Bu çalışma, üzüm hasat robotlarında yalnız manipülatör hızını değil, toplandıktan sonra salkımların kutulanması ve dolu-boş kutuların yönetilmesi nedeniyle oluşan bekleme sürelerini de azaltmak amacıyla çift kollu ve sürekli çalışabilen bütünleşik bir hasat robotu geliştiriyor. Sistem; birbirinden bağımsız iki RGB-D kamera ve iki 4 serbestlik dereceli manipülatör, YOLOv8 tabanlı salkım algılama ve üç boyutlu toplama noktası belirleme, 20 depolama yuvası ile çift istasyonlu döner tabladan oluşan toplam 22 kutuluk araç üstü transfer-tamponlama mimarisi ve çalışma uzayındaki boşlukları kapatmak üzere 0,74 m ile 1,644 m adımları dönüşümlü kullanan mobil taban stratejisini birleştiriyor. Optimize edilmiş el-göz yerleşiminde etkin manipülatör çalışma uzayı kapsaması %73,3 ve kamera görüş alanı örtüşmesi %12,5 olarak hesaplanıyor. İdeal koşullarda çift kol paralel çalışması hasat çevrimini 5,2 s/salkımdan 3,4 s/salkıma indiriyor; gerçek bağ deneylerinde sistem 22 kutuyu, yani 110 salkımı tek görev içinde işleyebiliyor, ortalama 6,9 salkım/dakika ve yoğun bölgelerde 10 salkım/dakikaya kadar verim sağlıyor ve kaynakta %92 hasat başarı oranı bildiriliyor. Sonuçların sınırı, deneylerin tek bir Shine Muscat bağı ve yatay pergola terbiye sistemi altında yapılması; ayrıca mevcut transfer mekanizmasının tam yüklü kutularla ters uzamada rijitlik sorunu nedeniyle otomatik boşaltma aşamasını henüz tamamlayamamasıdır.

Çalışmanın sistem düzeyindeki önemli sonucu, hasat kolunun hızından bağımsız görünen kutu lojistiğinin toplam robot verimini belirleyen kritik bir alt sistem olduğunu göstermesidir. Beş salkımın bir kutuyu doldurması için gereken minimum hasat çevrimi 17,2 s iken dolu ve boş kutu değişiminin 14 s'de tamamlanabilmesi, kutu yönetiminin manipülatörleri bekletmeden hasatla paralel yürütülmesine olanak vermektedir.

Araştırmanın çözmeye çalıştığı temel problem nedir?

Meyve hasat robotlarında verim çoğu zaman yalnız robot kolunun hedefe ulaşma ve meyveyi koparma hızına indirgenir. Bu çalışma ise gerçek bir hasat görevinin “ulaş-topla-bırak-kutuyu değiştir-yeni çalışma noktasına ilerle” zincirinden oluştuğunu ve bu zincirin herhangi bir halkasının bütün sistemi bekletebileceğini temel problem olarak ele almaktadır.

Kaynakta mevcut sistemlerin önemli bölümünün “tek uç-efektör + tek kutu” mimarisine sahip olduğu belirtiliyor. Bu yapı mekanik olarak basit olsa da kutu dolduğunda robotun boşaltma noktasına dönmesi veya hasat sisteminin kutu değişimini beklemesi gerekir. Çalışmanın giriş bölümünde önceki araştırmalara dayanılarak mobil hasat robotlarında gidiş-dönüş boşaltma süresinin toplam operasyon süresinin %25-%40'ına ulaşabileceği aktarılmaktadır.

Bu nedenle araştırma üç mühendislik problemini aynı tasarım içinde çözmeye çalışmaktadır: iki kolun gerçekten paralel çalışmasını sağlayacak el-göz yerleşimi, dolu ve boş kutuları manipülatörleri bekletmeden yönetebilecek araç üstü tamponlama sistemi ve iki kolun erişemediği çalışma uzayı boşluklarını mobil tabanın hareketiyle kapatacak kapsama stratejisi.

