番茄采摘机器人机械臂结构设计与参数优化

农业采摘机器人属于非结构环境下作业的特种机器人,果实的采摘易受环境变化的影响,机械臂的结构特点直接决定机器人作业范围。根据番茄的特点及其植株的生长分布,设计了具有平行结构关节的四自由度机械臂,建立了机械臂运动学模型,完成了机械臂的结构参数优化设计,并使用MATLAB平台进行了仿真验证。在满足番茄采摘要求的前提下,实现了实际采摘无效空间最小化,证明了该机械臂结构设计合理。     

基于MATLAB的移栽机械臂运动学分析与仿真

为了实现对四自由度移栽机械臂的精确控制,采用D-H法建立机械臂的连杆坐标系和运动学方程,实现了机械臂运动学正解。根据移栽机械臂的特点及参数,用解析法求得移栽机械臂的运动学逆解。运用MATLAB中的Robotics Tool-box工具箱对移栽机械臂进行运动学仿真,验证了所求得的正解和逆解。     

基于滑模控制的多自由度采摘机械臂振动抑制方法

针对机器人末端柔性负载的残余振动问题，提出了一种多自由度采摘机械臂振动的滑模控制方法。考虑到组成结构、运动原理、动力方式等因素，构建了多自由度采摘机械臂数学模型。获取采摘机械臂的振动信号，并对其进行特征分析，计算机械臂振动控制量，生成采摘机械臂全局滑模面，设计了具有自动调节系数的滑膜控制器。对比实验显示，优化后的滑膜控制器由于工作时机械臂的运动参数会根据采摘任务产生动态变化，机械臂振动幅值明显减小，振动频率下降，而且能够消除轮廓误差，振动抑制效果明显，能够适合采摘需要。     

采摘机械臂结构参数对其工作空间的影响

工作空间是评价机械臂工作性能的一个重要指标。首先,采用Adams运动仿真和图解法相结合的方法对采摘机械臂的工作空间进行了模拟,较为精确地得到了机械臂的工作空间边界;其次,在利用Matlab绘制出采摘机械臂工作空间散点图的基础上,采用凸包函数进行处理,生成一个较为精准的包络空间来描述该工作空间的体积;进而分析了机械臂结构参数对工作空间体积的影响,为机械臂的结构设计和优化提供了理论依据;最后,建立了可用于预测采摘机械臂工作空间以及设计方案调整的线性响应回归模型,并通过试验数据验证了该模型的准确性。     

六自由度解耦机械臂的逆运动学通解

为求解六自由度解耦机械臂逆运动学通解,提出一种基于欧几里得范数的位姿分解逆运动学求解方法。先推导前3个关节角的解析解,快速、准确的获取机械臂的腕心位置;再利用已知的执行器姿态,计算后3个关节角,经六自由度机械臂的正逆运动学仿真互验,验证了方法的有效性。     

基于SA-PSO算法采摘机械臂参数优化

当前油茶果的采摘方式为人工采摘,采摘方式落后,采摘效率低,导致生产成本高,严重制约油茶产业的健康发展。为解决这一问题,实现油茶果机械化和自动化采摘,设计了一款振动式油茶果采摘机。油茶果采摘机工作过程中采摘机械臂的结构尺寸将会限制其工作的范围。为确保采摘机能高效率的采摘油茶果,对采摘机械臂进行参数优化,寻找最优参数。结合实地考察的结果,确定优化设计的变量为举升液压缸行程Sj、伸缩液压缸行程Ss、俯仰液压缸行程Sf,建立目标函数,确定约束条件。基于SA-PSO算法,对油茶果采摘机械臂进行结构参数优化,得到最优参数解:举升液压缸行程为Sj=154mm,伸缩液压缸行程为Ss=320mm,俯仰液压缸形成为Sf=166mm,为采摘机的优化设计了提供了理论数据支持。     

