一种采花机器人及控制方法

1.本发明属于机械领域，特别提供了一种采花机器人及控制方法。

背景技术：

2.传统的采花机器开发主要集中在金银花、川红花等少数作物的采摘上。通常使用打击式采摘，将大量花朵和叶片打下，在之后再进行后处理。较新式的机器使用的采摘原理大致可分为三种：吸入式，筛选式和拉断式。2013年，刘启超提出的金银花采花机使用软滚轮对花朵进行筛选。2016年，王春香提出的手推式杭白菊梳齿摘花机则利用梳齿控制力度保证将花剪下。2021年，徐虹、凌准等提出的川红花采摘装置则使用风机将花吸入。以上几种采花机器都有两个共同的缺点：一方面，对花朵的识别仍然有赖于操作人员，机器只实现了半自动化，不利于进一步提升采收效率；另一方面，无论是碎花、吸入、筛选还是拉断，都对花的力学性能提出了要求：对于更为脆弱的花朵，这些方法均无法实现有效的采摘，因而也难以适用于其他种类的花上，如黄蜀葵上。此外，黄蜀葵为无限花序植物，其开花方式为花序下部的花先开，逐次向上开放，这种开花方式也决定了不能使用滚筒、梳齿等任何对花序后续生长有破坏性的采收方式。
3.近年来，随着机器视觉和深度学习技术的发展，国内外各研发人员对自动采摘机器人的研究技术都广泛应用于苹果、脐橙、草莓和荔枝等果实类和果梗类等作物，如avigad等研发了一种可伸缩三指式末端执行器，识别和定位苹果的方式是采用深度相机，再配合其三指式末端执行器进行抓取；徐丽明等设计了一种双v型手指脐橙采摘机器人末端执行器，通过视觉系统获取果实和果梗的位姿进行定位，而后末端执行器通过吸附，夹持和旋切三部分机构对果实进行抓取；陈燕研发了基于双目立体视觉预定位的方式提前对果实的分布进行识别定位，采摘时再对果实的采摘点进行精准定位。根据上述所提的研究案例无论国内外，对于果蔬的识别定位和采摘的研发技术逐渐趋向于成熟并且不断的取得进展和成果，而对于花朵采摘的研究情况屈指可数，且现有的采摘机器人普遍都存在如下缺点：
①
设计和制造成本过高；
②
花朵识别以及采摘成功率不高；
③
市场的推广性不高。

技术实现要素：

4.技术问题：为了解决现有技术的缺陷，本发明提供了一种采花机器人及控制方法。
5.技术方案：本发明提供了一种采花机器人，包括底盘装置、机械平台和机械臂装置；所述机械平台安装在底盘装置上，底盘装置包括底盘，以及设于底盘表面且能自动调节机械平台倾角的调节装置和设于底盘底部的轮组系统；机械平台包括平台支架和设于平台支架上的云台摄像头和航向姿态仪，机械臂装置安装于机械平台上；机械臂装置包括能够运动的机械臂，设于机械臂上的机械臂摄像头以及与机械臂连接且能开合的夹爪。
6.作为改进或者优选方案：
7.所述底盘装置上的调节装置包括一组推杆电机，所述推杆电机通过a转动副固定于底盘上，所述机械平台通过a球面副固定于一组推杆电机的推杆上。
8.所述底盘装置上的调节装置还包括一个支撑杆，所述支撑杆通过b转动副固定于底盘上，所述机械平台通过b球面副固定于支撑杆上，两个a转动副和一个b转动副呈三角形布置于底盘上。
9.所述轮组系统包括呈三角形分布的两个动力轮和一个万向轮，两个动力轮分别连接独立的驱动电机。
10.所述机械平台还包括设置在平台支架上的机械臂平台，机械臂装置安装于机械臂平台上。
11.所述机械平台上还设有收集桶。
12.所述机械臂装置的机械臂包括能够独立转动或摆动的大臂和小臂，大臂一端与机械平台连接，另一端连接小臂，小臂上连接夹爪，所述夹爪、大臂和小臂分别通过独立的电机进行驱动，完成转动、摆动或开合动作；机械臂摄像头设于小臂上。
13.所述机械臂装置还包括设置在机械平台上的肩关节电机、大臂电机和小臂电机，肩关节电机控制大臂在水平方向旋转，大臂电机控制大臂摆动，小臂电机通过同步带与小臂上的同步带轮相连，从而驱动小臂的摆动；夹爪由设置在大臂上的伺服电机驱动。
14.所述采花机器人还设有电池包和控制驱动硬件电路，电池包和控制驱动硬件电路设于底盘装置上。
