叶内销量将接近200万吨。在政府出台的一系列政策支持下，我国茶叶消费市场仍具有很大的发展潜力和良好的成长性，这足见茶文化影响力之深虽然茶树种植面积广阔，茶叶的消费量也在逐年增长，但茶叶的采摘却是一。

　　项极其繁重的工作。从俗语"早采三天是个宝，迟采三天是根草"中可以看出，茶叶采摘具有很强的时令限制，其采摘可以划分为好几个季节段，茶叶种类也因此可以分为春茶、夏茶和秋茶等，其中，适宜的气湿和充足的雨量对茶叶的生长起着关键性的作用，春茶正是由于具备了这两点因素，且茶树在前一-年的秋冬季都处于长时间的休养期中，往往具备最佳的品质。成为名优茶的首选，如明前茶和雨前茶等。在合适的时间进行采摘，对增加茶叶产最和提高茶叶质量都有着十分重要的意义。目前茶园主要通过采茶I人和使用采茶机两种方式采摘茶叶144.其中，人工采摘能够主现判断采摘什么样的茶叶，可以在一定程度上保证所采摘茶叶的质量和茶叶完整度。但是，人工采摘需要有大量的采摘劳动力作为前提。在如今城市化不断发腰和入口老龄化逐渐加剧的社会背景下，越米越多的年轻人不愿意从事采茶工作，使得采茶工人中大多都是妇女和老年人，采摘效率低下，在采茶旺季往往面临劳动力短缺的现象：同时，雇佣采茶工人也会给雇主带来很大的工资成本压力。尤其是今年面对突如其来的新冠肺炎疫情。各地的春茶采摘都面临较大的用工荒。人工短缺是茶叶采摘所面临的- 个重要问题。

　　若该问题不能及时得到较好的解决，将会造成很多茶园的季节性茶叶无法得到及时的采摘。使得茶园荒度。成为茶叶产业经济发展的主要障碍。使用采获机采摘相对人工采摘而言，不仅可以缓解人工短缺的压力，还可以使得蘞叶的采摘效率得到大幅度提升，目前机械化采摘主要使用双人抬往返切割式采茶机进行，但这种作业方式在工作时仍需要人员参与其中。无法实现完全自动化，不具备茶叶的识别与检测功能，会将新叶和老叶- -同采摘凹，无法保证茶叶的一-致性和完整度，因此仅限于大宗茶的采摘。而实现名优茶等高瑞茶叶产品的自动化、智能化采摘是茶叶产业经济发展的必然趋势，要求在提高采茶效率的同时保证采摘的茶叶质量凹。

　　由于计算机视觉和图像处理等技术一直在不断的发展与进步，以这些技术为核心基础的智能机器人技术也得到了快速发展。成为当今杜会走向人工智能时代的重要标志性成果之一。 各种形式的机械手在现代工农业生产中备受青睐，.

　　正在被逐渐应用到工业上的零部件装配，农业上的果蔬采摘等多个领城中，也取得了一定的研究成果。但在茶叶产业领域。利用机械手进行自动化采摘的智能采茶机器人产品还很少，目前虽然有部分高校针对名优茶采摘初步设计了采茶机器人，但这些高校大多都是基于并联机械手进行设计，且都还处于起步阶段。尚未正式投入实际的生产应用中。因此，进行智能化的采茶机器人研究具有很好的研究价值，市场应用前景广調。

　　SCARA机械手作为工业机器人的代表性产品之一圈，其结构简单紧凑，在运行速度和运动精度等方面都具有一定的优势14101.相比其他串联机械手，这类机械手在由x、r轴构成的水平面内具有较好的运动柔性，在Z轴竖直平画内具有较强的刚性。可以实现末端执行器在X.Y. z三个方向上的定位与定向：相比并联机械手，SCARA机械手具有更大的工作空间和更低的生产成本。因此本文考虑到SCARA机械手的优势和名优茶自动化采摘的必然性。提出将SCARA机槭手应用于茶叶采摘领域。基于SCARA机械手进行采茶机器人的研究。通过视觉处理系统自主完成茶叶的识别定位与新叶老叶的判别，再控制机械手完成指定茶叶的自动化采摘。这对提高茶叶的采摘效率和所采摘茶叶的质量，降低茶叶采摘成本，保证茶叶采摘的及时性具有很关键的作用，有利于缓解当前劳动力短缺的现象，促进名优茶的可持续性发展。而在这样高度智能化的采茶机器人中。对采摘机械手的运动控制也极为重要，先进的控制策略有利于提高采摘手系统运动的稳定性，减小采摘轨迹的跟踪误差，实现高速高精度运动。因此，对基于SCARA机械手的采茶机器人研究具有重要的理论价值和实际意义。

　　1.2国内外研究现状

　　1.2.1农业采摘机器人的研究现状

　　随着计算机技术和机器人技术的飞速发展，人类正在逐渐进入一个机械智能化的时代。鉴于果藏采摘工作需要有足够的人力和物力支持，且动作重复度高。因此实现果蔬的自动化和智能化采摘是农业领城的重点工作之- -.率先提出在果蔬采摘领域使用机器人技术这一概念的是两位美国学者Schertz 和Brown,最早可追溯到1968年。这被认为是农业采摘机器人的开端，经过几十年的时间。农业采摘设备已经从当初的半自动化采摘机械发展为如今的全自动采摘机器人".

　　采摘机器人通常是将导航、感知。运动规划和采摘操作等特性和功能紧密集成的系统，通过计算机技术和信息技术的支持，可以识别出目标物并判断目标物的成熟度，最后实现目标物的自动采摘动作。国外很多国家都开展了对采摘机器人的研究工作，已经开发出用于番茄、苹果。草霉、黄瓜。甜椒等果蔬采摘的不同类型的机器人2.

　　日本对采摘机器人的研究相对较早，针对番茄、小番茄、黄瓜和葡萄这些采摘对象，均已开发出采摘机器人。1993 年，KondoN 等人开发出一台用于番茄采摘的七自由度机器人叫，其中，该机器人的末端执行器包括两个机械手指和一个由真流电机驱动的真空吸盘13.141,通过将番茄果实与周围的叶片颜色进行对比，利用视觉传感系统检测与定位成熟的番茄果实购，进而通过吸盘吸住目标果实，机械手指向前移动以保持目标果实的绝对位置，最后抓住果实并进行采摘，该机器人完成一个番茄的采摘大约需要15秒，可成功采摘70%的目标果实，但是对于茎叶茂密处的成熟番茄，末端执行器受障碍物的影响无法实现识别与采摘动作。2010年，KondoN等人针对番茄的生长特性又研发出一种新型的雷茄采摘机器人，采用SCARA机械手。末端执行器主要由上下手指、气缸。

