Mechanizing the manual harvesting of fresh market fruits constitutes one of the biggest challenges to the sustainability of the fruit industry. During manual harvesting of some fresh-market crops like strawberries and table grapes, pickers spend significant amounts of time walking to carry full trays to a collection station at the edge of the field. A step toward increasing harvest automation for such crops is to deploy harvest-aid collaborative robots (co-bots) that transport the empty and full trays, thus increasing harvest efficiency by reducing pickers' non-productive walking times. This work presents the development of a co-robotic harvest-aid system and its evaluation during commercial strawberry harvesting. At the heart of the system lies a predictive stochastic scheduling algorithm that minimizes the expected non-picking time, thus maximizing the harvest efficiency. During the evaluation experiments, the co-robots improved the mean harvesting efficiency by around 10% and reduced the mean non-productive time by 60%, when the robot-to-picker ratio was 1:3. The concepts developed in this work can be applied to robotic harvest-aids for other manually harvested crops that involve walking for crop transportation.


翻译:手工采集新鲜市场水果是水果工业可持续性的最大挑战之一。手工采集一些新鲜市场作物(如草莓和桌葡萄)过程中,采摘者花大量时间步行将全盘托盘运到田边的收集站。提高这些作物的收获自动化的一个步骤是使用收割援助协作机器人(共机器人)运送空盘和满盘,从而通过减少采摘者非生产性步行时间来提高收成效率。这项工作展示了合作采摘援助系统的发展及其在商业采摘草莓期间的评估。该系统的核心是预测性随机排期算法,以尽量减少预期的非采摘时间,从而最大限度地提高收效。在评估实验期间,共机器人将平均收割效率提高了10%左右,并将平均非生产时间减少了60%,而机器人与采摘者的比例是1:3。 这项工作中形成的概念可以适用于其他手持作物的人工收割援助。

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