15.所述采花机器人还包括工控机、总控平台和全球卫星定位系统；
16.所述工控机与云台摄像头、机械臂摄像头和全球卫星定位系统连接，并能读取其数据，同时控制云台摄像头工作；工控机向与总控平台连接，并能够向其发送指令；
17.所述总控平台与航向姿态仪连接，接收其提供的俯仰、滚转、偏航角度等信息；总控平台与轮组系统、调节装置和机械臂装置连接，控制轮组系统、调节装置和机械臂装置的运动。
18.所述采花机器人的控制系统包括路径控制反馈模块、机械臂平台平衡稳定反馈模块和花朵采摘定位反馈模块。所述控制系统内置于工控机中。
19.进一步的：
20.所述路径控制反馈模块的控制方法，包括如下步骤：
21.通过全球卫星定位系统获取采花机器人的位置，并结合航向角，与预设的路径采摘停靠点位置朝向计算差值，将偏差量导入pid控制算法，计算出需要补偿的轮组转动角度，再驱动轮组将机器人移动到合适的位置朝向。
22.所述机械臂平台平衡稳定反馈模块的控制方法，包括如下步骤：
23.通过航向姿态仪读取机械平台的俯仰、滚转角度，与预设的完全水平的平台倾角计算差值，然后将偏差量导入pid控制算法，计算出需要补偿的推杆高度，再驱动调节装置将机械平台调节到水平面。
24.所述花朵采摘定位反馈模块的控制方法，包括如下步骤：
25.通过云台摄像头扫描植物，并通过深度学习算法识别花朵，之后将机械臂装置旋转至摄像头方向，通过机械臂摄像头选定目标花朵并持续跟踪；机械臂摄像头还通过block matching算法对花朵进行持续跟踪测距，并以此计算花朵与夹爪间的偏移量，最后将该偏移量导入pid算法，驱动机械臂靠近目标花朵，启动夹爪并完成采集和收集工作。
26.本发明还提供了一种采花机器人的路径控制方法，包括以下步骤：
27.通过全球卫星定位系统获取采花机器人的位置，并结合航向角，与预设的路径采摘停靠点位置朝向计算差值，将偏差量导入pid控制算法，计算出需要补偿的轮组转动角度，再驱动轮组将机器人移动到合适的位置朝向。
28.本发明还提供了一种采花机器人的机械臂平台平衡稳定控制方法，包括以下步骤：
29.通过航向姿态仪读取机械平台的俯仰、滚转角度，与预设的完全水平的平台倾角计算差值，然后将偏差量导入pid控制算法，计算出需要补偿的推杆高度，再驱动调节装置将机械平台调节到水平面。
30.本发明还提供了一种采花机器人的花朵采摘定位控制方法，包括以下步骤：
31.通过云台摄像头扫描植物，并通过深度学习算法识别花朵，之后将机械臂装置旋转至摄像头方向，通过机械臂摄像头选定目标花朵并持续跟踪；机械臂摄像头还通过block matching算法对花朵进行持续跟踪测距，并以此计算花朵与夹爪间的偏移量，最后将该偏移量导入pid算法，驱动机械臂靠近目标花朵，启动夹爪并完成采集和收集工作。
32.有益效果：本发明提供的自采花机器人，以电动机为动力行进，通过摄像头识别花朵并测定方位距离后，由处理器控制机械臂及其上的夹爪完成采摘并置于收集桶中，完成花朵的识别、采摘和收集。该机器人克服了传统采花设备的诸多缺点：不需要人工干预，自动化程度高；采摘过程模仿人手，对花朵伤害最小；所使用的各类元件足够成熟，成本较低；可用于各种植物花朵采摘，通用性好。
附图说明
33.图1为本发明采花机器人的整体结构示意图。
34.图2为本发明采花机器人的底盘装置结构示意图。
35.图3为采花机器人硬件连接示意图。
36.图4为路径控制反馈回路示意图。
37.图5为机械臂平台平衡稳定反馈回路示意图。
38.图6为花朵采摘定位反馈回路示意图。
39.图7为花朵识别模型训练素材。
40.图8为花朵识别算法测试验证试验现场图片。
41.图9为黄蜀葵花朵定位识别图，其中：(a)默认调参数(仅对靠近的花朵进行识别)；(b)调整调参数(仅对靠近的花朵进行识别)。
42.图10为采花机器人全机实地验证图。