Robotun genel mimarisi nasıl kurulmuş?

Robot üç ana alt sistemden oluşmaktadır:

• çok yönlü hareket edebilen mobil taban;
• simetrik iki RGB-D kamera ve iki bağımsız 4-DOF manipülatörden oluşan binoküler çift kollu el-göz sistemi;
• döner tabla, transfer mekanizması ve çok katlı depolama rafından oluşan araç üstü kutu transfer-tamponlama sistemi.

Çalışmanın Şekil 2'si bu üç yapının aynı mobil platform üzerindeki fiziksel yerleşimini gösterir. İki manipülatör robotun sağ ve sol tarafındaki üzüm duvarlarından sorumludur; her kol kendi RGB-D kamerasından gelen hedef bilgisiyle bağımsız çalışır. Bu tasarım, tek bir kameranın her iki kolun bütün çalışma uzayını aynı anda görme zorunluluğunu ortadan kaldırmayı amaçlamaktadır.

Görüntüleme ve toplama sistemi nasıl çalışıyor?

Her hasat ünitesinde bir Orbbec Gemini Pro derinlik kamerası bulunmaktadır. Kaynakta derinlik kamerasının görüş açıları yatay 67,9°, dikey 45,3° ve diyagonal 78°; RGB kameranın görüş açıları ise yatay 71,5°, dikey 56,7° ve diyagonal 84° olarak verilmektedir.

Salkımlar YOLOv8 algoritması ile algılanmakta, ardından geometrik modelleme kullanılarak üç boyutlu toplama/kesme noktaları belirlenmektedir. Manipülatörlerin her biri 4 serbestlik derecesine sahiptir. Üst kol uzunluğu 500 mm, ön kol uzunluğu 150 mm'dir.

Uç-efektör kesme ve kavramayı aynı mekanizma içinde birleştirir. Çalışmadaki işlem sırası “önce kes, sonra kavra” şeklindedir. Kaynağın gerekçesi, salkımın zarar görmesini sınırlarken işlem adımlarını azaltmaktır.

Neden iki ayrı kamera kullanılmış?

Tek kamera kullanıldığında aynı görüş hacminin iki kolun çalışma alanını kapsaması gerekir. Bu durumda kamera görüş alanı ile mekanik çalışma uzayı birbirine güçlü biçimde bağlanır; kolların erişebildiği teorik alanın bir bölümü yalnız görsel kapsama veya çarpışma önleme nedeniyle kullanılamayabilir.

Çalışmada iki kamera robotun merkez eksenine göre simetrik yerleştirilmiştir. Sağ kamera sağ manipülatörün, sol kamera sol manipülatörün temel algı kaynağıdır. İki görüş alanı arasında tamamen ayrık yapı kullanılmamış; görsel kör bölge oluşmasını azaltmak için belirli bir yatay örtüşme korunmuştur.

Literatürden alınan mühendislik deneyimine göre kaynak, iki kamera için yaklaşık %10-%20 yatay görüş alanı örtüşmesini uygun aralık olarak ele alır. Kendi geometrik kısıtlarından minimum yaklaşık %12,1 değerini elde etmiş ve nihai tasarımda

\[ \eta=12.5\% \]

örtüşme oranını kullanmıştır.

Manipülatörün teorik çalışma uzayı neden doğrudan kullanılmamış?

Robot kolunun matematiksel olarak erişebildiği her nokta, güvenli ve hassas hasat için eşit derecede kullanışlı değildir. Çalışma, manipülatör çalışma uzayını yaklaşık elipsoid biçimli bir hacim olarak ele almakta ve teorik sınırların yakınındaki tekil konfigürasyonlardan kaçınmak için kullanılabilir alanı daraltmaktadır.

Yazarlar yatay çalışma uzayını teorik değerin %70'ine, dikey çalışma uzayını ise %80'ine indirerek mekanik tekillik, pozisyon hatası, dal/asma engelleri ve tarımsal saha toleransları için güvenlik payı bırakmaktadır.

