电子商务英语翻译在采摘机器人多语言系统中的应用——基于ESP理论

随着现代机器人技术的发展,农业作业机器人也有了很大的进步,自主作业能力有了大幅度提升,如自主避障、自主定位导航、自动分辨果实成熟和自动采摘等。采摘机器人的自主作业一般靠编程来实现,在遇到特殊情况时,需要专门的指令来控制采摘机器人。语音信号是一种高效控制指令,如何识别语音控制指令是采摘机器人多语言识别系统的设计关键。为此,基于ESP理论思想,采用DTW算法,对采摘机器人的多语言识别系统进行了设计,并针对其识别的准确率进行了验证。实验结果表明:采摘机器人多语言识别系统可以较好地识别各种语音样本指令,准确率超过了95%,可以满足采摘机器人高精度控制的设计需求。     

机器人码垛控制系统设计与自动抓手研制

文章设计了一种新的机器人搬运系统,它以库卡工业机器人为主题硬件装置和设计核心,具体采用工业机器人搬运系统的软件设计方法并且采用了Device Net现场总线来进行信号通讯。以实现控制自动抓手的位移运行和抓手头部的张开与闭合,在达到联动之后就可以采用库卡机器人特定编程语言实现目标运动。本系统具有结构紧凑、应用性强、可靠性高等优点。     

基于CMOS图像传感器的采摘机器人嵌入式视觉系统

为了提高采摘机器人的自动化程度,实现自主导航和自主采摘作业能力,将基于CMOS图像传感器的嵌入式视觉系统引入到了采摘机器人的设计过程中,有效降低了机器人的设计复杂程度,提高了机器人的设计效率。采用DSP主控芯片构建了嵌入式图像处理系统,可以处理CMOS相机实时采集的图像,并采用模块化设计,构建了包括通讯单元、存储单元及视频输入输出接口的硬件系统,使各模块之间协调工作。为了验证方案的可行性,对一款果实采摘机器人进行了改装,安装了嵌入式视觉系统,并对其性能进行了测试。测试结果表明:采用基于CMOS图像传感器嵌入式视觉系统后,采摘机器人的定位准确率和采摘准率率都较高,满足了自动化采摘作业需求。     

基于Kinect的机器人采摘果蔬系统设计

针对果蔬自动采摘的问题,提出了一种以Kinect V2设备作为机器人的视觉部分来摘取果蔬的系统。采用Kinect V2视觉设备获得空间的深度图像,由相机的成像模型原理获得果蔬的三维坐标;随后,将数据传递给NAO机器人进行逆运动学分析,并对机器人抵达目标物进行路径规划和可行性分析;最后,根据机器人和果蔬的三维空间相对位置关系,选取最佳的行走路径和采摘策略。实验结果表明:采摘系统能使机器人快速、准确地完成采摘任务。     

光纤通信技术应用于采摘机器人图像检测研究

针对采摘机器人采摘准确率不高的问题,基于光纤通信技术对采摘机器人进行了设计,并对图像检测传输进行了分析。采摘机器人的主要组成部分为工控机、移动平台、果实识别定位系统、末端执行器系统、能源系统和显示器。采摘机器人采用光纤通信技术对采集的图片数据进行传输,通过对低损耗光纤进行研制,并对光纤传输的可靠性进行研究,以保证图片传输的准确性。为验证采摘机器人的性能,对其进行图片传输和采摘性能进行试验,结果表明:光纤传输系统可以准确的传输图片,采摘机器人的采摘性能良好。     

基于PID控制和ADAMS的快速移动采摘机器人设计

采摘机器人快速移动时,为了避免机器人侧翻,需要机器人具有较好的平稳性。为此,参考训练时运动员力的平衡控制原理,设计了机器人快速移动稳定系统。系统采用PID控制器对采摘机器人的受力进行监测和反馈,当检测到突变情况时可以调整机器人的姿态,保证其移动的平稳性。采用ADAMS软件建立了机器人的模型,并对机器人快速移动的速度进行了监测,模拟了PID控制器的响应过程,验证了基于训练力平衡控制原理的机器人平稳性控制器方案是可行的。     

高架栽培草莓采摘机器人系统设计

为了提高草莓采收自动化水平,针对高架栽培草莓设计了自动采摘机器人系统,其采用无线遥控和语音提示相结合的人机交互方式,可以对机器人本体两侧果实同时进行采摘。该系统采用机器视觉和声纳测距相结合的方式实现了自主导航,通过双目视觉相机对果实进行识别和空间定位,由关节型机械臂操纵末端执行器进行定位。系统末端执行器采用果实吸附、果柄夹持和电热切割的方式对果实进行柔性操作。针对系统控制方案,制定了采摘机器人系统作业流程,并对机械臂末端运动路径节点和时间节拍进行规划,防止与周围环境发生运动干涉,保证机器人作业效率。试验结果表明,草莓采摘机器人系统末端定位平均误差小于2.2mm,单次采摘作业平均耗时10.99s。     