　　光电传感器、限位开关等组成0.用于采摘整串的番茄，主基位置的检测通过光电传感器来完成，使用末端执行器抓住并切割花梗，梅整串的器茄采摘下来，该机器人的采摘速度约为15秒/申，但由于末端执行器较大，且提供的夹持气压不足，难以在密集的环境中精确夹持果实，因此成功率仅为50%左右。2018年，YoshidaT等人刀提出了-一种利用采摘机器人快速检测番茄花梗的方法，该机器人配备RGB-D摄像头。使用由RGB-D相机创建的点云来检测番茄花梗，选择切割位置，通过在指定恒置切割花梗来实现番茄的采摘。

　　针对苹果的自动化采摘，BartenJ 等人研发出一种苹果采摘机器人。在一个可升降的运动平台上安装六自由度的机械臂，利用拖拉机进行拖动行走，末端执行器采用气压驱动柔性执行器。该草果采摘机器人的采摘速度的为8-10秒个，可成功采摘80%的目标果实，但也面临着占地面积大、不能灵活采摘等问题和挑战": Silwal A等人19研究设计了-种新鲜苹果采摘机器人系统并进行了性能评估，该机器人系統集成了全局摄像头设置、七自由度的申联机械手以及采摘末端执行器，设计末端执行器由腱驱动，是一种欠驱动设备，由三个相同的二连杆手指围绕手掌对称排列。并在手掌上和手指连杆上：铺上软聚氨酯垫以最大程度的减小草果瘀伤。井增大章果抓取过程中的摩擦力。该机器人系统可以识别出100%的苹果，每个草果的定位时间约为1.s秒，采摘速度约为6秒/个，采摘成功率大约为84%.

　　针对草莓的自动化采摘，比利时农业研发公司Octinion于2017年研制出-种完全自主的草莓采摘机器人呵，该机器人主要由电动汽车（电池供电）、定位系统、摄像机检测系统，串联机械臂，夹持器。物流处理模块和质量检测模块等七部分组成，自主移动平台使用信标在温室周围导航，在工作时，该机器人首先通过三个安装在不同位置处的RGB摄像机将已成熟的且完整无缺的草莓检测和定位出来，再利用3D打印机械手摘下目标草莓，并将采摘下来的草莓精准地放置在篮中进行收集和打包。完成这-系列动作的时间不超过4秒，且除草莓外，还可以用于番茄、辣椒等质地较软较脆弱的蔬果采摘。挪威生命科学大学（NMBU）和明尼苏达大学中等人研制出一种具有索驱动抓手的草莓采摘机器人叫，设计了一种新型的电缆驱动采摘手，采摘手内部配备传感器以感应并纠正位置误差，井对视觉模块引入的定位误差具有鲁棒性，同时在采摘手内部安装收集容器以在采摘过程中收集浆果。避免机械手在采摘目标和收集容器之间来回移动以节省采摘时间，视觉系统将颜色阈值与目标区域和深度范困的筛选相结合以选择成熟且可到达的草莓进行采摘，田间试验表明该采摘机器人对单个草莓的采摘成功率可达到968%,但对成串的草藤采摘成功率却比较低。

　　而我国直到1990年代才开始研究农业果蔬采摘机器人，但在不少高校及研究学者的努力下，也取得了一-定的进展。中国农业大学张铁中教授团队结合草毒的生长特点开发了-一种草莓采摘机器人2,通过两台摄像头采集原始草莓图像。使用图像处理技术识别和定位草幕，利用独特设计的末端执行器可以实现草毒的采摘并保证其完整度，平均每小时可采摘73.6颗草毒，在实验室环境下可以成功实现90%草莓的无损伤采摘。南京农业大学姬长英教授团队将移动与采摘设备、传感器系统以及图像处理技术等集中于-一体， 研制出一种智能移动水果采摘机器人叫，可以实现对运动导航。水果抓取与收集等多个动作的控制，该机器人采摘单个苹果大的需要95秒，可成功采摘8692%的苹果。江西理工大学刘静等人研制了一种可升降的柑橘采摘机器人。可对不同高度和方位上的柑橘进行识别、采摘、分拣和装箱动作，但受光线因素的影响，该机器人对柑橘的识别精确度井不高[41.北华航天学院韩书葵等人针对苹果、梨等尺寸大小的圆形水果，研究设计了一种仅采用单个电机驱动的末端执行器井进行了详细的理论分析等。除了这些高校外，清华大学、上海交通大学、 西北农林科技大学等针对番茄采摘机器人、草莓采摘机器人也进行了一定的研究。

　　综合上述衣业采摘机器人目前的发展状况可以看出，采摘机器人技术已经被广泛应用到众多水果、农作物的采摘作业上，这些采摘机器人的使用极大地提高了水果和农作物的采摘效率。在人工智能的大背景下，对计算机视觉和机器视觉等技术的研究不断深入，农业采摘机器人技术日漸成熟，一些现存的挑战和间题有望得到进-步解决，建立完全可行的商用系统指日可待。然面，对于茶叶产业而言，关于采茶机器人的研究还很少，尚未出现完全智能化的。自动化的采茶机器人。

　　1.2.2采茶机器 人的研究现状

　　茶叶采摘主要包括了大宗茶采摘和名优茶采摘两大类，名优茶要求采摘的茶叶具备匀，嫩、齐的特点，因此在采摘过程中要有选择性的挑选茶叶，目前专门针对名优茶采摘的采茶机器人研究还比较少。传统的采茶机在工作时需要人员参与其中，采摘刀片的运动依靠机械动力驱动，通过- -刀切的方式快速 剪切茶叶，虽然相比人工采摘提高了采摘效率，但是这种采茶机对茶叶普遍存在没有选择性的缺点，往往只适用于大宗茶的采摘。

　　在国外，日本最先针对茶叶的机械化采摘展开研究。早在10年前，日本就开始应用大剪刀作为茶叶采摘的机械设备，十年间日本已研究出六种不同形式的大剪刀作为茶叶采摘工具：到上世纪50年代中期，日本开始对小型动力采茶机进行研究和研制工作，1960 年研制出第一台 机动式采茶机，1966 年研制出双人采茶机41:再到70年代后期，日本已拥有了多种类型的采茶机。其采摘方式包括水平圆盘刀式、往复切制式和螺旋滚刀式等叼，且大型乘坐自走式采茶机也开始在实际茶园中被使用186-71:上世纪 90年代，日本对六个主要茶叶生产县的茶叶机采情况进行了调查统计，统计数据表明日本的春茶机采率和夏茶机采率分别达到了80%和91%2-291,机械化采摘水平得到普遍提升。近十几年来， .