Etkin çalışma uzayı kapsama oranı kaynakta

\[ \eta_{\mathrm{cover}} = \frac{l_{\alpha_{er}}}{l_{\alpha_r}} \times100\% \]

şeklinde tanımlanmaktadır. Burada \(l_{\alpha_r}\) daraltılmış gerçek yatay manipülatör çalışma aralığının, \(l_{\alpha_{er}}\) ise bu aralık ile kamera görüş alanının kesişiminden kalan etkin hasat bölgesinin uzunluğunu temsil eder.

Nihai sağ kol çalışma aralığı yaklaşık 0,183-1,310 m olarak; kamera ile gerçekten ortak kullanılabilir yatay etkin bölge ise 0,183-1,009 m olarak belirlenmiştir. Bu düzen

\[ \eta_{\mathrm{cover}}=73.3\% \]

etkin kapsama oranını sağlamıştır. Robot simetrik olduğu için sol tarafın geometrisi de aynı kabul edilmektedir.

Dikey görüş alanı üzüm salkımlarını tamamen kapsıyor mu?

Saha ölçümleri için bağda beş örnekleme konumu seçilmiş ve toplam 50 yükseklik ölçümü alınmıştır. Salkımların yerden yüksekliği 1,1-1,6 m aralığında belirlenmiştir.

Kamera yüksekliği yaklaşık 1,35 m seçildiğinde hesaplanan dikey görüş alanı yaklaşık 1,016-1,684 m aralığını kapsamaktadır. Bu aralık, ölçülen 1,1-1,6 m salkım bandını tamamen içerir.

Bu sonuç yalnız kameranın üzümü görebildiğini değil, kamera konumu ile güvenli manipülatör çalışma hacminin aynı yükseklik bölgesinde eşleştirilebildiğini göstermektedir.

Araç üstü 22 kutuluk tamponlama sistemi nasıl çalışıyor?

Robotun kutu lojistiği üç katmanlı bir mimariyle kurulmuştur:

Döner tabla → transfer mekanizması → çok katlı depolama rafı.

Depolama rafında 20 kutu yuvası vardır. Robotun merkezindeki döner tablada ise iki ilave kutu istasyonu bulunur. Böylece toplam taşıma kapasitesi 22 kutuya ulaşır.

Döner tablanın ön istasyonundaki kutu aktif hasat kutusudur; iki manipülatör topladığı salkımları buraya bırakır. Arka istasyonda bir sonraki boş kutu bekler. Aktif kutu dolunca tabla 180° dönerek dolu kutuyu transfer sistemine, boş kutuyu ise manipülatörlerin altına getirir.

Transfer mekanizması X, Y ve Z yönlerinde kutuya erişebilen çok kademeli teleskopik plakalar, yatay taşıma mekanizması ve dikey kaldırma mekanizmasını birleştirir. Dolu kutu rafın uygun boş yuvasına taşınırken sistem başka bir boş kutuyu döner tablaya getirir.

Kutu değişimi neden sistem performansında kritik?

Bir kutuya beş üzüm salkımı yerleştirilmektedir. İdeal çift kollu hasat çevrimi 3,4 s/salkım olduğunda teorik minimum kutu doldurma süresi

\[ 3.4\times5=17.0\ \mathrm{s} \]

olmasına rağmen çalışma, sistem çevrimi için 17,2 s minimum kutu doldurma süresi raporlamaktadır.

Kutu değişim sistemi ise toplam 14,0 s sürmektedir. Bunun 2,1 saniyesi döner tablanın 180° dönüşüne, 11,9 saniyesi dolu kutunun depolanması ve boş kutunun getirilmesine ayrılmaktadır.

Dolayısıyla kaynakta gösterilen zaman marjı

\[ 17.2-14.0=3.2\ \mathrm{s} \]

olmaktadır. Bu, kutu lojistiğinin hasat kolundan daha yavaş bir darboğaza dönüşmesini engelleyen temel zamanlama koşuludur.