基于PLC的采摘机器人作业路径避障系统设计

为提高果实采摘效率,基于PLC技术设计了采摘机器人的作业路径避障系统。系统主要由信息获取系统、工控机主程序及运动执行系统等部件组成,通过PLC技术对路径规划和果实的采摘、运输进行控制,并采用改进的蚁群算法对最优路径进行规划。对采摘机器人在温室环境下进行性能测试,结果表明:采摘机器人可以实现作业路径避障,并完成果实的采摘,工作性能稳定,能够满足农户对采摘机器人的使用和性能要求。     

三平移并联机器人步进电动机闭环控制

对自主开发的新型三平移并联机器人进行了位置分析，设计并建立了以DSP为核心的并联机器人步进电动机闭环微机控制系统，利用VC 6．0设计了机器人系统的控制软件。实验结果表明：由于系统采用的步进电动机体积小、转矩大、转速范围宽，因而简化了机械设计，减小了机器人系统的体积，实现了并联机器人运动轨迹的高精度控制。     

管外喷涂机器人的动作控制设计

管外喷涂机器人的行走系统采用步进电机驱动尼龙轮的动作方式,管外防腐喷涂是用步进电机作为动力源,通过不完全链传动系统中输出链轮的往复转动来带动喷枪绕管道轴线作一定规律的摆动,并随着管外机器人本体的行走系统沿管道轴线作间歇式直线移动而实现的,设计了管外喷涂机器人的行走系统和管外防腐喷涂系统动作的单片机控制方式.     

基于遗传算法和EDA技术的果蔬采摘机器人设计

为了提高果蔬采摘机器人的避障和路径规划能力,实现机器人智能化和轻量化的设计,将嵌入式系统引入到果蔬采摘机器人的控制系统中,并利用EDA技术对控制系统进行了封装,植入了机器人路径规划的遗传算法。对果蔬采摘机器人的机械手进行了改进,通过机械手结构设计实现了采摘机器人执行末端的避障功能,利用遗传算法智能控制设计实现了复杂环境中的路径搜索功能。对果蔬采摘机器人的性能进行了测试,结果表明:障碍物识别率高达99%以上,路径规划的准确率也在95%以上,满足智能化采摘机器人的设计需求,为现代化采摘机器人的设计提供了较有价值的参考。     

基于DSP图像处理和HPI通信接口的采摘机器人设计

为了提高采摘机器人的智能化程度,降低设计和制造成本,提高机器人的通信能力,提出了一种基于HPI接口和DSP系统的新型采摘机器人。该机器人将嵌入式DSP系统和ARM控制器利用HPI接口有效地结合起来,利用图像DSP系统对采集图像进行处理,实现目标的定位,从而提高了嵌入式系统的运算能力;利用ARM控制器对执行末端进行控制,实现了机械臂的准确定位和控制;使用滤波器对通信过程的干扰信号进行降噪处理,从而提高了整个系统的稳定性和可靠性。最后,对采摘机器人的通信能力进行了测试,结果表明:IIR滤波器可以有效的滤除干扰信号,通信较为稳定,从而验证了嵌入式DSP系统和HPI通信接口在采摘机器人设计上使用的可行性。     

基于单片机和智能监测的采摘机器人调速系统设计

由于采摘机器人的移动非常频繁,因此其速度控制是影响工作效率的主要因素,在机器人的移动过程中会产生较大的惯性和时延,在控制信号的输出和电机响应过程中也会有一定的延迟,采摘机器人的惯性会使采摘机器人不能很好地在预定的果实采摘位置停下。为了解决这个问题,提高机器人的采摘效率,设计了一种新的机器人调速系统。该系统速度由传感器进行采集,通过电机的变频调节实现移动速度的控制。为了使机器人的控制平稳,以STC89C52单片机为控制核心,设计了采摘机器人的闭环控制系统。最后,对采摘机器人的性能进行了测试,通过测试发现:采摘机器人可以准确地识别成熟果实,控制算法运行良好,可靠性高,实现了采摘机器人的自动调速功能。     

割草机器人工作原理及试验研究—基于GPS/DR组合导航系统

随着国民经济不断发展,我国人民生活水平不断提升,多种人工作业逐渐被机器所取代。GPS/DR组合导航系统能够有效提升割草机器人定位精度,克服传统割草机器人固有弊端,提高工作效率。为此,对GPS/DR组合导航系统原理展开了分析,进行了GPS/DR组合导航系统割草机器人研究,并进行了相关试验研究,验证了GPS/DR组合导航系统割草机器人相对于传统割草机器人的优势。     