　　株式会社寺田制作所研制的履带自驱动乘坐式采茶机和落合刃物工业株式会社研制的乘坐式采茶机咧，使得茶叶采摘的自动化程度得到进-步的提高：近几年在自走式采茶机研究领域，该两祉也取得了较多相关的专利。除日本外，澳大利亚、法国、英国、阿概廷等国家也开展了对茶叶机械化采摘的研究明，但大多都只停留在大宗茶采摘层面，关于名优茶机械化采摘的研究少之又少。

　　茶叶虽然起源于我国。但我国对茶叶机械化采摘的研究工作却开始的较晚。

　　直至1958年才开始研究：到1970年代才得到了快速迅猛的发展，出现了水平钩刀切割式、往复切割式和螺旋滚刀切割式等类型的采获机3,传动方式涵盖了机械、电力和手工三种方式：到1980年之后，我国开始吸收引进国外的先进生产技术，相维研发出多种型号的双人式采茶机。包括CS110和4CSW900等型号图： 2012 年9月，由肖宏情等人研发的我国前台乘坐自走式全自动采茶机成功地完成了田间试验[21,较好地解决了传统的抬式采茶机需婴多人合作背负的劳动局面。标志着我圖采茶机器人的发展达到了-个更高的层面。但这些机械化的茶叶采摘设备仍然无法满足名优茶精细化的采摘要求。随着工业机器人技术和计算机视觉技术的快速发展，我国也开始了对名优茶采摘的研究。南京林业大学陈勇教授团队针对名优茶的采摘，先后展开了-系列研究：最先借助于数字图像处理技术和光谱技术对茶叶新梢的识别展开了研究9.3],是实现茶叶叶芽有选择性采摘的前提。并将并联机器人技术应用到名优茶采摘领域中，研究设计了基于并联机构的名优茶采摘机器人机械结构系统[21,并分析制定了该机器人的整体控制方案，研究了名优茶并联采摘机器人的嵌入式运动控制（27.YangH L等人间提出了一种改进的YOL0-V3深度卷积神经网絡算法识别茶叶嫩芽的方法，在YOL0-V3模型的基础上，通过使用图像金字塔结构来获取不同尺寸大小的嫩芽特征图，使用残差网络进行下采样，利用K均值方法将目标框的尺寸聚类。最后使用1x1的卷积运算替代全连接层，该方法可以实现优质茶不同姿势的识别与检测，同时兼顯了效率和准确性，可以准确地定位拾取点井求解其二维坐标。这些关于茶叶识别与检测的研究为名优茶采摘机器人的研发设计提供了重要的理论依据和经验。

　　纵观采茶机器人在国内外的发展现状可以看出，名优茶智能采摘机器人的研究更多的停留在理论分析层面，日前仍存在一些问题和挑战： 1）基于并联机构的名优茶采摘机器人虽然可以充分发挥并联机器人结构稳定、运行速度快等优点，但是并联机器人所采用的这种闭链式结构也使得机器人的正向运动学分析与控制更为复杂，工作空间有限，且井联机器人的成本更高： 2） 为提高所采摘的茶叶的质量，需要设计新型的小型末端采摘器。因此，采茶机器人的研究仍然是今后研究的热点和难点，仍有较大的空间去探索和发现。

　　1.2.3 SCARA 机器人的研究现状

　　关于SCARA机器人的研究在上世紀70年代就已经出现。1978年， 世界上第一台SCARA机器人在日本诞生，由山梨大学Hirsbi Makino教授发明5,至今已过去四十多年，SCARA机械手仍处于高速发展中，凭借着结构紧凑。占据空间小。运动灵活性高、易拆装维护、无需大面积即可操作等一系列优点。 SCARA机械手被认为是自动化生产中不可缺少的重要元素，在生产线上的包装、分类、对准、平面焊接和组装等过程中得到了广泛的应用6,涉及到铸造、电子电器、橡胶及塑料等多个行业领城。以日本EPSON和YAMAHA两家公司为代表的SCARA机器人在全球市场中一直处于领先地位，EPSON拥有G系列、RS系列、T系列等多种系列共300多种SCARA机器人型号，GI迷你型SCARA机器人具有175至225mm的可选手臂长度范围，G20 重型SCARA机器人可处理最高达20kg的重型负载，RS系列SCARA机器人采用特有的手臂式结构，能够使得第二轴在第- -轴下面移动，可覆盖作业空间的各个角落。YAMAHA公司研发的YK120XG型SCARA机器人，臂长仅有120mm,且具有很高的重复定位精度，在一些超微型和高精密场合中具有广阔的市场应用前景。除这两家公司外，三菱、东芝。史陶比尔等公司在SCARA机器人市场中也都占有一席之位。而在我国。由于工业机器人发展起步相对较晚，SCARA 机器人也因此受到很多关键技术的限制而发展缓慢。1992 年，熊猫电子集团有限公司成功研制出我国第一台SCARA机器人。但其性能在当时并不理想： 1995 年，我国首台高精度SCARA装配机械手在。上海交通大学研制成功173明。随着我国制造业水平的快速提升和3C电子行业的需求不断扩大，越束越多的国内企业开始着手研究SCARA机械手，根据高工产研机器人研究所（GII）统计的数据可以发现，深圳众为兴。台湾台达、上海图灵、东莞李群自动化等企业在2017年中国国产SCARA机器人企业竞争力排行版中，稳居其中。这些企业生产的SCARA机械手产品都具有自己的技术特色： GGI1 数据还显示，2018 年国内SCARA机器人的销售量将近3万台。销售量相比去年增长了28.95%.

　　近几年来，国内外关于SCARA机器人的竞争息发徽烈，涌现出越来越多的新鲜产品。倒装SCARA机器人也成为各大机器人公司的研究热点。在上海2018 .

　　年中国国际工业博览会上，ABB公司首次推出了一款全新的IRB 910INV倒装型SCARA机器人。如图1.1所示，不仅丰富了其现有的SCARA机器人产品种类，更使得其小型机器人系列得到了扩展：史陶比尔集团在本次工博会上也展出了一款全新的TS2四轴机器人，如图1.2所示，梅SCARA机器人性能再度拔高：

　　在2019年6月底，李群自动化公司也首次推出了自主研发的一-款PG6型倒装SCARA机器人。相比正装SCARA机器人，倒装型SCARA机器人采用紧凑的封闭式设计，无外部走线，不仅节省了安装空间。更可以实现360*全空间可达，提高每个作业单元的空间效率和灵活性，极大地拓展了SCARA机器人的应用领域。而在2019年年初，天太机器人就撞出了一款单价15000 元的新款SCARA机器人。自此一 -场关于价格和质最的竟争悄然展开。SCARA机器人在未来的工业发展中将发挥更高的市场应用价值。而探索SCARA机械手在农业和茶叶生产领城的功能用途也具有十分重每的意义。

　　1.2.4机器人运动控制概述

　　机器人的运动控制一般包括机器人的路径规划、轨迹规划和轨迹跟踪控制三个层次的内容明。在工业应用中，经常需要事先对机器人的运动路线进行规划。得到机器人在每个路径点处的运动状态变量，使得它们随时间的变化曲线平滑连续，避免因突变而使机器人产生振动，并控制机器人跟踪其期望的运动轨迹。使得跟踪误差尽可能的小。提高运动控制精度和机器人作业的准确度。由于工业信息化和智能化的不断发展，机器人的轨迹规划和轨迹跟踪控制问题越来越受到国内外广大机器人研究学者的关注，是机器人运动控制研究的重中之重。