Mobil taban neden sabit mesafeyle ilerlemiyor?

İki kolun etkin çalışma alanları arasında her duruş noktasında yaklaşık 0,366 m erişim boşluğu oluşmaktadır. Robot yalnız sabit ve büyük adımlarla ilerlerse bazı salkımlar erişilemeyen bölgede kalabilir; yalnız küçük adımlarla ilerlerse ise önceki adımda hasat edilmiş alanın büyük bölümü tekrar kapsanır ve kollardan biri verimsiz hale gelir.

Kaynak önce teorik maksimum adımı

\[ S_{\max}=0.826\ \mathrm{m} \]

olarak hesaplamış, konumlandırma hataları ve mekanik titreşimler için yaklaşık %10 örtüşme payı ekleyerek küçük adımı

\[ S_a=0.74\ \mathrm{m} \]

olarak belirlemiştir.

Ancak bu değerin sürekli kullanılması sol kolun çalışma alanının yaklaşık %45'inin daha önce sağ kol tarafından hasat edilmiş bölgeyle çakışmasına yol açmaktadır. Bu nedenle araştırmacılar küçük ve büyük adımı dönüşümlü kullanan bir strateji geliştirmiştir.

Nihai hareket stratejisinde:

• tek numaralı hareketlerde 0,74 m küçük adım;
• çift numaralı hareketlerde 1,644 m büyük adım

kullanılmaktadır. Küçük adım önceki erişim boşluğunu kapatırken büyük adım robotun yeni hasat bölgesine daha fazla ilerlemesini sağlar.

Kontrol sistemi hangi donanım ve yazılımı kullanıyor?

Robotun edge-computing çekirdeği Horizon RDK X5 geliştirme kartıdır. Kaynakta kartın sekiz çekirdekli Cortex-A55 1,5 GHz işlemci, 8 GB LPDDR4 bellek ve Sunrise 5 AI hızlandırıcısına sahip olduğu belirtilmektedir.

Yazılım özel Ubuntu 22.04 imajı üzerinde çalışmakta ve düğümler arasındaki veri iletişimi için ROS 2 Humble kullanılmaktadır. Kontrol mimarisi; kutu transfer sistemi, insan-makine arayüzü, mobil taban, iki manipülatör ve LiDAR/RTK-GNSS/IMU gibi konum-algı bileşenlerini RDK X5 çevresinde bir araya getirmektedir.

Şekil 9'daki gerçek operasyon döngüsü ne anlatıyor?

Robotik hasat süreci kapalı bir operasyon çevrimi şeklinde yürütülmektedir:

1. mobil tabanın hasat konumuna yerleşmesi;
2. iki kameranın kendi tarafındaki salkımları algılaması;
3. üç boyutlu toplama noktalarının belirlenmesi;
4. iki kolun yakın hedeften uzağa doğru paralel hasat yapması;
5. toplam beş salkımda aktif kutunun dolu kabul edilmesi;
6. döner tablanın 180° dönerek dolu ve boş kutuyu değiştirmesi;
7. transfer sisteminin dolu kutuyu rafa koyup yeni boş kutuyu hazırlaması;
8. mevcut görüş alanındaki salkımlar tamamlanınca mobil tabanın yeni çalışma konumuna ilerlemesi.

