苹果采摘是一个费时费力的工作，还需要弯腰或爬高，具有一定的危险性，因此，世界各国都致力于苹果采摘的机械化。以色列有一家机器人初创公司，设计了一款廉价的苹果采摘机器人，每小时可采摘上万个苹果，不仅比人工采摘快，采摘质量也更高，不会对苹果造成任何损伤。据了解，2017年的苹果采摘器，该机器人就能投入实际使用。
Amir Degani是以色列技术学院的一名助理教授，Avi Kahnani则是以色列机器人初创公司鲜果机器人（Fresh Fruits Robotics）的首席执行官兼联合创始人。目前，他们正在联合开发苹果采摘机器人，它可以在苹果园里自主导航，并能准确地从树上采摘苹果。最近，记者得到机器人跟Amir和Avi坐下来交流，深入了解项目的情况。在我们的谈话中，他们讨论了机器人的设计、苹果采摘的挑战、训练树以及他们在Think Next 2016展会上向微软首席执行官展示该机器人的经验。 请简单介绍一下CEAR实验室。 AD：四年前，在匹兹堡的卡内基梅隆大学完成博士和博士后之后，我创立了CEAR实验室。回到以色列技术学院后，我在土木和环境工程学院启动了土木、环境和农业机器人实验室。我们专注于软体机器人、动态机器人和机械手的优化，大部分用于民用，主要与农业相关。其他应用还包括搜救、建筑和环境相关工作的自动化。但是，一般来说，大多集中在农业机器人和野外机器人系统。 苹果采摘机器人项目目前有哪些成果？ AD：对于机械手的设计，我的一名博士生做了很多的理论研究工作。在农业领域，成本是非常重要的，我们正努力降低价格，并找到最合适的机器人来完成特定的任务。实际上，我们看起来不同的任务，比如苹果采摘、桔子采摘或桃子采摘，对于我们来说，尽管他们看起来很相似，但从机器人的运动特性来看，是有很大差别的。我们可能需要不同的关节、不同的长度，等等。因此我们不断收集数据，并给果树建模，我们不断优化，并寻找最优的机器人完成特定的任务。这些就是我们近几年来的研究成果。作为这项工作的一部分，我们不仅设计了最优的机器人，还在考虑设计树，为了进一步简化机器人寻找最佳的树。 有一个以色列的初创公司，名叫鲜果机器人(Fresh Fruit Robotics or FFR)，Avi是这家公司的首席执行官兼联合创始人，几年前，他听了我的学生所做的采摘机械手的优化报告之后，开始跟我们进行接触。FFR构建了一个简单机械臂，一个3自由度的直角坐标机器人，同时用8或12个机械臂采摘苹果（或其他水果）。从那时我们开始合作，直到几个月前，微软邀请我们到他们举行的Think Next 2016展会进行展示。因此，我们决定去展示我们最新的Grizzly RUV机器人。 请简单介绍一些机器人的工作原理及其元器件。 AD：FFR机器臂上配置了视觉系统，以便区分和检测苹果。在它找到一个苹果之后，就把苹果的位置信息传递给控制器，控制器就指挥机械臂伸过去摘苹果。每个机械臂的末端都有一个欠驱动手爪，由单一点击控制，它抓住苹果后，就会转动90度，把苹果摘下来。接着机械臂回缩一点，再把苹果送到框中。在我们实验室，我们专注于Grizzly、Husky、和Jackals等移动机器人的自动化，我们已经有了一系列的机器人。FFR的工作主要是机械臂的设计。 你们使用什么样的视觉传感器？ AD：在Grizzly机器人上，有一个IMU，前端有思科激光传感器，倾斜云台上有立体相机，还有一个dGPS。机械臂使用Kinect进行检测，但是FFR也考虑飞行时间传感器在野外使用时的稳定性更好。