　　机器人的轨迹规划提供了机器人轨迹跟踪控制的前提。轨迹规划的优需影响着轨迹跟踪控制精度的高低啊。根据任务需求的不同。可以选择在直角坐标空间或者在关节空间这两种不同空间内合理规划机器人的运动轨迹。其中，直。

　　角坐标空间的轨迹规划重点在于求出机器人末端执行器随时间变化的运动规律，规划末端执行器沿着一定的路线运动。在该路线上所有路径点处的各个关节变量可以根据末端执行路的位置坐标通过对运动学求道得到：而关节空间的轨迹规划重点研究的是机器人关节变量随时间的变化规律，一般只给定机器人末端执行器在起点和目标点处的位姿，通过对运动学求逆获得起点和目标点处对应的关节变量值，利用插值算法求出满足始末两点边界条件的插值函数，从而生成每个关节连续的运动轨迹，关节空间的轨迹规划在PTP场景中的应用非常广泛。

　　虽然直角坐标空间的轨迹规划可以明显地呈现出末端执行器的运动情况，但是可能会造成机器人关节变量发生大幅度的变化、出现奇异位置等问题，且需要进行一系列繁琐的运动学逆解计算，运算量很大：而关节空间的轨迹规划可以有效避免关节的运动出现奇异位置等问题。考虑到机器人的控制动作霄要施加在其各个关节上，因此在大多数情况下是基于关节空间进行轨迹规划的。为了提升轨迹规划的性能品质，在研究过程中通常会设置一些优化标准。 如最短时间标准、最小能量标准、最小冲击标准以及混合最优标准等1401,如： SaravananR 等人41考虑到机器人轨迹规划的所有优化标准，利用B样条曲线定义机器人的运动轨迹，在考虑有效裁荷约束的情况下。提出采用NSGA-IT算法和DE算法进行运动轨迹的优化，通过规划得到的轨迹更平滑、更安全，运行速度更快，所需要的驱动器功率更小： Boryga M等人431重点考忠冲击最小化标准，在轨迹规划时采用高阶多项式，利用根多重性的性质。仅基于每个中间点的增量值和设定最大加速度值确定多项式系数，降低了系數求解的复杂度，通过规划得到的轨迹连续，始末位置处的角加加速度均为0,保证了冲击为0.可以获得良好的运动性能：施样玲等人41考虑到最短时间、最低能量和最小冲击标准，将NURBS曲线矩阵表示法和多目标粒子群优化算法相结合进行最优轨迹规划。

　　机器人运动控制研究的另- -部分重点在于其轨迹跟踪控制。在轨迹规划的基础上，开展机器人轨迹跟踪控制研究。由于在机器人系统中往往存在多个非线性的时变量和多参数耦合性，因此关于其轨迹跟踪控制的研究是- -项极富挑战性的工作。在早期的轨迹跟踪控制应用中，经常采用常规的PID控制和基于模型的计算力矩控制等方法。其中，常规PID控制的应用极其广泛，数据统计显示超过90%的控制回路采用PID控制41,其控制原理简单易懂，但这种控制方法是一种 基于机器人运动学模型的控制方法，很难确保被控系统在高速运动时的动态性能：基于模型的计算力矩控制方法需要知道机器人完整的动力学模型方程，从理论上讲可以实现渐近轨迹跟踪6,但应用在实际的工程领域中时，由于外界干扰难以避免且机器人本身系统存在不确定性。很难获得机器人模型中完全精确的动力学参数，因此控制效果往往不理想。在控制理论不断发展和完善的过程中，越来越多有关机器人新的控制方法开始出现，如鲁棒控制、自适应控劃、滑模变结构控制、智能控制等[41.其中，自适应控制可以通过设计全局收敛自适应控制律，适时地调整系统自身的某些不确定参数：鲁棒控制可以通过设计一个确定的控制律，保证系统即使在具有-定程度的参数不确定性的情况下，仍然具有良好的动态特性品质和稳定性：智能控制可以参考输入与输出，无需知道机器人系统的模型方程，通过训练使得控制参数得到不断调整，最终满足控制要求。

　　近几年来，越來越多的研究者采用将这些先进控制策略与传统的PD控制、计算力矩控制策略等相结合的复合控制方法，充分发挥各种方法的优越性，来实现机械手的高速高精度运动控制。Bechliouslis C P等人148]）针对不确定的动力学系统。

　　提出了-一种基于神经网络的自适应力与位置控制器： He W等人149针对在输入饱和情况下的上肢外骨骼，提出了一种采用神经网络技术的自适应控制器来近似不确定的机器人动力学，井设计了一个干扰观测器来在线抑制未知干扰，可以实现良好的轨迹跟踪。

　　1.3 研究内容

　　为了缦解茶叶采摘季节所面临的人工劳动力短缺和名优茶采摘效率低下的现状，本文基于SCARA机械手进行了采茶机器人研究，将研究的重点放在SCARA采摘机械手的建模分析与运动控制仿真以及基于SCARA采摘机械手的采茶机器人的系统设计上。研究T.作主要包括。

　　ISCARA采摘机械手的建模与分析。首先利用D-H参数法和解析法对本文所研究的倒装SCARA采摘机械手进行详细的运动学建模：其次基于MATLAB和ADAMS仿真平台，搭建SCARA采摘机械手的虚拟样机，对其末端理论的和实际运动中的工作空间大小进行分析。为SCARA采摘机械手在采茶机器人中的空间布局安排提供理论依据。

　　2. SCARA采摘机械手的运动控制研究。通过对茶叶采摘方式和特点的分析，基于SCARA采摘机械手的运动学模型在关节空间内规划得到采摘机械手主要关节的运动轨迹：设计SCARA采摘机械手的自适应轨迹跟踪控制器，以使得采摘手的各关节平稳运动，其末端能够精准快速地运动到达指定茶叶位置，基于Lya-punov定理对系统在该控制器下的稳定性进行分析，并联合MATLABSimulink和ADAMS仿真平台对SCARA采摘机械手进行实时的轨迹跟踪控制伤真。通过数值仿真和动面演示来验证该控制器应用在SCARA采摘机械手运动控制中的有效性和功能可实现性。

　　3.基于SCARA采摘机械手的采茶机器人系统设计。首先分析设计该采茶机器人的应用场景，针对特定的应用场景总结基于SCARA采摘机械手的采茶机器人的机械系统设计原则。分别从机械系统设计、视觉图像处理系统设计和控制系统设计三个方面展开进行介绍，重点介绍基于SCARA采摘机械手的采茶机器人机械系统设计。提出将多个倒装SCARA采摘机械手应用于茶叶采摘领城中，充分发挥每个自由度的作用，并进行合理布局：添加茶叶叶芽梳理机构。在机器人行进过程中将叶芽与老叶分离并进行初步固定，通过视觉图像处理系统识别和定位浮于梳理机构上方的叶芽；设计小型的滑槽杠杆式结构的末端采摘器，采摘端使用滑块-切刀式结构，并利用弹性橡胶垫片包覆其表面：对采摘器末端指尖的茶叶采摘力进行详细分析，力求在保证采摘效事的同时，更关注茶叶叶芽的完整度。

　　1.4章节安排 .

