农业是典型的劳动密集型产业,而其中果蔬的收获又是占用劳动力最多且难以实现机械化作业的关键环节。即使发达国家的农业作业已达到较高的自动化水平,其采摘环节仍然大量依赖人工来完成,实现采摘作业的自动化已成为农业生产发展的现实需求。将采摘机器人应用到农业实际生产,有利于缓解劳动力不足的问题,有助于降低农产品成本,提高农副产品在市场中的竞争力。在采摘过程中存在随机生长的枝叶、未成熟果实阻碍采摘机器人机械臂运动的现象,这一问题导致采摘机器人难以真正应用到农业生产活动中,制约了采摘机器人产业的发展。因此,开展采摘机器人机械臂实时避障路径规划方法的研究,对于推广采摘机器人在农业生产中的应用有着十分重要的现实意义。本文的主要研究内容如下:1、机械臂运动学分析与碰撞检测算法。通过空间几何体包络模型的优缺点,确定机械臂和空间障碍物的碰撞检测包络模型类型。基于旋量理论对机械臂进行数学建模,推导机械臂正运动学方程,结合机械臂结构参数构建其简化的碰撞检测模型。根据机械臂与空间障碍物碰撞检测模型的类型,设计空间几何体碰撞判定算法。2、快速构形空间构建算法。分析传统关节构形空间构建方法所存在的不足,以此为基础提出一种快速关节构形空间构建算法。该算法由离线阶段和在线阶段两部分组成。离线阶段以遍历机械臂任意构形下与工作空间单元的干涉情况建立外部和自碰撞数据库。在线阶段计算实时场景中障碍物占据的离散工作空间单元,根据被占据的离散单元序号索引离线阶段建立的外部和自碰撞数据库,构建工作空间障碍物在关节构形空间中的映射模型。3、高维关节构形空间实时避障路径规划算法。结合基于启发和基于随机采样的避障路径规划算法,引入批通知树算法(Batch Informed Tree,BIT*)。提出一种双线程实时避障路径规划策略,规划线程主要进行当前场景的避障路径规划任务,执行线程则主要用于与控制流程通讯以及判断实时刷新的规划场景与正在执行的机械臂避障路径之间的关系。在实时避障路径规划策略的基础上,对批通知树算法进行改进,使其适用于动态环境下的避障路径规划。4、利用在Matlab环境下搭建的虚拟仿真系统,模拟机械臂沿初始避障路径运动的过程,在此场景中通过改变目标果实的空间位置或设置新障碍物阻挡初始避障路径的手段,验证本文所提出算法的有效性。同时,将本文所提出的算法部署到林果采摘机器人控制系统中,通过实验验证算法在模拟的实际采摘过程中的可行性和有效性。结果显示,本文所提出的算法在虚拟仿真系统和真实机器人采摘系统中均能够在设计时间内正确处理实验所设置的任务,表明本文提出的算法能够快速、有效地进行机械臂实时避障路径规划。