五自由度机械臂的番茄智能采摘机器人

为实现温室大棚内番茄的自动采摘工作,通过模拟人工采摘番茄的过程设计了基于五自由度机械臂的番茄智能采摘机器人,主要由定位导航系统、双目视觉系统和五自由度机械臂等组成。首先,通过对五自由度机械臂进行建模,求解出各关节的角度与目标点坐标的关系;然后利用双目视觉系统对植株上番茄的大小和颜色扫描来判断成熟程度,并定位目标中心点的三维坐标,再将其转化到机械臂坐标系下,最终通过控制各关节的舵机将末端执行器送到成熟番茄的位置完成采摘任务。对五自由度机械臂的控制精度进行测试,结果表明:在9个不同高度和不同方向的目标点中最大的距离偏差仅为6. 71 mm;在实际作业试验中,采摘成功率高达94. 82%,而单颗平均采摘耗时仅为9. 94 s,完全满足设计的要求,能够胜任温室内大规模番茄采摘的工作。     

浅析采摘机械臂的国内外研究现状

采摘作业约占整个果蔬生产作业量的40%,自动化程度仍然很低,目前国内采摘作业基本上都是手工进行,因此研究采摘机械臂具有巨大的应用价值。     

Delta型并联移苗移栽机械臂运动学分析

针对移苗移栽作业自动化对精度、速度和灵活性的需求,本文基于Delta机构设计了一种并联构型的穴盘移栽机械臂,建立了机械臂的运动学模型,求出了机械臂的工作空间,以及运动学正逆解,分析了机械臂的运动性能。根据穴盘钵苗移栽的实际情况,选取了移栽的运动规律,规划了机械臂在移栽作业时的运动轨迹,并进行了运动轨迹优化,确定了轨迹规划参数。     

基于深度强化学习的柑橘采摘机械臂路径规划方法

【目的】为解决非结构化环境下采用深度强化学习进行采摘机械臂路径规划时存在的效率低、采摘路径规划成功率不佳的问题,提出了一种非结构化环境下基于深度强化学习(Deep reinforcement learning, DRL)和人工势场的柑橘采摘机械臂的路径规划方法。【方法】首先,通过强化学习方法进行采摘路径规划问题求解,设计了结合人工势场的强化学习方法;其次,引入长短期记忆(Longshort term memory,LSTM)结构对2种DRL算法的Actor网络和Critic网络进行改进;最后,在3种不同的非结构化柑橘果树环境训练DRL算法对采摘机械臂进行路径规划。【结果】仿真对比试验表明：结合人工势场的强化学习方法有效提高了采摘机械臂路径规划的成功率;引入LSTM结构的方法可使深度确定性策略梯度(Deep deterministic policy gradient,DDPG)算法的收敛速度提升57.25%,路径规划成功率提升23.00%;使软行为评判(Soft actor critic,SAC)算法的收敛速度提升53.73%,路径规划成功率提升9.00%;与传统算法RRT-connec...     

苹果采摘机械手的逆运动学求解研究

为了提高苹果采摘机械手的采摘成品率,保证采摘后苹果质量,提出一种引入采摘综合因素的苹果采摘机械手的逆运动学求解方法。首先,采用Denavit Hartenberg模型对苹果采摘机械手进行建模,并将逆运动学求解问题转化为规划问题,其中,目标函数为所求得逆运动学参数对应的机械手末端中心坐标与待求坐标欧式距离。然后,在遗传算法选择、交叉、变异算子进行全局搜索的基础上,结合非线性规划对目标函数进行局部搜索。最后,借助随机森林算法将逆运动学求解结果分为3个姿势等级。试验表明,非线性遗传算法在苹果采摘机械手的逆运动学求解上相比遗传算法精度提高了8～25 mm,随机森林算法可以很好地对其求逆结果进行优化,从而提高苹果采摘成品率。     