　　本文在结构上主要分为五个章节，具体如下，第1章，绪论。本章首先介绍了基于SCARA机械手的采茶机器人的研究背景及意义。然后介绍了国内外农业采摘机器人。采茶机器人以及SCARA机器人目前的研究状况，并对机器人的运动控制内容进行了简要介细，最后介绍了本文的研究内容和章节安排。

　　第2章，相关理论基础。本章以一般的n自由度机器人为例，对其运动学和动力学的基本数理知识和建模方法进行了系统的介绍，为后续特定机械手的建模提供理论分析基础。

　　第3章，SCARA采摘机械手的建模与分析。本章首先采用D-H参数法和解析法对本文所研究的倒装SCARA采摘机械手进行了详细的运动学建模，得到其正逆向运动学模型：其次在MATLAB Robotic Tolbox中通过蒙特卡洛法对该SCARA采摘机械手进行理论工作空间分析，并在ADAMS中通过对该采摘机械手的虚拟样机添加STEP函数驱动分析其实际工作空间大小：最后基于MATLAB进行运动学仿真，验证了其运动学建模过程的正确性，且SCARA采摘机械手虚拟样机实际运动的工作范围与理论分析- -致，对SCARA采摘机械手在采茶机器人中的空间位置布局具有重要指导意义。

　　第4章，SCARA采摘机械手的运动控制研究。本章首先通过对茶叶采摘方式和特点的分析，选取工作空间内的运动起始点和待采摘的第1个茶叶点，在关节空间内基于五次多项式插值法对采摘机械手的大臂关节和小臂关节进行采茶轨迹规划：其次考虑到-系列不确定因素对SCARA采摘机械手运动控制的影响。设计自适应鲁棒PD控制器实现对相关不确定因素和外部扰动的补偿，通过Lyapunov理论进行稳定性分析：最后通过MATLAB/Simulink和ADAMS进行了轨迹跟踪控制的联合仿真，通过在ADAMS中对虚拟样机的各个关节添加样肇曲线驱动，得到其各个关节和末端实际的运动轨迹曲线。并观察虚拟样机的运动动画可以发现SCARA采摘机械手的各个关节能够平稳运动，运动过程中没有明显的振动和冲击现象，且各关节电机能够较好地跟踪規划的期望采茶轨迹，轨迹跟踪误差较小，从而验证了所提出的轨迹跟踪控制器在SCARA采摘机械手实际运动控制中的有效性，对采茶机器人的联动控制具有重要意义。

　　第5章，基于SCARA采摘机械手的采茶机器人系统设计。本章首先介绍了特定应用场景中实际茶园环境特征并定文了研究的名优茶茶叶类型，提出了一种新型的基于SCARA采摘机械手的采茶机器人系统设计方案，总结了其工作原理。其次分别从机械系统。视党图像处理系统和控制系统三个方面展开进行介绍，根据所分析的特定应用场景总结了采茶机器人机械系统的设计原则和设计需求。详细介绍了基于SCARA机械手的采茶机器人机械系统设计，井利用NXUG软件对其中的主体机械结构进行了三维模型设计，分析了多个SCARA采摘机械手在采茶机器人中的空间布局安排，井对末端采摘器进行了详细的力学分析，得到茶叶采摘力与末端驱动力以及结构尺寸之间的关系，提供末端采摘器结构优化设计的理论基础：最后对基于SCARA机械手的采茶机器人的视觉图像处理系统以及控制系统的设计进行了简要的介绍，阐述了视觉图像处理系统中茶叶嫩芽检鍘与识别算法模块需要完成的工作任务，并对控制系统中采茶机器人运动控制器、视觉图像处理系统控制器和SCARA采摘机械手运动控制器三者之间的关联性进行了说明。

　　第6章，总结与展望。对全文的理论研究和仿真结果进行总结。分析基于SCARA机械手的梁茶机器人在未来的研究方向和重点。

　　第2章相关理论 基础

　　2.1机器人运动学

　　2.2机器人动力学

　　2.3本章小结
 

　　第3章SCARA 采摘机械手的建模与分析

　　3.1问题描述

　　3.2 SCARA 采摘机械手的运动学建模

　　3.3 SCARA 采摘机械手的工作空间分析

　　3.3.1 ADAMS 處拟样机仿真软件介绍

　　3.3.2 SCARA 紧摘机械手處抵样机模型建立-

　　3.3.3 结果与分析

　　3.4 SCARA 采摘机械手的运动学仿真

　　3.5本章小结
 

　　第4章SCARA 采摘机械手的运动控制研究

　　4.1问题描述

　　4.2 SCARA 采摘机械手的关节空间轨迹规划

　　4.2.1五次多 项式插值法数学模型介绍

　　4.22基于 五次多项式插值法的采茶轨边规划

　　4.3 SCARA 采摘机械手的白l适应轨迹跟踪控制

　　4.3.1自适应鲁棒 PD控制器设计

　　4.3.2稳定性分析

　　4.3.3 轨迹跟踪仂真结果与分析

　　4.4本章小结
 

　　第5章基于SCARA采摘机械手的采茶机器人系统设计

　　5.1问题描述

　　5.2基于 SCARA机械手的采茶机器人机械系统设计

　　5.2.1机械系统设计原则-

　　5.2.2机器人车体机构

　　5.2.3茶叶采摘机构

　　5.2.4茶叶采摘机构力分析

　　5.3基于SCARA机械手的采茶机器人视觉图像处理系统设计

　　5.4基于SCARA机械手的采茶机器人控制系统设计

　　5.5本章小结

　　第6章总结与展望

　　6.1论文主要工作总结

　　针对名优茶采摘的智能采茶机器人研究涉及到诸如机器人学、计算机视觉、控制科学与工程等交叉学科，能够大力推动茶叶产业的可持续性发展，茶叶产业的发展又将反过来进一步促进采茶机器人的发展。为了缓解人工采茶劳动力短缺和采摘效率低下的现状，以及克服当前机械化采摘对茶叶无选择性的缺点，本文以单芽、一芽一叶、一芽两叶等类型的名优茶的智能化、自动化采摘为目标，提出将SCARA机械手与名优茶采摘技术相结合，进行基于SCARA机械手的采茶机器人研究。首先对农业采摘机器人、采茶机器人以及SCARA机器人目前的国内外研究状况进行了介绍，并对机器人的运动控制内容进行了概述，然后针对特定的倒装SCARA采摘机械手进行了建模与运动控制研究，并进行了仿真分析，最后提出基于SCARA采摘机械手的采茶机器人系统设计方案。本文的主要工作总结如下：

