Global berry production and consumption have significantly increased in recent years, coinciding with increased consumer awareness of the health-promoting benefits of berries. Among them, fresh market blackberries and raspberries are primarily harvested by hand to maintain post-harvest quality. However, fresh market berry harvesting is an arduous, costly endeavor that accounts for up to 50% of the worker hours. Additionally, the inconsistent forces applied during hand-harvesting can result in an 85% loss of marketable berries due to red drupelet reversion (RDR). Herein, we present a novel, tendon- driven soft robotic gripper with active contact force feedback control, which leverages the passive compliance of the gripper for the gentle harvesting of blackberries. The versatile gripper was able to apply a desired force as low as 0.5 N with a mean error of 0.046 N, while also holding payloads that produce forces as high as 18 N. Field test results indicate that the gripper is capable of harvesting berries with minimal berry damage, while maintaining a harvesting reliability of 95% and a harvesting rate of approximately 4.8 seconds per berry.


翻译:近几年来,全球果汁生产和消费大幅增加,同时消费者对果浆增进健康好处的认识有所提高,其中,新鲜的市场黑莓和青莓主要是手工收获的,以保持收获后的质量。然而,新鲜的市场果浆收获是一项艰巨而昂贵的努力,占工人工作时间的50%。此外,在手工收获过程中使用的不协调力量可能导致可销售的果浆因红色卓贝利特再转化而损失85%。在这里,我们展示了一部小说,由弯曲驱动的软机器人抓紧器,具有主动接触力的反馈控制,利用握紧器的被动合规性来温和地收获黑莓。多用途抓紧器能够使用0.5牛顿的预期力量,平均误差为0.046牛顿,同时将产生力量的有效载荷控制在18牛顿。 实地测试结果显示,握紧器能够以最小的果浆收获率达到85%,同时保持95%的收紧率和大约4.8秒钟的收紧率。

0
下载
关闭预览

相关内容

【图与几何深度学习】Graph and geometric deep learning,49页ppt
专知会员服务
51+阅读 · 2020年12月14日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
183+阅读 · 2020年2月1日
【斯坦福大学】Gradient Surgery for Multi-Task Learning
专知会员服务
47+阅读 · 2020年1月23日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
155+阅读 · 2019年10月12日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
279+阅读 · 2019年10月9日
深度卷积神经网络中的降采样
极市平台
12+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
13+阅读 · 2018年4月27日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
4+阅读 · 2018年10月5日
Arxiv
8+阅读 · 2018年6月19日
VIP会员
相关VIP内容
【图与几何深度学习】Graph and geometric deep learning,49页ppt
专知会员服务
51+阅读 · 2020年12月14日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
183+阅读 · 2020年2月1日
【斯坦福大学】Gradient Surgery for Multi-Task Learning
专知会员服务
47+阅读 · 2020年1月23日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
155+阅读 · 2019年10月12日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
279+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
深度卷积神经网络中的降采样
极市平台
12+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
13+阅读 · 2018年4月27日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员