具体实施方式
43.下面对本发明作出进一步说明。
44.实施例1采花机器人本体
45.一种采花机器人，如图1和图2所示，包括底盘装置1、机械平台2和机械臂装置3；机械平台2安装在底盘装置1上，底盘装置1包括底盘11，以及设于底盘11表面且能自动调节机械平台2倾角的调节装置和设于底盘11底部的轮组系统；机械平台2包括平台支架21以及设于平台支架21顶部的云台摄像头22和航向姿态仪23，机械臂装置3安装于机械平台2上；机
械臂装置3包括能够运动的机械臂，设于机械臂上的机械臂摄像头31以及与机械臂连接且能开合的夹爪32。
46.底盘装置1上的调节装置包括一组推杆电机12和一个支撑杆16，推杆电机12通过a转动副13固定于底盘11上，机械平台2通过a球面副14固定于一组推杆电机2的推杆15上。支撑杆16通过b转动副17固定于底盘11上，机械平台2通过b球面副18固定于支撑杆16上，两个a转动副13和一个b转动副17呈三角形布置于底盘11上。
47.为使机器人获得足够的平衡性并让机械臂平台具有足够的水平性，除了结构上尽可能降低重心外，我们还利用航向姿态仪23和上述调节装置机对机器人的倾斜进行主动的平衡和补偿。
48.轮组系统包括呈三角形分布的两个动力轮191和一个万向轮192，两个动力轮191分别连接独立的驱动电机，通过速度差动实现转向。万向轮为从动，仅起到支持作用，与两个动力轮共同构成底盘支承的三个点。
49.机械平台2还包括设置在平台支架21上的机械臂平台24和收集桶25，机械臂装置3安装于机械臂平台24上。收集桶25用于收集采摘到的花朵。
50.机械臂装置3的机械臂包括能够独立转动或摆动的大臂33和小臂34，大臂33一端与机械平台2连接，另一端连接小臂34，小臂34上连接夹爪32，夹爪32、大臂33和小臂34分别通过独立的电机进行驱动，完成转动、摆动或开合动作；机械臂摄像头31设于小臂34上。
51.机械臂装置3还包括设置在机械平台2上的肩关节电机35、大臂电机36和小臂电机37，肩关节电机35控制大臂33在水平方向旋转，大臂电机36控制大臂33摆动，小臂电机37通过同步带与小臂34上的同步带轮38相连，从而驱动小臂34的摆动；夹爪32由设置在大臂33上的伺服电机驱动。大臂电机和小臂电机均固定于肩关节处，以降低驱动负载。夹爪由伺服电机驱动，通过伺服电机旋转角度控制夹爪张合角度大小。
52.采花机器人还设有电池包和控制驱动硬件电路4，电池包和控制驱动硬件电路4设于底盘装置1上。田间地势崎岖，对采花机器人的平衡性以及机械臂平台的水平性提出了较高的要求。为了尽可能降低重心、提高采花机器人的平衡性，本发明将较重的电池包以及控制驱动硬件电路固定于底盘上。
53.所述采花机器人还包括工控机、总控arduino平台和全球卫星定位系统；
54.工控机与云台摄像头22、机械臂摄像头31和全球卫星定位系统连接，并能读取其数据，同时控制云台摄像头22工作；工控机向与总控arduino平台连接，并能够向其发送指令；
55.总控arduino平台与航向姿态仪23连接，接收其提供的俯仰、滚转、偏航角度等信息；总控arduino平台与轮组系统、调节装置和机械臂装置3连接，控制轮组系统、调节装置和机械臂装置3的运动。
56.更具体的，采花机器人的硬件部分的连接如图3所示。其硬件部分主要由两个控制单元组成：工控机以及总控arduino平台。其中工控机主要负责处理采花机器人的感知系统，总控arduino平台则根据工控机处理后的决定来控制采花机器人具体的动作执行。工控机控制摄像头云台按照一定的角度间隔扫描机器人前方的扇面，然后再通过usb接口读取两个摄像头的数据。工控机通过uart串口给总控arduino发送指令，并获得航向角数据。总控arduino平台通过uart串口接收由航向姿态仪提供的俯仰、滚转、偏航角度等信息，通过
