机器人化是农业机械的一个重要发展方向，而粘弹性农业物料机器人抓取即是其中一项关键共性技术。本项目首先在粘弹性流变特性理论基础上，采用数据挖掘技术分析抓取过程中实时采集的接触力、位移、滑动等多传感器大数据中蕴含的多维特征信息或特征组合包，通过机器学习方法实现这些数据特征与理论模型参数之间关联，构建适宜主动柔性抓取控制的粘弹性农业物料弱物理模型。其次，根据此物理模型，探索多控制模式之间的稳定切换过程，研究粘弹性农业物料主动柔性控制方法，明确抓取损伤程度与快速抓取之间的定量联系。再次，融合三维点云空间局部法向量场数据和二维图像外观信息，建立抓取作业局部空间全息描述，增强机器人多视角、多切面分析能力，提高目标位姿参数测量精度。最后，完善实验平台，开展实验室和大田试验。总体研究目标是以果蔬自动采收为实例，探索粘弹性农业物料机器人抓取一般规律。
