拜读维拉科技关于机器人相关信息的综合整理,涵盖企业排名、产品类型及资本市场动态:一、中国十大机器人公司(综合类)优必选UBTECH)聚焦人工智能与人形机器人研发,产品覆盖教育、娱乐及服务领域,技术处于行业前沿。从 “人工苦力”到 “智能战神”,请看番茄采摘的进化史机器人中科院旗下企业,工业机器人全品类覆盖,是国产智能工厂解决方案的核心供应商。埃斯顿自动化国产工业机器人龙头,实现控制器、伺服系统、本体一体化自研,加速替代外资品牌。遨博机器人(AUBO)协作机器人领域领先者,主打轻量化设计,适用于3C装配、教育等柔性场景。埃夫特智能国产工业机器人上市第一股,与意大利COMAU深度合作,产品稳定性突出。二、细分领域机器人产品智能陪伴机器人Gowild公子小白:情感社交机器人,主打家庭陪伴功能。CANBOT爱乐优:专注0-12岁儿童心智发育型亲子机器人。仿真人机器人目前市场以服务型机器人为主,如家庭保姆机器人(售价10万-16万区间),但高仿真人形机器人仍处研发阶段。水下机器人工业级产品多用于深海探测、管道巡检,消费级产品尚未普及。从 “人工苦力”到 “智能战神”,请看番茄采摘的进化史资本市场动态机器人概念股龙头双林股份:特斯拉Optimus关节模组核心供应商,订单排至2026年。中大力德:国产减速器龙头,谐波减速器市占率30%。金力永磁:稀土永磁材料供应商,受益于机器人电机需求增长。行业趋势2025年人形机器人赛道融资活跃,但面临商业化落地争议,头部企业加速并购整合。四、其他相关机器人视频资源:可通过专业科技平台或企业官网(如优必选、新松)获取技术演示与应用案例。价格区间:服务型机器人(如保姆机器人)普遍在10万-16万元,男性机器人13万售价属高端定制产品。
以前摘番茄全靠人工,累人还费钱,年轻人都不爱干这活儿。现在农业界直接放大招 —— 番茄采摘横空出世!
这机器人超牛,分采摘和底盘两部分。采摘系统有 “神器三件套”:臂像八爪鱼,灵活抓番茄;末端手比老果农还温柔;视觉平台自带 “火眼金睛”,番茄藏哪都能秒定位。
底盘更是 “走位大师”,四个轮子想咋动就咋动。窄垄、地滑都不怕,各种模式切换自如,还有 “导航”,稳稳不跑偏。
俩系统联手,自动摘果又快又准,零失误!以后番茄碰上它,只能 “束手就擒”!——摘不到番茄说番茄酸团队
第 1 章 系统概述及作品难点与创新点
1.1 研究背景
果蔬是人们生活必需品,中国果蔬种植面积和产量全球领先。番茄营养丰富,是重要经济作物,我国种植面积和产量持续增长,2022 年种植面积超 116 万公顷,产量近 7000 万吨,占世界总产量 1/3 以上。
但番茄簇状生长、相互触碰,采摘基本靠人工,机械化水平低。采摘人工成本占总成本 50%-70%,劳动力短缺让成本不断攀升,且工人多为中老年,体力负担重。我国设施农业发达,设施番茄种植便于管理、提供稳定环境,契合机器人作业。国家大力推进农业机械化,研发番茄采摘机器人对减轻劳动强度、提升生产水平意义重大。
1.2 作品难点及创新点
1.2.1 难点
1.2.2 创新点

第 2 章 方案设计与论证
2.1 四转四驱移动底盘和自主导航控制技术方案
2.1.1 移动底盘方案
方案一:前轮转向 + 后轮驱动,阿克曼转向结构,稳定性好但转弯半径大。
方案二:四轮独立驱动 + 转向,双,结构简单、转弯灵活。
温室垄窄、地形复杂,方案二更适配,故采用此方案。
2.1.2 自主导航方案
方案一:惯性导航,依赖加速度计和,存在误差累积问题。
方案二:视觉导航,通过相机采集环境,用目标检测算法定位,成本低、适应性强。
方案三:激光雷达导航,但价格高、功耗大。
综合考虑成本与环境适配性,选择视觉导航方案二。
2.2 番茄视觉识别与定位方案
方案一:RGB-D 相机 + 卷积神经网络 + 点云处理,检测定位精准。
方案二:RGB-D 相机 + 卷积神经网络,仅识别无位姿检测。
方案三:RGB-D 相机 + 传统图像处理,难应对复杂遮挡。
设施番茄枝叶遮挡多,方案一兼顾速度与精度,被选用。
2.3 机械臂与末端手方案
2.3.1 机械臂方案
方案一:多自由度协作机械臂,控制复杂、逆解难。
方案二:四自由度两轴伸缩机械臂,工作空间大、成本低、控制简便。