生成方波向大臂伺服电机、小臂伺服电机以及夹爪伺服电机发送转动指令。总控arduino平台也会通过uart串口向下游轮组arduino平台发送指令，以控制动力轮的驱动。总控arduino平台还通过输入输出口向推杆arduino平台发送启动停止指令，以控制推杆电机，来使采花机器人保持自身的平衡以及机械臂平台的水平。
57.该机器人使用电池供电，由电动机直接驱动动力轮前进，通过动力轮差速控制方向实现行走功能。万向轮为从动，仅起到支撑作用。电池同时还向机械臂以及工控机供电。作业时，将采花机器人置于田地中。采花机器人通过摄像头识别花朵并判断花的位置，然后控制动力轮移动自身位置，控制推杆电机平衡机器人的重心以保持稳定，最后通过伺服电机控制机械臂完成对花朵的摘取，置于收集桶中，完成采集。
58.实施例2采花机器人的控制系统
59.本采花机器人的控制系统由路径控制、平台平衡稳定、花朵定位采摘三个独立的反馈回路组成。所述控制系统内置于工控机中。
60.1路径控制反馈回路
61.路径控制反馈回路如图4所示。该回路通过全球卫星定位系统实时获取采花机器人的位置，并结合航向角，与预设的路径采摘停靠点位置朝向计算差值，将偏差量导入pid控制算法，计算出需要补偿的轮组转动角度，再驱动轮组将机器人移动到合适的位置朝向。其中，预设路径将被分解为若干个导航坐标点，以导航坐标点为圆心，设定导航误差距离，可以定义一个误差圆形区域，通过对比全球卫星定位系统获取的位置信息，和导航点容许的误差圆范围，确定偏差距离和方向，通过该偏差作为输入量，通过pid算法控制机器人向预设路径前进。
62.2机械臂平台平衡稳定反馈回路
63.机械臂平台平衡稳定反馈回路如图5所示。该回路通过航向姿态仪(或动态倾角仪)读取机械臂平台的俯仰、滚转角度，与预设的平台倾角(完全水平，即0
°
)计算差值，然后将偏差量导入pid控制算法，计算出需要补偿的推杆高度，再驱动两个推杆电机将机械臂平台支撑调节到水平面。其计算方法通过如下算法实现,其中pid表示pid算法函数：
64.俯仰角度误差＝pid(目标俯仰角度-当前俯仰角度)
65.滚转角度误差＝pid(目标滚转角度-当前滚转角度)
66.新的左侧推杆电机控制量＝前一次左侧推杆电机控制量+俯仰角度误差+滚转角度误差
67.新的右侧推杆电机控制量＝前一次右侧推杆电机控制量+俯仰角度误差-滚转角度误差
68.3花朵采摘定位反馈回路
69.花朵采摘定位反馈回路如图6所示。该回路通过云台摄像头扫描植物，并通过深度学习算法识别花朵。之后，肩关节电机将机械臂旋转至摄像头方向，通过小臂摄像头选定目标花朵并持续跟踪。小臂摄像头还通过block matching算法对花朵进行持续跟踪，通过多角度对比估算出与花朵的近似距离，并以此计算花朵与夹爪间的偏移量。最后将该偏移量导入pid算法，驱动机械臂靠近目标花朵，启动夹爪并完成采集和收集工作。
70.3.1花朵识别算法简介
71.花朵识别算法被运用于云台摄像头扫描花朵和小臂摄像头悬臂花朵两处。采花机
器人使用的花朵识别算法被置于工控机中，使用tensorflow 2实现。将预训练的模型置于工控机中，调用tensorflow 2object detection api，即可对摄像头所摄图像中的花朵进行识别。再利用block matching算法，即可完成对花朵的跟踪测距。训练花朵识别模型所用的部分素材如图7所示。
72.3.2花朵识别算法测试验证
73.本项测试通过黄蜀葵花试验田中的实地验证来测试并改进花朵拍摄的相关参数以及识别算法。试验现场如图8所示。在进行大量的花朵图像采集筛选后，在实验中发现采摘机器人机顶安装的摄像头拍摄和截取的图片，在不同分辨率和不同调参数下的拍摄，都会使得花朵的识别率存在一些差异。因此为做对比实验，一组黄蜀葵花朵由采花机器人机顶安装的默认参数的摄像头拍摄，另一组黄蜀葵花朵由调整过调(曝光，白平衡，饱和度等)参数的摄像头进行人工移动拍摄。