Şekil 9'un temel bilimsel mesajı, toplama ile kutu transferinin birbirini bekleyen ardışık işlemler olmak yerine mümkün olduğunca paralel çalışan iki alt süreç olarak tasarlanmasıdır.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

• İncelenen Shine Muscat bağında iki bağımsız kamera ve iki kolun simetrik yerleşimiyle %73,3 etkin çalışma uzayı kapsaması sağlanmıştır.
• Kameralar arasında %12,5 yatay görüş alanı örtüşmesi, kaynakta hedeflenen %10-%20 mühendislik aralığı içinde tutulmuştur.
• İdeal koşullarda çift kol paralel çalışması hasat çevrimini 5,2 s/salkımdan 3,4 s/salkıma düşürmüştür.
• Kaynağın hesaplamasına göre bu çevrim değişimi tek kola kıyasla %34,6 verim iyileşmesine karşılık gelmektedir.
• Araç üstü sistem 20 raf yuvası ve döner tabladaki iki istasyonla toplam 22 kutu taşıyabilmektedir.
• Kutu değişim çevriminin 14 s olması, 17,2 s'lik minimum kutu doldurma çevriminden kısa olduğu için kaynakta hasat-transfer-tamponlama işlemlerinin paralel yürütülebildiği gösterilmiştir.
• Beş tam-yük saha deneyinde ortalama görev süresi 15,8 dakika ve ortalama hasat verimi 6,9 salkım/dakikadır.
• Yoğun salkım bölgelerinde kaynak maksimum 10 salkım/dakika, seyrek veya ciddi örtülü bölgelerde yaklaşık 5,23 salkım/dakika bildirmektedir.
• Kaynakta saha hasat başarı oranı %92 olarak raporlanmıştır.
• 0,74 m ve 1,644 m dönüşümlü adım stratejisi çalışma uzayı boşluklarını kapatmak ve iki kolun yükünü dengelemek için uygulanmıştır.

Çalışmanın desteklemediği veya kanıtlamadığı sonuçlar

• Robotun bütün üzüm çeşitlerinde veya bütün bağ terbiye sistemlerinde aynı verimle çalışacağı gösterilmemiştir.
• %92 hasat başarı oranı ticari ölçekte veya uzun dönemli sezon performansı anlamına gelmez.
• Deneyler kötü hava, eğimli arazi veya aşırı çevresel bozucular altında gerçekleştirilmemiştir.
• Yoğun bölgelerde görülen 10 salkım/dakika değeri bütün bağ boyunca sürdürülebilen ortalama hız değildir.
• Mevcut prototip dolu kutuları bağımsız olarak bağ dışına boşaltan tam otonom bir lojistik zincir göstermemektedir.
• Yaklaşık 10 kg tam yüklü kutuda ters Y uzaması 0,4 m'yi geçtiğinde mekanik deformasyon konumlama hassasiyetini etkilemektedir.
• Mobil tabanın adımları mevcut çalışmada sabit çalışma uzayına göre önceden hesaplanmıştır; anlık salkım yoğunluğuna göre adaptif değildir.
• Çalışmanın performansı başka çift kollu robotlarla aynı bağda gerçekleştirilen kontrollü başa baş deneyden elde edilmemiştir.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Saha koşulları ve deney materyali

Deneyler Ekim ayında Çin'in Shanxi eyaleti, Yuncheng City, Linyi County bölgesindeki Guijiaying Village'da bulunan Shine Muscat bağında yapılmıştır. Üzümler yatay pergola sistemi üzerinde yetiştirilmiş ve salkımlar iki tarafta dikey trellis duvarları oluşturacak biçimde aşağı sarkmıştır.

El-göz yerleşiminin hesaplanan sonuçları

Mobil taban hareket stratejisinin sonuçları

Sağ ve sol kol çalışma bölgeleri arasındaki her duruşta yaklaşık 0,366 m boşluk bulunduğu hesaplanmıştır. Maksimum tek-adım mesafesi 0,826 m iken emniyetli küçük adım 0,74 m olarak seçilmiştir.

Sabit 0,74 m adım kullanılması yaklaşık %45 gereksiz çalışma alanı örtüşmesine ve sol kolun yeni alan toplamak yerine önceki çalışma boşluğunu tamamlayan yardımcı kola dönüşmesine neden olduğundan, nihai strateji iki adımın dönüşümlü kullanımına çevrilmiştir:

Şekil 8, bu iki adımın ardışık uygulanmasının çalışma bölgelerini birbirine kenetlediğini ve robot ilerledikçe erişim boşluğunun bir sonraki pozisyondaki kol tarafından kapatıldığını göstermektedir.

