用机器人修剪树木,这些外国人的经验和教训

标签:机器人
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相比在工厂里制造汽车,在仓库中对货物进行分类,有些事情机器人仍然无法做到——虽然这些事情听起来很基础。

树枝修剪机器人一直在种植者的愿望清单上,其重要性与自动收获的机器人一样重要。

果园要丰收,修剪果树是一个必要的工作。

但此类技术的研究人员非常无奈,无论是在树木分析系统、做出修剪决策的算法,还是在硬件方面,它都是一个复杂的问题。

在国外,对于用机器人实现果树修剪非常急迫。

例如欧洲许多国家现在还在坚持农业基本都是老年人和中年人,很少有年轻人会在家务农,人工成本逐年上涨,机器人成为一种必然的重要选择。

在原先国外的研究者也认为修剪机器人的工作分成两步,第一步是“看见”,第二步是执行。

看见往往是指将带有工业摄像机的铰接式机械臂安装在小型卡车,移动对果园里的果树树形进行图像采集,摄像机要对每一棵果树拍摄100多张照片。

执行主要是将拍摄采集过来的照片,利用预设好的树形分析系统,进行分析,从而优化出一个要修剪出的树形,随后,机器人根据路径导航进行修剪。

这一研究的核心问题是果园树形的数据模型太少,导致很难分析出适合所有果园、所有果树的树形,使得算法应用面就比较狭窄,最终需要大量时间。

于是他们的研究方向是试图根据图像创建树结构的 3D 模型,机器人根据这些图像做出修剪决策。

持续的研究发现,这些计算非常耗时,使机器人难以实时工作。

一开始国外的许多研究认为应该不断优化算法,他们认为这一工作的前提和工业类似,能通过大量的训练完成。但结果并非如此。

变量是一个很大的问题。

进行农业机器人研究的WSU生物系统工程教授 Manoj Karkee 说:“我们在完美的训练场地,多年使用摄像头记录人们修剪的过程,最后希望让人工智能通过观察人来学习修剪规则。最后发现每个人处理任务的方式截然不同。”

同时,WSU团队通过研究机器人修剪的各个方面,还发现机器人需要考虑到包括如何在复杂的树冠中使用切割工具和视觉系统,从而能考接近树枝并计算花蕾。

枝、花、果相关融合后的处理是一个非常大的难题。

在美国全国范围内,例如宾夕法尼亚州立大学龙河实验室在内的许多工程专业团队在进行这项工作。

例如Karkee团队大约十年前开始探索机器人修剪的概念,但正式项目始于2019 年华盛顿树果研究委员会的赠款支持。

在2020年,美国农业部也为其下一步提供了资金援助。

但他们发现这条路很难走通。

从2022年开始,由 WSU 领导的农业技术研究又投资 2000 万美元,用于创建 AgAID 研究所,旨在加速修剪机器人的开发,以及其他农业研究目标。

为此,他们重新调整了研究方向,终于在今年春天,俄勒冈州立大学机械工程和机器人学教授Joe Davidson提出了一种结构化系统算法为机器人提供了新的修剪方法。

3 月,在位于普罗瑟的华盛顿州立大学研究果园,机械臂的摄像头扫描树木,就已经能寻找符合其切割标准的候选树枝。

机器人“看到”目标分支后,协作机器人手臂移动,在其视觉系统确定通往目标的最佳路径时保持修枝剪打开,力传感器记录到剪刀就位随后开始修剪。

机器人手臂末端的摄像头上下扫描每个树枝,寻找符合修剪标准的枝条,当它找到一根时,它会慢慢前进,将树枝放入剪刀中,然后剪出合适的形状,这一过程随机且无序。

与他合作的华盛顿州立大学园艺学教授Matt Whiting说,训练算法和系统能形成更强的可重复结构和简单的修剪规则,最终用于教会机器人如何修剪果树。

因为修剪的目标可以是多种多样且更为复杂,与机器人苹果收获的具体目标相比,教机器人如何修剪果树无疑被证明相当麻烦。

“在果园中,没有两棵相同的树木,两位专业修剪师的做法更可能完全不同。”Matt Whiting说。

对于机器人来说,遵循和理解规则很简单,但随机工作的难度成倍提升,试图通过算法简化和标准化修剪是一条更为合适的道路。

因此Joe Davidson他们的方向是让机器人不需要看到整棵树,先去上枝干裁剪,然后沿着一个主线方向持续工作和决策。

这使得机器人前端配备的视觉只需要有2 平方英尺的视野能看到树枝就足够,在裁剪的过程中,遵循一个修剪规则,最终实现一个结构化建模。

这就像是建筑设计背后的理念,从艺术品转变为以科学为基础和可重复的东西。

其中最关键的是特征,例如系统需要识别出需要切断的分支,最终通过不断地训练和判断,让算法找到正确的路径。

在美国农业部的支持下,这个优化路径规划的计算算法还在不断提升,也正尝试加入更多人工智能研究。

美国连线杂志网站一篇报道指出,在人口增长带来的迫切需求、常规农业的经济现实以及技术进步三个因素的共同作用下,世界必须采用精准农业模式以实现投入和成本以及随之而来的环境问题降到最低程度。

目前来看机器人则最有望推动农场主大大超越精准农业,以全新的方式思考农业问题。

在此之前,软件和算法会是未来机器人工作的核心,这才会让农业更加智能。

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