　　1.对SCARA采摘机械手的建模与分析。首先采用D-H参数法和解析法分别建立了SCARA采摘机械手的运动学正解和逆解模型：其次基于MATLAB和ADAMS软件联合仿真分析了SCARA采摘机械手的工作空间，在MATLAB中使用蒙特卡洛法分析了SCARA采摘机械手的理论工作空间，在ADAMS中搭建SCARA采摘机械手的虛拟样机，通过对采摘手虚拟样札的各个关节添加STEP函数驱动，实时运动生成了末端的轨迹图和位姿图，仿真结果表明SCARA采摘机械手虚拟样札系统其术端实际运动的工作范围与理论分析--致，能够在一个完美的圆柱形空间内工作，通过在安装空间。上的合理布局可以实现采茶机器人对茶叶的采摘广覆盖面和采摘高效率，确定了SCARA采摘机械于的选型：最后对SCARA采摘机械手进行了运动学仿真，结果表明对SCARA采摘机械手的运动学建模过程是正确的。这为基于SCARA采摘机械f的采茶机器入的系统设计提供了重要的理论支撑，对SCARA采摘机械手在采茶机器人中的空间位置布局提供了重要的理论参考价值。

　　2.对SCARA采摘机械手的运动控制研究。通过对茶叶采摘方式和特点的分析，选取采摘手工作空间内的运动起始点和待采摘的第1个茶叶点，在关节空间基于五次多项式插值法对SCARA采摘机械手的大臂关节和小臂关节逃行了采柴轨迹规划：其次考虑到SCARA采摘札械手自身存在的不确定因素以及外界环境扰动的影响，基于SCARA采摘机械手的般动力学模型设计 了自适应所棒PD控制器，在无法获得机械于精确的动力学梦数和存在时变环境扰动的情况下，控制SCARA采摘札械手各关节电机能够准确跟踪规划的期望关节轨迹并通过Lyapunov理论分析验证了采摘手系统在该控制器下的稳定性：最后联合MATLAB/Simulink和ADAMS对SCARA采摘机械手在所设计的控制器作用下的功能可实现性进行了仿真验证。通过MATLAB/Simulink的仿真结果发现随着时间的增加，SCARA采摘机械手两个关节的实际轨迹与期望轨迹逐渐趋于- -致。

　　位置：和速度跟踪误差都可以逐渐收敛到0附近：通过在ADAMS中对采摘手虚拟样机的各个关节电机添加AKISPL样条曲线驱动，得到其各个关节和末端的实际运动轨迹曲线，且观察虚拟样机在ADAMS中的运动动面可以发现在该控制器的作用下，采摘手的各个关节都能平稳运动，运动过程中没有产生明显的振动和冲击现象，从而验证了所设计的轨迹跟踪控制器的稳定性以及该控制器在SCARA采摘机械手实际运动中的功能可实现性，有利于下一阶段实现基于SCARA采摘机械手的采茶机器人系统的集成控制。

　　3.提出了- -种新型的基于SCARA采摘机械手的采茶机器人系统设计方案。

　　首先介绍了实际茶园环境并定义了研究的名优茶茶叶类型，基于对SCARA采摘机械手的建模与分析，提出采用SCARA机械手作为茶叶采摘主体机构进行采茶机器人系统设计。总结了基于SCARA采摘机械于的采茶机器人的工作原理：

　　然后根据所分析的茶园环境总结了采茶机器人的机械系统设计原则和设计需求，详细介绍了基于SCARA采摘机械手的采茶机器人机械系统设计，提出采用多个倒装SCARA采摘机械手交错排列进行井行茶叶采搞动作，以减小采茶机器人的整体安装空间，提高每-垫上茶叶的采摘效率，总结了多个SCARA采摘机械手在采茶机器人中的空间安装布局及尺寸，并利用NX UG软件建立了其中主体机械结构的三维模型：设计了小型的滑槽杠杆式的末端采摘器，其末端指尖采用滑块切刀式结构，采用弹性橡胶垫片包覆其表面，以尽可能的保证茶叶叶芽的完整度，并对指尖进行了详细的力学分析，得到茶叶采摘力与末端驱动力以及采摘器结构尺寸之间的关系。为末端采摘器的结构优化设计提供理论计算基础：最后系统地介绍了基于SCARA采摘机械手的采茶机器人的视觉图像处理系统和控制系统的设计。

　　6.2未来工作展望

　　本文通过对特定应用场景中茶园环境和茶叶类型的前期调研。提出了一种新型的基于SCARA机械于的采茶机器人系统设计方案。通过对SCARA采摘机械手的建模和工作空间的仿真分析，结合茶叶的采摘特点基于五次多项式插值法规划采摘手各关节的运动轨迹，并针对SCARA采摘机械手设计了一种自适应轨迹跟踪控制器，基于MATLAB和ADAMS仿真平台进行了联合仿真，验证了SCARA采摘机械手建模的正确性和运动控制功能的可实现性，最终基于对SCARA采摘机械手的理论分析提出了基于SCARA机械手的采茶机器人系统设计方案。然而在实际平台的研制和卖验过程中，仍存在较多的问题需要考虑和进-步研究，未来工作展望如下：

　　基于SCARA机械手的采茶机器人系统集成控制方面，由于基于SCARA机械手的采茶机器人是由多种运动机构、三种控制器高度集成的系统，如何实现三种控制器之间的通信，使其同步工作是非常重要的研究课题。下- - 步将尝试将茶叶嫩芽识别算法与SCARA采摘机械手的运动控制算法结合进行联动控制，实现采茶机器人对指定类型的名优茶的自动识别和采摘功能：最后再实现采茶机器人车体机构的白动行走和避障控制。

　　SCARA采摘机械手的采茶轨迹规划方面，本文只考虑基于五次多项式插值法对SCARA采摘机械手的各个关节进行关节空间的轨迹规划，没有考忠SCARA采摘机械手在任务空间内连续采摘多个茶叶目标时的时间最短或路径最短等约束。下一步可以将SCARA采摘机械手的采茶轨邊规划与最优优化标准结合。在任务空间内进行最短路径下的采茶轨迹规划，以此来实现采茶机器人SCARA采摘机械手高效的运动。

　　完成基于SCARA机械手的采茶机器人的样机制作，并在实际茶园中进行采茶试脸，对其实际的采茶效果进行验证。

参考文献

　　[1] 黄藩，王云，熊元元，等我国茶叶机槭化采摘技术研究现状与发展趋势[].江苏农业科学， 2019, 4712）48-51.

　　[2] Chen Y T, Chen s F. Localizing plucking points of tea leaves using deep convolutional neuralnctworks[]. Computers and Elctronics in Agricuture, 2020, 171:1-7.