Tek kol ve çift kol çevrim karşılaştırması

Kaynak ideal koşullarda tek kol hasat çevrimini 5,2 s/salkım, paralel çift kol ortalamasını ise 3,4 s/salkım olarak vermektedir.

Kaynağın raporladığı göreli iyileşme:

\[ \frac{5.2-3.4}{5.2}\times100\% \approx34.6\% \]

olup çalışmanın “%34,6 verim iyileşmesi” sonucunun dayanağıdır.

Beş tam-yük saha deneyi

Robotun sürekli çalışma kapasitesini sınamak için beş tam-yük deney yapılmıştır. Her deney 22 kutu ve 110 salkımlık tek görev olarak tanımlanmıştır. Görev süreleri sırasıyla

21, 14, 16, 11 ve 17 dakika

olarak bildirilmiştir. Ortalama görev süresi 15,8 dakikadır.

Kaynak ortalama hasat verimini

\[ 6.9\ \mathrm{salkım/dakika} \]

ve hasat başarı oranını

\[ 92\% \]

olarak vermektedir.

Ancak %92 başarı oranının kaç toplam toplama girişimi üzerinden hesaplandığı açık biçimde raporlanmadığından, bu oranın paydası Verianla içeriğinde türetilmemiştir.

Salkım yoğunluğu neden saha verimini değiştiriyor?

Şekil 10(b)-(c), saha boyunca görev süresi ve hasat hızının sabit olmadığını gösterir. Salkımların yoğun ve kesintisiz olduğu bölgelerde robot 10 salkım/dakika seviyesine ulaşırken, salkımların seyrek veya yaprak/dal tarafından ciddi biçimde örtüldüğü bölgelerde verim yaklaşık 5,23 salkım/dakikaya düşmektedir.

Kaynak bu farkı iki ana etkene bağlamaktadır: mobil tabanın yeni hedefler arasındaki hareket süresi ve karmaşık örtülme koşullarında görsel algılama/işleme gecikmeleri.

22 kutuluk kapasite operasyonel olarak ne ifade ediyor?

Raf sistemindeki 20 yuva ile döner tablanın iki istasyonu birlikte toplam 22 kutu kapasitesi sağlamaktadır. Her kutuda beş salkım kabul edildiği için tek görev kapasitesi

\[ 22\times5=110\ \mathrm{salkım} \]

olmaktadır.

Çalışmanın saha deneyinde bu 22 kutuluk döngü insan müdahalesi olmadan tamamlanmıştır. Bu sonuç prototipin yalnız toplama kolunu değil, toplama sonrası araç içi lojistiği de uzun bir çalışma çevrimi boyunca yönetebildiğini göstermektedir.

Şekil 11'in zamanlama sonucu

Şekil 11, transfer-tamponlama işlemi ile manipülatörün bir sonraki kutuyu doldurma süresini aynı zaman ekseninde karşılaştırmaktadır.

• Döner tabla değişimi: 2,1 s
• Kutu depolama + boş kutu getirme: 11,9 s
• Toplam kutu değişimi: 14,0 s
• Minimum kutu doldurma: 17,2 s
• Zaman marjı: yaklaşık 3,2 s

Bu zaman eşleştirmesi, manipülatörlerin kutu transferini beklemeden çalışmaya devam edebilmesinin temelidir.

Mekanik sınırlılık: tam otomatik boşaltma neden henüz yok?

Çalışmanın en önemli mekanik sınırlılığı Y yönündeki teleskopik sistemin ters uzamasında ortaya çıkmaktadır. Yaklaşık 10 kg tam yüklü kutu taşınırken ters uzama 0,4 m'yi geçtiğinde konsol yapısında oluşan uç sehim konumlama doğruluğunu etkilemektedir.