香蕉采摘机械的研究现状与发展趋势

采取文献综述与经验总结相结合的方法,对国内外香蕉采摘机械的现状进行研究;从香蕉采摘机械手与自动化采摘机械2个方面对文献知识进行梳理与归纳。结果表明:1)国内外出现众多的香蕉采摘机械手,包括采摘机械夹持装置、支撑装置、切割装置等,可以实现替代人工,降低果实损伤的目的。2)目前集采摘、运动于一体的自动化香蕉采摘机械,极大的提高了香蕉采摘的效率,促进香蕉产业快速发展。3)多功能、智能化香蕉采摘机械仍然是当前香蕉采摘机械的研究重点。针对香蕉采摘机械发展过程中存在的不足,提出如下的发展方向:深入研究香蕉采摘机械的行走装置,实现快速运动与灵活转向;在当前自动化采摘机械的基础之上,全面研究香蕉果实视觉识别系统与计算机决策系统;进一步研究移动小车与机械臂,增强香蕉采摘机械的抗倾覆能力;香蕉采摘、落梳与包装一体机或可更换机械手的多功能化果实采摘机是未来香蕉采摘机械的研究热点。     

果蔬采摘机器人研究进展

综述了果蔬采摘机器人的国内外研究现状,介绍了目前大部分典型的果蔬采摘机器人的研究成果。通过分析大部分采摘机器人的工作情况、功能、存在问题,指出了目前采摘机器人的应用与研究过程中的主要难点与制约因素,提出了研究开发的方向与关键技术。     

柑橘采摘机器人末端执行器设计与试验

作为采摘机器人的重要组成部分,末端执行器是与采摘对象直接接触的最后执行部件,由于其采摘对象的特殊性,末端执行器的研制成为了农业机器人尤其是果蔬采摘机器人的关键技术之一,它的性能优异程度直接影响机器人的收获效率。基于仿生学理念,以蛇的吞咽动作和上颚结构为构型设计原型,提出末端执行器设计的机构构型,并完成末端执行器的初步模型设计。完成其控制系统设计与气压驱动系统设计,实现下位机控制器Arduino与PC上位机的通信。根据柑橘果实的生长情况与该型末端执行器作业状态分析,设计了末端执行器采摘试验,完成其采摘成功率分析与采摘执行系统优化。     

视觉技术在农业采摘机器人中的应用及发展

介绍了农业采摘机器人的视觉技术及其工作原理,并进一步探讨了农业采摘机器人视觉技术的应用及其发展前景。     

菠萝半自动采摘机的结构设计

由于菠萝树和果实的特殊结构,导致目前国内绝大多数的菠萝采摘都还采用效率低、对手的伤害程度较大的纯手工采摘方式。首先设计了菠萝半自动采摘机的整体结构,主要包括车身部分、收纳部分、控制部分、输送部分、采摘部分等。其次,采用三维数字化软件Solidworks对菠萝半自动采摘机进行三维建模。最后,对机械手的运动特性进行了分析。设计将有效地解决菠萝采摘难的问题,促进菠萝产业的发展。     

名优茶采摘机器人路径规划

提出一种直角坐标系双机械手名优茶采摘机器人。采用积分求和方法,按茶叶个数相等原则将采摘区域按左右两矩形区分配给2个机械手。使用蚁群算法进行机械手的采摘路径规划。以总采摘区域的路径半程作为目标,分别进行了2区和将2区再划分为4区的采摘路径规划和优化。为避免采摘过程中2个机械手的干涉,将每个机械手采摘区域分为2区,并约束各运动路径左下角处茶叶为采摘起点。计算结果表明,使每个机械手按"M"型路线采摘,具有较好效果。改变自适应调节信息素浓度值和迭代终止条件,可改善基本蚁群算法搜索时间较长和易陷入局部最优的缺陷,并提高全局搜索能力和计算效率。仿真结果表明提出的采摘策略和规划路径可提高名优茶采摘效率。     

基于TRIZ理论的蓝莓采摘机器人设计

介绍了发明问题解决理论(TRIZ)的一些基本原理及应用方法.对其中40个发明原理、冲突解决矩阵、物质-场分析进行说明,并应用到蓝莓采摘机器人进行的具体设计研究.提出了蓝莓采摘机器人的总体设计方案,着重对末端执行器和机械手自由度、手腕、手臂的运动形式进行分析设计.