74.对两组拍摄的图片通过深度识别算法程序对机器人的识别系统进行不断的框选和训练，而后将这些框选和训练的数据加载到采花机器人里，让机器人在试验田中行走，使用机顶安装的摄像头实时拍摄的场景来对比花朵的识别率。其结果也证实，调整过调(曝光，白平衡，饱和度等)参数的该组黄蜀葵花朵的图片识别率较高。同等分辨率下不同调参数的图片所得到的识别效果如图9所示。
75.使用手机等其它拍摄工具拍摄的高清晰度分辨率的黄蜀葵花朵图片，相比这两组使用拍摄头拍摄的花朵具有更高的识别率。这就意味着，高清晰度分辨的图片更能让识别系统精准的识别到黄蜀葵花朵，但其所占用的内存就会更大，深度算法运行时也将更耗费时间；而低分辨率低清晰度的图片虽然内存占用不大，但其识别率将会有所降低一些。经过大量对黄蜀葵花姿态图像的筛选和训练，采摘机器人的识别算法能对其周边近处的黄蜀葵花朵的识别成功率超过70％。
76.实施例3全机实地测试验证
77.上述采花机器人的实地测验证如图10所示。以黄蜀葵为例，经测试，该机器人可以准确完成包括识别、抓、摘、放等采花步骤，按照设计要求高质量地完成花朵采摘工作。
78.以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：

1.一种采花机器人，其特征在于，包括底盘装置(1)、机械平台(2)和机械臂装置(3)；所述机械平台(2)安装在底盘装置(1)上，底盘装置(1)包括底盘(11)，以及设于底盘(11)表面且能自动调节机械平台(2)倾角的调节装置和设于底盘(11)底部的轮组系统；机械平台(2)包括平台支架(21)和设于平台支架(21)上的云台摄像头(22)和航向姿态仪(23)，机械臂装置(3)安装于机械平台(2)上；机械臂装置(3)包括能够运动的机械臂，设于机械臂上的机械臂摄像头(31)以及与机械臂连接且能开合的夹爪(32)。2.根据权利要求1所述的采花机器人，其特征在于，所述底盘装置(1)上的调节装置包括一组推杆电机(12)，所述推杆电机(12)通过a转动副(13)固定于底盘(11)上，所述机械平台(2)通过a球面副(14)固定于一组推杆电机(2)的推杆(15)上。3.根据权利要求2所述的采花机器人，其特征在于，所述底盘装置(1)上的调节装置还包括一个支撑杆(16)，所述支撑杆(16)通过b转动副(17)固定于底盘(11)上，所述机械平台(2)通过b球面副(18)固定于支撑杆(16)上，两个a转动副(13)和一个b转动副(17)呈三角形布置于底盘(11)上。4.根据权利要求1所述的采花机器人，其特征在于，所述轮组系统包括呈三角形分布的两个动力轮(191)和一个万向轮(192)，两个动力轮(191)分别连接独立的驱动电机。5.根据权利要求1所述的采花机器人，其特征在于，所述机械平台(2)还包括设置在平台支架(21)上的机械臂平台(24)，机械臂装置(3)安装于机械臂平台(24)上。6.根据权利要求1所述的采花机器人，其特征在于，所述机械平台(2)上还设有收集桶(25)。7.根据权利要求1所述的采花机器人，其特征在于，所述机械臂装置(3)的机械臂包括能够独立转动或摆动的大臂(33)和小臂(34)，大臂(33)一端与机械平台(2)连接，另一端连接小臂(34)，小臂(34)上连接夹爪(32)，所述夹爪(32)、大臂(33)和小臂(34)分别通过独立的电机进行驱动，完成转动、摆动或开合动作；机械臂摄像头(31)设于小臂(34)上。8.根据权利要求7所述的采花机器人，其特征在于，所述机械臂装置(3)还包括设置在机械平台(2)上的肩关节电机(35)、大臂电机(36)和小臂电机(37)，肩关节电机(35)控制大臂(33)在水平方向旋转，大臂电机(36)控制大臂(33)摆动，小臂电机(37)通过同步带与小臂(34)上的同步带轮(38)相连，从而驱动小臂(34)的摆动；夹爪(32)由设置在大臂(33)上的伺服电机驱动。