　　[3] Bssi P, Kumar V, Kumar s, et al. Importance and prior considerations for development andutilization of tea bgs: a critical review[]. Journal of Food Process Engineering. 2020, 43（1）：1-10.

　　[4]王飞采茶机器人运动学分析及仿真[D]沈阳：沈阳工业大学。2018.

　　[5]范元瑞。 非联式自动采茶机的设计与研究[D].山东：青岛科技大学， 2019.

　　[6]原艳芳。 名优茶采摘机械手与采摘策略研究[D].武汉：华中农业大学， 2017.

　　[7] Geng Y Research on the application of automnation Bofware control system in tea gardenmecbanical picking[]. Advances in Ielligeat Systems and Computing, 2019, 1017:1830-1836.

　　[8]朱迪。 SCARA机器人中板子孔轨迹规划算法研究[D].马鞍山：安徽工业大学， 2019.

　　[9] 马泽楠，张长胜。殷淑静，等基于遗传-鲸鱼优化的SCARA自适应迭代学习控制[]山西理工大学学报（白然科学版） ,2020, 3601）：14-21.

　　[10]杨明，张如吴，张军，等SCARA 叫轴机器人控制系统综述（[].电气传动， 2020, 50（01）：14-23.

　　[11]陈至灵，巍树海，孙翊，农林业采牧机器人发展现状[].农业工程2019. 9（02）：10-18.

　　[12] Xiong Y, Ge Y Y, Grimstad L. et al. An sutonomous stawbemy-arvesting robol: design.development, inegration. and field evalualion[] Joumal of Field Robotis 2020, 37（2）：202-224.

　　[13] Kondo N. Monta M. Fujura T Fruit harvesting robots in Japan[J]. Advances in Space Re-scarch, 1996, 18（1-2）：181-184.

　　[14]牛海峡。基于虛拟样机技术的果疏采摘机器人的研究与应用[].机电工程技术。2019. 48（04）：16-17+63.

　　[15] 李丹丹，史云。李会底。等农业机器人研究进展评述[D]. 中国农业信总2018. 30（06）；1-17.

　　[16] Kondo N Yata K. lida M, ct al. Developmen of an end-fr for a tomnato cluster harvestingrobot[]. Engineering in Agricuture. Environment and Food, 2010, 3（）：20-24.

　　[17] Yoshida T, Fukao T, Hasegawa T. Fast detection of tomato peduncle using point cloud withahavesing robo（[]. Joumal of Robolis and Mechatronics, 2018. 30（2）：180-186.

　　[18] Bacte J, Donne K. Boedrj s, et al. Autonomous fruit picking machine: a robotic appleharvester[J]. Springer Tracts in Advanced Robotics, 2008, 42:531-539.

　　[19] Silwal A. DavidsonJ R. Karkee M. et al. Design, integration, and field evaluation ofa roboticapple harvester[J]. Joumal of Field Robofics, 2017, 346）1140-1159.

　　[20] Preter A D, Anthonis J, Baerdcmacker J D. Develpment ofa robot for harvesting stawberries[] IFAC PapersOnline, 2018, 51（1）：14-19.

　　[21] Xiong Y Peng C, Grimstad L, et al. Develpment and field evaluation of a strawberry bar-vesting robot with a cal-driven pipr[JI. Computers and Eletronices in Agriculture, 2019,157:392 -402.

　　[2]张凯良，杨丽，张铁中，草莓收获机器人采摘执行机构设计与试验[].农业机械学报，2011, 4209）：155-161.

　　[23]顾宝兴，姬长英，王海青，等智能移动水果采摘机器人设计与试验[]_农业机械学报，2012, 4306）：153-160.

　　[24]刘静，林冲，郭世财，等。柑橘类水果采摘机器的设计与研究[].包装工程，2019, 40（17）；56-62.

　　[25]韩书葵，赵子开，张鹤，等。圆形水果采摘机器人末端执行器的设计与仿真分析[n.机械设计， 2019, 36（82）：82-85.

　　[26]权启爱。采茶机械的研制和我国采茶机械化事业的发展[]中国茶叶， 2018, 40（08）：14-17[27]李楠。名优绿茶并联采摘机器人控制系统研究[D].南京：南京林业大学， 2015.

　　[28]许多。智能采茶机机械结构及控制系统设计[D].四川：四川农业大学， 2018.

　　[29]高风。名优茶并联采摘机器人结构设计与仿真[D]南京：南京林业大学， 2013.

　　[30]韩余，肖宏儒，秦广明，等国内外采茶机械发展状况研究[）].中国农机化学报， 2014, 35（02）：20-24.

　　[31]附小林机械化采茶的利弊分析及发展前最[].中国茶叶加工， 2008（04）：10-12.

　　[32]李岩。全自动采茶机研发成功D].农产品加工（ 创新版） ,2012（09）：39.

　　[33]书佳佳。名优茶机械化采摘中嫩芽识别方法的研究[D].南京：南京林业大学， 2012.

　　[34] Yang HL, Chen L, Chen M T, et al. Tender tea soos rcognition and psitiningn fou pickingrobot using improved YOL0-V3 model[J]. IEEE Acces, 2019, 7:180998-181011.

　　[35]赵春，王延杰，张霖，等高速轻型SCARA机器人的机械结构及控制系统研究进展[].机电工程技术。2019.48（06）5-11.

　　[36] Uk M E, ShahF B s A, Soyaslan M, et al. Meling, control, and sinmulation ofa SCARAPRR-type robot manipulator[J]. Scientia lranica, 2020, 271）330-340.

　　[37]陈开强面向多点高速装配应用的SCARA工业机器人控制精度模型研究[D]杭州：浙江大学。2012.

　　[38]赵威。 SCARA机械手运动特性与控制策略研究[D].成都：电子科技大学， 2016.

　　[39]刘金琨机器人控制系统的设计与MATLAB仿真[M].北京：清华大学出版社， 2008.

　　[40]郭勇，赖）".工业机器人关节空间轨迹规划及优化研究综述[].机械传动， 2020, 402）：154-165.

　　[41] Gasparetto A. BoscariolP, Lanzutti A. et al Patb planning and taieetory planning algorithms:a general overview[J]. Mechanisms and Machine Science, 2015, 29:3-27.

　　[42] Saravanan R, Ramabalan s, Balamurugan C. Evolutionary optimal tricctorty planning forindustrial robot with payload constrins[D],. Intermational Joumal of Advanced ManufacturingTechnology, 2008, 3811-12）：1213-1226.

　　[43] Boryga M, Grabos A. Planning of manipulator motion tajeetory with higher-degree polyno-mials us[], Mechanism and Machine Theory, 2009 47）：1400-1419.0[44]施祥玲。方红根。工业机器人时间-能最-脉动最优轨迹规划[D.机械设计与制造。2018（06）254-257.

　　[45] Knospe C. PID contro[]. IEEE Control Systems Magazine, 2006, 26（1）：30-31.