Bu nedenle mevcut prototipin planlanan otomatik boşaltma fonksiyonu tam olarak gerçekleştirilememiştir. Gelecek tasarım hedefi, daha yüksek rijitlikli malzemeler, güçlendirilmiş yapı ve ek destek kılavuzlarıyla uç sehimi 3 mm'nin altında tutmaktır.

Mobil hareket stratejisinin ikinci sınırlılığı

0,74 m ve 1,644 m adımlar, sabit çalışma uzayı geometrisine göre önceden hesaplanmaktadır. Sistem o anda kameraların gördüğü gerçek salkım yoğunluğu veya dağılımına göre adım uzunluğunu değiştirmemektedir.

Kaynak gelecek çalışmalarda salkım yoğunluğu ve konum dağılımına bağlı adaptif adım büyüklüğü geliştirilmesini önermektedir. Böyle bir yaklaşım seyrek bölgelerde gereksiz duruşları azaltabilirken yoğun bölgelerde daha ince kapsama sağlayabilir; ancak bu fikir mevcut çalışmada deneysel olarak test edilmemiştir.

Kaynak ve Yöntem Notu

Özgün çalışma: A dual-arm grape harvesting robot with binocular hand-eye system and onboard bin transfer-buffering system

Yazarlar: Chenghao Zhang; Shenghui Yang; Hongbiao Lan; Chandi Xia; Kangyang Zhang; Yongjun Zheng; Liming Xu; Jieyun Li; Shaohua Xue; Xingxing Liu.

Sorumlu yazar: Xingxing Liu.

Eş katkı/eş birinci yazarlık: Kaynakta böyle bir beyan bulunmamaktadır.

Afiliyasyonlar: College of Engineering, China Agricultural University, Beijing, China; Shanxi Zhiyun Zhineng Technology Co., Ltd., Yuncheng, China; Shandong Key Laboratory of Intelligent Agricultural Equipment in Hilly and Mountainous Areas, Jinan, China.

Kaynak türü: SSRN preprint; tarımsal robotik, mekanik sistem geliştirme ve bağ saha deneyi çalışması.

Hakemlik durumu: Bu çalışma bir preprinttir ve hakem değerlendirmesinden geçmemiştir. Yüklenen belgenin her sayfasında “Preprint not peer reviewed” ibaresi bulunmaktadır.

SSRN kayıt numarası: 6837410.

DOI: 10.2139/ssrn.6837410

Platform: SSRN.

SSRN gönderim/yayın tarihi: 27 Mayıs 2026.

Hakemli dergi kaydı: Bu çalışma hazırlanırken doğrulanabilen bibliyografik kayıt SSRN preprint kaydıdır; aynı başlıklı hakemli bir journal version doğrulanmamıştır.

Lisans/telif: SSRN kayıt bilgisi “All rights reserved” ve izin olmadan yeniden kullanıma izin verilmediğini belirtmektedir. Bu nedenle kaynak çalışmanın özgün şekilleri Verianla makalesine kopyalanmamıştır.

Finansman: China Agriculture Research System of the Ministry of Finance and the Ministry of Agriculture and Rural Affairs (CARS-29) ve Shandong Provincial Key Research and Development Program (Grant No. 2025CXPT155).

Veri erişilebilirliği: Kaynakta ayrı bir Data Availability beyanı veya açık veri deposu tespit edilmemiştir.

Çıkar çatışması: Yüklenen çalışmada ayrı bir çıkar çatışması beyanı tespit edilmemiştir.

CRediT/yazar katkıları: Yüklenen çalışmada ayrı bir CRediT katkı beyanı bulunmamaktadır.

Deney ortamı: Shine Muscat üzüm bağı; yatay pergola trellis sistemi; Guijiaying Village, Linyi County, Yuncheng City, Shanxi Province, China. Saha testleri elverişli hava koşullarında gerçekleştirilmiştir.