基于OFDM-MIMO移动通信模型的采摘机器人设计

为了提高果树采摘机器人的智能化和自动化水平,提高机器人的实时通信和在线控制能力,实现机器人作业过程的远程控制,在采摘机器人通信系统中引入了OFDM-MIMO模型,并将移动4G技术应用到了机器人的设计中,突破了机器人控制距离限制,实现了机器人的跨区域无线通信。机器人采用视觉传感器和4G网络采集并传输图像,图像数据可以在远程浏览器端实时显示,便于掌握机器人作业信息。当机器人碰撞传感器发出信号时,可以利用OFDM-MIMO信道模型进行图像的高效传输,并将视觉传感器采集的图像信息传送给远程控制端,在采摘出现失误时可以及时地调整机器人的状态,实现果实采摘的在线控制。同时,设计了机器人的实验样机,并对机器人的果实定位能力和通信能力进行了实验和仿真。实验和仿真结果表明:该种机器人可以有效地识别普通果实和套袋果实,并且通信实验测试和仿真测试的结果吻合,从而验证了结果的可靠性及OFDMMIMO模型在采摘机器人通信系统中的可行性。     

气动柔性关节仿生六足机器人步态规划与运动性能研究

采用自主研发的气动多向弯曲柔性关节设计了一种仿生六足机器人。该机器人外形类似蜘蛛,利用腿部柔性关节在气压下的形变进行驱动。针对机器人腿部运动的特点,采用三角步态法,规划了机器人的行进和转弯步态,进行了仿真和实验。依据关节形变机理,建立了机器人运动学模型,确定了本体和足部位置关系,分析了机器人的步距、转角和整体速度,并通过实验加以验证。利用3D运动捕捉系统进行了机器人运动学实验,获得了机器人足部工作空间,分析了在不同气压、步频和负载条件下机器人的运动性能。实验结果表明,按照规划步态,通过气压控制系统协调腿部运动,机器人可实现前进、平移和转弯等功能。该机器人最大运动速度为100 mm/s,可负载能力为0.5 kg。     

基于高速摄像系统和图像边缘检测的精密排种器设计

为了综合优化排种器的单粒率、双粒率、空穴率、平均间距、重播和漏播指数,设计了一种基于高速摄像和图像边缘检测的排种器,提高了播种机的播种精度。利用高速摄像系统和图像边缘检测技术获取种子堆积的图像反馈信息,采用PID自动化调节的方式,用链条对排种轮的驱动轴进行了有效的调节,从而达到了精密播种的目的。为了测试设计的排种器的有效性和可靠性,对其综合指标进行了测试。通过测试发现:使用高速摄像边缘提取系统的排种器比人工检测播种方法的单粒率、双粒率、空穴率的相对误差要低,平均间距控制平稳,并且有效地降低了重播指数和漏播指数。     

基于机器视觉的玉米秸秆行实时定位机器人设计

为了实现机器人玉米秸秆行的精确定位,对耕作玉米机器人的结构进行了改进,并提出了一种基于泰勒级数展开式的RSSI定位方法,提高了机器人玉米秸秆行的定位精度。定位系统使用高清晰度的摄像机采集图像,并采用PID闭环反馈的方式控制机器人的位移,利用PC主控端图像处理,实现了实时定位功能。为了验证机器人玉米秸秆行定位的可靠性,采用田间试验的方法对机器人的性能进行了测试。结果表明:RSSI定位方法的定位精度较高,且图像处理系统可以准确地标定玉米秸秆行,实现机器人在玉米田中的精确定位,避免了机器人在作业过程中对农作物造成损害。     

基于计算机视觉的高速机器人芒果分选系统设计

针对目前芒果的外观品质分级采取人工方法所存在的不足,基于机器视觉、并联机器人等先进技术,构建了用于芒果品质动态、实时检测及分选的高速机器人系统,设计了芒果分拣的计算机视觉硬件系统,开发了高速分拣计算机视觉软件系统。工作时,芒果输送带将芒果按机器人动作节拍输送至图像采集区域由工业相机采集图像,识别系统对图像信息进行特征提取,建立图像特征与国家标准中的三级芒果的对应关系,将具有相应图像特征的芒果其所处位置信息及其级别对应的位置信息,通过单片机控制系统输送给高速分选机器人,从而完成芒果的高速分选。测试结果表明:高速分拣机器人系统可以高速、准确地完成芒果的分选工作。