9.根据权利要求1所述的采花机器人，其特征在于，所述采花机器人还设有电池包和控制驱动硬件电路(4)，电池包和控制驱动硬件电路(4)设于底盘装置(1)上。10.根据权利要求1所述的采花机器人，其特征在于，所述采花机器人还包括工控机、总控平台和全球卫星定位系统；所述工控机与云台摄像头(22)、机械臂摄像头(31)和全球卫星定位系统连接，并能读取其数据，同时控制云台摄像头(22)工作；工控机向与总控平台连接，并能够向其发送指令；所述总控平台与航向姿态仪(23)连接，接收其提供的俯仰、滚转、偏航角度等信息；总控平台与轮组系统、调节装置和机械臂装置(3)连接，控制轮组系统、调节装置和机械臂装置(3)的运动。11.根据权利要求1所述的采花机器人，其特征在于，所述采花机器人的控制系统包括
路径控制反馈模块、机械臂平台平衡稳定反馈模块和花朵采摘定位反馈模块。12.根据权利要求11所述的采花机器人，其特征在于，所述路径控制反馈模块的控制方法，包括如下步骤：通过全球卫星定位系统获取采花机器人的位置，并结合航向角，与预设的路径采摘停靠点位置朝向计算差值，将偏差量导入pid控制算法，计算出需要补偿的轮组转动角度，再驱动轮组将机器人移动到合适的位置朝向。13.根据权利要求11所述的采花机器人，其特征在于，所述机械臂平台平衡稳定反馈模块的控制方法，包括如下步骤：通过航向姿态仪(23)读取机械平台的俯仰、滚转角度，与预设的完全水平的平台倾角计算差值，然后将偏差量导入pid控制算法，计算出需要补偿的推杆高度，再驱动调节装置将机械平台调节到水平面。14.根据权利要求11所述的采花机器人，其特征在于，所述花朵采摘定位反馈模块的控制方法，包括如下步骤：通过云台摄像头(22)扫描植物，并通过深度学习算法识别花朵，之后将机械臂装置(3)旋转至摄像头方向，通过机械臂摄像头(31)选定目标花朵并持续跟踪；机械臂摄像头(31)还通过block matching算法对花朵进行持续跟踪，并估算测距，并以此计算花朵与夹爪(32)间的偏移量，最后将该偏移量导入pid算法，驱动机械臂靠近目标花朵，启动夹爪(32)并完成采集和收集工作。15.一种路径控制方法，其特征在于，包括以下步骤：通过全球卫星定位系统获取采花机器人的位置，并结合航向角，与预设的路径采摘停靠点位置朝向计算差值，将偏差量导入pid控制算法，计算出需要补偿的轮组转动角度，再驱动轮组将机器人移动到合适的位置朝向。16.一种机械臂平台平衡稳定控制方法，其特征在于，包括以下步骤：通过航向姿态仪读取机械平台的俯仰、滚转角度，与预设的完全水平的平台倾角计算差值，然后将偏差量导入pid控制算法，计算出需要补偿的推杆高度，再驱动调节装置将机械平台调节到水平面。17.一种花朵采摘定位控制方法，其特征在于，包括以下步骤：通过云台摄像头扫描植物，并通过深度学习算法识别花朵，之后将机械臂装置旋转至摄像头方向，通过机械臂摄像头选定目标花朵并持续跟踪；机械臂摄像头还通过block matching算法对花朵进行持续跟踪测距，并以此计算花朵与夹爪间的偏移量，最后将该偏移量导入pid算法，驱动机械臂靠近目标花朵，启动夹爪并完成采集和收集工作。

技术总结

本发明提供了一种采花机器人，包括底盘装置、机械平台和机械臂装置；所述机械平台安装在底盘装置上，底盘装置包括底盘，以及设于底盘表面且能自动调节机械平台倾角的调节装置和设于底盘底部的轮组系统；机械平台包括平台支架和设于平台支架上的云台摄像头和航向姿态仪，机械臂装置安装于机械平台上；机械臂装置包括能够运动的机械臂，设于机械臂上的机械臂摄像头以及与机械臂连接且能开合的夹爪。本发明提供的自采花机器人，克服了传统采花设备的诸多缺点：不需要人工干预，自动化程度高；采摘过程模仿人手，对花朵伤害最小；所使用的各类元件足够成熟，成本较低；可用于各种植物花朵采摘，通用性好。通用性好。通用性好。