考虑种植环境与成本,选择方案二。
2.3.2 末端手方案
方案一:绳驱式扭转末端手,多舵机控制,抓取灵活。
方案二:剪切一体式末端手,难切断短果梗,影响保鲜。
方案三:气吸式末端手,吸力不足,采摘成功率低。
因番茄果梗短、大小不均,采用方案一。
2.4 系统集成
2.4.1 底盘系统
由轮组、电池组、构成。轮组模块化设计,电池居中供电,预留安装孔便于升级。
2.4.2 采摘系统
含三级伸缩机械臂、3 自由度末端手、旋转升降平台及控制系统。机械臂采用绳排式伸缩,结构轻巧,底部连接板实现与底盘快速连接。
第 3 章 原理分析与硬件电路图
采摘机器人分为移动底盘和机械臂两大控制系统,通过模块化设计,包含与底盘控制、与机械臂控制、视觉、、语音、等模块,各模块分工协作。
3.1 单片机与底盘运动控制模块
选用 mega2560 核心板作为底盘,它具备 54 路数字、16 路 I/O 口,4 路 及 接口,能满足多模块处理需求,支持 屏实时监控状态。核心板参数:3.3V/50mA 供电,256KB Flash、8KB S、4KB EEP,16MHz 工作。

3.2 上位机与机械臂运动控制模块
上位机采用基于 Ubuntu 系统的高性能,作为机械臂控制核心,负责算法处理、数据存储与交互。通过 串口的 Modbus 协议与下位机通信。电脑双系统协同工作:Windows 系统调试与夹爪,Ubuntu 系统借助 MoveIt! 在 Rviz 和 Gazebo 环境中并控制机械臂运动。
3.3 Realsense L515 相机
选用 Realsense L515 深度相机,集成 RGB 与深度,通过 3.1 连接主机,基于 ToF 技术获取彩色与深度图像。其 70x55 视野、低功耗且兼容多系统,体积小、重量轻,固定于机械臂上,为番茄识别定位提供视觉数据。
3.4 通信模块
通信系统整合 485、、SBUS、TCP 指令。电机控制上,底盘 8 个电机与机械臂 4 个采用 485 通信,手抓舵机通过 485 转 PWM 模块适配。底盘支持双模式控制:遥控器模式下,SBUS 接收机转换信号驱动底盘;上位机模式中,蓝牙模块或 开发板传输导航指令。此外,定制拓展板实现核心板信号扩展与固定。
3.5 模块
引入 ASR-PRO 离线语音芯片,降低操作门槛,农民通过唤醒词和指令即可操控底盘,无需专业培训,兼顾易用性与成本。
3.6
电源模块采用双电压供电:控制通讯系统 24V、驱动系统 48V,经优化电源转换效率、降噪抗干扰,保障硬件稳定运行。
第 4 章 软件设计与流程
4.1 视觉导航参数信息获取
机器人垄间自主导航的核心是精准获取导航线,采用基于直线模型的视觉导航算法,通过 “图像采集 - 处理 - 导航线提取” 三步实现。
4.1.1 图像采集
为应对农业环境光照变化与底盘抖动,调整 RealSense L515 相机参数:调节焦距保证清晰成像,调大光圈缩短曝光时间,确保图像质量。
4.1.2 图像处理
运用 Otsu 算法结合 ny 边缘检测进行垄间轮廓检测。Otsu 算法自动选取阈值实现图像二值化,Canny 算法检测边缘,二者结合解决传统边缘检测的阈值问题,适应不同光照条件。
4.1.3 获取并跟踪导航线
通过行扫描点检测算法获取垄体边界离散点,经多项式拟合得到道路离散点,将相机坐标转换为世界坐标,提取横向与角度偏差参数,由上位机传输至主控板,驱动机器人沿导航线行进。
4.2 四转四驱底盘控制系统
底盘通过 MODBUS 协议控制 8 个电机实现运动,转向电机采用位置控制确保角度精准,驱动电机用速度控制结合模糊 D 算法减小误差。设计斜向转向、四转四驱阿克曼、原地转向三种模式:斜向转向提升横向稳定性;四转四驱适配窄垄;原地转向利用 360 度轮组实现。
支持遥控器与上位机双控制模式:遥控器通过云卓 H12 拨杆切换模式;上位机基于 QT 开发,可跨平台运行,实现电脑或操控。针对四转四驱模式,以底盘速度与角度误差为输入,经模糊 PID 动态调整参数,通过转角逆运动学模型控制轮组,保障精准走位。
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