　　[46]土东署，沈大中，-种改进机器人计算力矩控制的神经网络补偿方法[]高技术通讯。2007, 1705）：479-483.

　　[47] SunL, Liu Y J. Extended stale obsrver augmented fnits-ime rnjicloroy tracking control ofuncertain mechanical systems[J]. Mecbanical Systems and Signal Processing.2020. 139:1-16.

　　[48] Bchliouslis C P, Doulgeri Z, Rovithakis G A. Neuro- adaptive force/position control withprescribed performance and guaranteed contact maintenance[J]. IEEE Transactions on NeuralNetworks, 2010, 21（12）：1857-1868.

　　[49] He W. LiZJ. Dong Y T, et al. Design and adpive control for an upper limb robotic exoskele-lon in presence of input salurlio[J], IEEE Transactions on Neural Nelworks and LeamingSystems, 2019, 30（1）：97-108.

　　[50]约翰J.克雷格薯。负超。王佛译。机器人学与论[M].4版。北京机械工业出版社。2018.

　　[51]杨梅SCARA搬运机器人轨迹规划与运动控制研究[D].青咼：山东科技大学2017.

　　[52] Ibrahim BS K K, Zargoun A M A. Modellig and comtrorl of SCARA mnipulaor[], ProcediaConputer Science, 2014.42:106-113.

　　[53]高东强杨磊，韩昆。等SCARA机械手的轨迹规划及运动学分析[I].机械设计与制造，201501）：269-272.

　　[54]刘军强基于自适应学习的可穿戴全身外骨骼控制[D].广州：华南理工大学， 2018.

　　[55]阶米德D.塔古拉邀者，刘山译。井联机器人：机构学与控制M].北京：札械工业小版社。2017,[56] LiZJ, Kang Y, Xiao Z Y. et al. Humn-obol coordination control of robotic exoskeletons byskill tansfers（

　　[56]. IEEE Transactions on Industral Ectronics, 2017, 64（6）；:5171-5181.

　　[57] Scliano B, Sciavico L Vllni L et al. Robotics: Moelling Planning and Contro[M]. London: Springer, 2009.

　　[58] Lewis F L Dawson D M, Abalah c T. Robot Manipulator Control: Theory and Patie[MC].2nd ed. New York: Marcel Dekker, 2004.

　　[59] 曹兴伟，张琦，秦广明等。采茶机械手结构设计及运动控制研究[]农业技术与装备，2013（02）：13-15.

　　[60] 任华彬。不确定机器人智能变结构补偿控制的研究[D]秦皇岛：燕山大学， 2007.

　　[61] Wang L, Guo Y, Yao w, et al. Fintetime adapive robust control for cgm gimbal servo systemwich fiction nonlinartis{[], Control and Decision, 2019, 34（04）885-890.

　　[62] Yu s H, Yu X H, Shirinzadeh B, et al. Continwous finite time comtrol for robotic manipulatorswih temimal siding mode[]. Automatics, 2005, 41（11）：1957-1964.

　　[63] Yang L, Yang J Y Nonsingular fast terminal sliding-mode control for nonlinear dynamicalsystems[]. Initemaional Joumal of Robust and Nonlincar Control, 2011, 21（16）：1865-1879.

　　[64] Feng Y, Yu X H, Man Z H. Non-singular terminal sliding mode control of rigid manipulators凹Automatica, 2002, 38（12）：2159-2167.

　　[65] Khalil H K. Nonlinear Systems[M], 3rd ed. Upper Saddle River: Prentice Hall, 2002.

　　[66] GongF Y, YuanL H, Tang L. Self-udaptive tigetryr racking cotrol of RBF neural networkSCARA maipulator[D]. Machine Tool & Hydraulis. 2014.42（03）：41-46.

　　[67] Wang L Y, Yang X. Trajectory tracking control for robotic manipulators endowed with foedforward and neural networks[]. Electric Machines and Control, 2013, 17（08）：113-118.

　　[68]王升。便携式电动采茶机关键部件设计与试验研究[D]镇江：江苏大学， 2018.

　　[69] Song Y Y,Li WN,Li B, etal. Design and test of crawler type ielgeat tea picke[] Jounalof Agriculural Mechanization Research, 2020, 4208）：123-127.

　　[70]尚凯歌。茶叶采摘机器人机械结构设计与控制系统研究[D].长春：长春理工大学， 2017.

　　[71]袁電华。 SCARA机械手的RBF神经网络自适应轨迹跟踪控制D].武汉：湖北工业大学。

　　[72] Xia H K, Shi B G. Huang H X, ct alL. Application progres of image processing in nelligenpicking of tea srous[J], Anbui Agriculural Science Bllelin, 2019, 250）133.134.

　　致谢

　　时间如白驹过隙，不知不觉我在科大已经度过了三年的时间。回顾这三年的研究生生活，哭过，笑过，课堂上聆听老师们讲解新知识，课堂外与同学们相互讨论各种问题难点，实验室里和大家-起交流学术科研心得，一暮幕都仿佛发生在昨天-一样。很幸运在这里遇见了这么多优秀的老师、师兄师姐和同学，感谢他们三年来在学习和生活中给子我的指导、鼓励和照顾，在此，我想真心地跟他们道-声感谢！

　　首先，我要感谢我的导师关胜晓老师。关老师对待科研的态度严谨认真，对待学生的态度真诚亲和，每当我在项目过程中碰到问题时，关老师总能在第时间帮我梳理思路提供指导，为我答疑解感；在平时的学习和生活中，关老师也给予了我很多关心和帮助，感激之情无以言表。值此论文完成之际，再次向关老师表示由衷的感谢： .

　　其次，我要感谢实验室里的所有师兄师姐和师弟们，为实验室的科研生活带来了很多活力。感谢周道洋、曾逸琪师兄和夏雨薇师姐在我刚进实验室的时候，辅导我看文献，带我快速入门，在我科研上遇到困惑的时候，为我提供S很多建议和帮助：感谢同级的张庆伍同学以及王锴、李亚杰、杨继增、倪长好、梅建强等师弟们在项H过程中提供的宝贵建议利支持。同时，我也要感谢我的室友们，同寝三年，我们一起学习一起找工作，感谢她们在我最困难的时候给了我的各种帮助，为我出谋划策，她们都是一-群很优秀的人，愿她们在今后的工。作岗位上继续发光发热。

　　最后，我要感谢我的家人们。-直以米，他们都是我最坚强的后盾，感谢父母在我求学过程中。 -路的理解和支持，为我提供了一个良好的学习环境；感谢姐姐从自身科研经历出发为我提供的建议和指导。一路走来因为有你们的陪件，我并不孤单，希望你们永远身体健康！ .

　　感谢中国科学技术大学给予我这样的学习机会，即将离开校园，感谢科大的培养，我会半记"红专井进，理实交融"的科大校训，不忘初心，继续努力，做更好的白己！

（如您需要查看本篇毕业设计全文，请您联系客服索取）