Robotik yöntem: İki bağımsız Orbbec Gemini Pro RGB-D kamera, YOLOv8 tabanlı salkım tanıma, geometrik üç boyutlu picking-point lokalizasyonu, iki 4-DOF manipülatör, kesme-kavrama uç-efektörü, Horizon RDK X5 edge bilgisayar ve ROS 2 Humble tabanlı dağıtık kontrol mimarisi kullanılmıştır.

Çalışma uzayı hesabı: Manipülatör çalışma uzayı elipsoid-benzeri hacim olarak modellenmiş; Monte Carlo yönteminde 10⁶ joint-posture örneği kullanılmış ve hesaplama 10 kez tekrarlanarak ortalaması alınmıştır. Güvenli çalışma için yatay teorik uzayın %70'i, dikey uzayın %80'i etkin alan olarak kullanılmıştır.

Ana saha sonuçları: %73,3 etkin çalışma uzayı kapsaması; %12,5 kamera FOV örtüşmesi; 3,4 s/salkım ideal çift-kol çevrimi; tek kola göre kaynakta hesaplanan %34,6 iyileşme; 22 kutu/110 salkımlık tek görev kapasitesi; ortalama 6,9 salkım/dakika; yoğun bölgelerde maksimum 10 salkım/dakika; %92 hasat başarı oranı; 14 s kutu değişim çevrimi.

Başlıca mekanik sınırlılık: Yaklaşık 10 kg yüklü kutuda Y-yönlü ters teleskopik uzama 0,4 m'yi aştığında yapısal sehim konumlama doğruluğunu azaltmaktadır. Bu nedenle otomatik boşaltma fonksiyonu mevcut prototipte tamamlanmamıştır.

Başlıca algoritmik sınırlılık: Mobil taban hareket adımları sabit geometrik çalışma uzayına göre hesaplanmakta, gerçek zamanlı salkım dağılımına adaptif olarak değiştirilmemektedir.

Denklem referansı notu: Mobil taban adım stratejisinin türetildiği bölümde bazı denklem numarası çapraz referansları metnin çevresindeki numaralandırmayla uyumsuz görünmektedir. Bu referanslar kaynak dışından yeniden numaralandırılmamış veya sessizce düzeltilmemiştir.

Başarı oranı notu: Kaynak %92 hasat başarı oranını raporlamakta; ancak bu oranın hesaplandığı toplam deneme/girişim sayısını ayrıca vermemektedir. Bu nedenle payda tahmin edilmemiştir.

Hakemlik metadata notu: Acknowledgements bölümünde editörler ve anonim hakemlere teşekkür ifadesi bulunmasına rağmen çalışma SSRN tarafından preprint olarak listelenmekte ve yüklenen dosya açıkça “not peer reviewed” ibaresi taşımaktadır. Teşekkür ifadesi resmî hakemli yayın kanıtı olarak kullanılmamıştır.

Kaynak sadakati: Makaledeki bilimsel yöntem, mekanik tasarım, denklemler, saha koşulları, robot mimarisi, sayısal sonuçlar, görsel yorumları ve sınırlılıklar yüklenen 40 sayfalık kaynak çalışmaya dayanmaktadır. Harici kaynaklardan bilimsel bulgu eklenmemiş; dış doğrulama yalnız bibliyografik SSRN kimliği, DOI, tarih, sorumlu yazar ve lisans/telif durumu için kullanılmıştır.

Türkiye bağlamı: Çalışma Çin'deki belirli bir Shine Muscat bağı ve yatay pergola sistemi üzerinde gerçekleştirilmiştir. Türkiye'deki bağ yapısı, üzüm çeşidi, budama/terbiye sistemi, sıra aralıkları, arazi eğimi, işçilik düzeni ve çevresel koşullar test edilmediğinden kaynak sonuçları Türkiye bağlarında aynı performansın doğrudan kanıtı değildir. Türkiye uygulaması için yerel bağ geometrisi ve üzüm çeşidine göre yeniden çalışma uzayı, kamera yerleşimi, adım büyüklüğü ve uç-efektör doğrulaması gerekir.