你认为苹果自动采摘最大的挑战是什么？ AD：我认为最困难的事情是降低成本，提高稳定性。我觉得最好的方法，不仅要考虑机器人，还要简化训练树。在过去一二十年中，我们一直在做简化人类的采摘。在极端情况下，你可以看到近似平面的“果墙”。他们这样做是为了让人们采摘简单一些。当然，这对于机器人采摘来说更重要。想用机器人采摘完全自然状态的树上的苹果，是相当复杂的，你很可能需要一个6自由度的机器人。相对于视觉而言，感觉会更困难。过去人们已经试过了，这一切都没有任何意义，因为对农民来说，实在太贵了。 但如果是简化了的树，比如经过修剪之后，你可以使用3自由度的机器人进行采摘。但是，我想你还可以做得更多，让树更适合于机器人，比如一个圆的四分之一。这对于人来说可能不是好事，但对于机器人而言则非常完美，也许我们只需要一个2自由度的机器人就够了。因此，在保证系统稳定性的前提下降低成本是最困难的，为了做到这一点，你不得不在树上下功夫。 你是如何训练树的？ AD：训练系统比如果墙要求高密度种植，同时又要确保主干和分支不要太厚。为了做到这一点，你必须有一个网格和其他工程支持系统。你要想他们处于最佳状态，就要使所有的能量和水都到水果上，而不是树上。这已经做了一段时间了，我们基本上是支持的。如果我们想要用机器人来采摘水果，树的简化就更重要了。 机器人能否在苹果园里自主导航和巡逻？ AD：目前还不行。我们正在所有的机器人上附加这些功能。现在我们正试图在果园里做全SLAM，以便在采摘的时候进行巡逻。这是我们今年夏天要达到的目标。 你如何弥补天气的影响？ AD：以色列的天气相对温和，所以问题主要在于日晒风吹，而不是雨雪。天气的影响主要跟机器人的感知有关，必须补偿光线的改变以及物体的位置。为了克服这一点，FFR使用了一个像帐篷的盖子，以保护树和机器人。如果有风，必须使用快速闭环系统，因为系统必须持续追踪已确定苹果当时在哪里，而不是10秒前在哪里。 你为什么会选择Grizzly RUV？ AD：我们使用Husky UGV已经有一段时间了。我们也有一些10年前的旧机器人，比如拖拉机，我们将它改造为半自动化的。尽管很容易控制，但这些旧机器人还没强大到可以投入实际应用。我们希望它可以搬动半吨重水果，但目前还没有一个机器人能做到这一点。另外，我希望我的学生可以将算法应用到可以在野外工作的真实大小机器人上。我们开始用RurtleBot学习ROS，然后转移到Husky上。然后，我希望能扩大并实际移动到野外。这些就是我们目前在做的工作。这是很新的，所以我们仍在早期阶段。 你是如何集成的？ AD：机械集成是非常容易的。我们还没有完成电气集成，相反，我们有两个独立的控制器和两套独立的电气系统。然后，将电气系统集成到机器人上就比较容易，因为它使用相同的电压。但现在它是分开的。 你是否衡量过机器人采摘跟人工采摘的效率和成本效益？ AK：我们设计的系统，每小时可以高质量地采摘10000个苹果，而不会对苹果造成任何损伤。假设只在白天工作，机器人可以为农民节省25%的采摘成本。更重要的是，只要更换末端手爪和软件模块，同一个机器人就可以用来采摘其他水果。如果可以采摘多种类型的水果，该机器人的效率就大大提高了。 在Think Next展会上向微软CEO展示的机器人是怎么样的？ AD：这相当令人兴奋！他并没有花很多时间在我们展台上。但这里有很多展品，是一个很好的展览。其中，我们的机器人是最大的。FFR机械臂从树上摘下苹果，并把他们扔在Jackal上。然后，我们驾驶Jackal把采摘下来的苹果分发给人们。为安全起见，我们没有移动Grizzly。
何时会有商用版本？ AK：去年进行了实地测试，我相信未来两年内会有商用产品。今年夏天，我们计划在苹果园里进行完全集成系统的测试，从树上采摘水果，并放到果篮里。首个商业系统将会出现在2017年的苹果采摘季。 CEAR实验室的下一步做什么？ AD：我们将继续致力于机器人手臂的优化理论。我们也在尝试重新配置机械臂，不同的机械臂可以完成不同的任务，并且很容易从一个任务切换到另一任务。对于Grizzly，我们一方面研究它在苹果园里的自主导航，另一方也在研究搜救应用。我们给Grizzly设计了一个悬挂系统，并在上面安装了一个伸展架。其动机是在复杂的地形上能够从容疏散伤员。 我们对机器人很满意，这是一个大家庭。我们几乎拥有Clearpath的所有机器人。技术支持很好也很有趣。 |
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