机器人测距数据的采集与处理

详细介绍了一种机器人超声测距系统 ,测距范围 0 .2～ 5 m,具体设计了基于单片机控制的 3路超声测距系统的软件和硬件 ,并介绍了该系统的构成和工作原理。最后 ,通过实验获得 3路测距数据 ,同时利用误差补偿的方法达到测距系统所要求的精度 (± 4cm )。将本系统及其设计方法作为农业机器人辅助视觉系统 ,可以获得农作物距离以及大致形状等信息     

基于红外触发的农业机器人超声波定位系统研究

研究开发了一种基于红外触发的农业机器人超声波定位系统.系统以AT89S52单片机为核心,采用超声波对射定目标定位,通过红外触发信号触发接收端单片机内部的定时器,以测得超声波从发射端到接收端的时间差,从而计算出距离;另外,系统增加了温度补偿模块和线性修正因子来提高测量精度.实验表明,发射端发射角小于40.、纵向距离小于4 000mm时,测距精度在10mm以内,可以满足农业生产中目标测距、定位以及农业车辆导航系统的要求.     

基于LPC2132的避障测距系统的设计与研究

随着数字农业以及农业机械化的迅猛发展,机器人在农业领域的应用越来越广泛,对机器人避障测距控制技术的要求也越来越高.为此,研究设计了一种基于LPC2132和GP2D12测距传感器的测距控制系统,给出了测距系统的原理和结构,设计了测距和控制程序,并进行了自主测试与相关试验.试验结果表明,控制过程简便易行、准确性高、成本低,可推广应用到智能机器人制作和多种自主创新模型实践中.     

基于超声测距的柑橘收获机器人应急避障系统

针对柑橘采摘机器人视觉系统的特点及现实中可能遇到的问题,使用高精度的多路超声测距系统为采摘机器人提供应急避障。首先,校正了超声测距传感器的精度,并设计多路超声系统,针对不同类型的障碍物进行了试验。试验证明,超声测距系统可有效避免机器人与障碍物的碰撞。     

基于单片机的倒车超声波测距系统设计

为实现精准测距,提高驾驶安全性,对以51单片机为核心的超声波测距系统的硬件电路和软件程序进行设计,结合Proteus进行联合仿真,并依照原理图制作了产品原型。实物测试结果表明,该超声波测距系统硬件电路简单合理、性能优良、运行稳定、测距较快,可以在与障碍物距离较近时自动触发警报,在测量精度方面基本符合汽车倒车时的测距需求。     

基于机器视觉的工业机器人在果树修剪中的研究与应用

随着农业自动化技术的发展,为了提高果树修剪的效率和精度,减轻劳动强度,基于机器视觉的果树修剪机器人逐渐成为研究的热点。基于此,笔者探讨了基于机器视觉的果树修剪机器人的系统设计,包括硬件组成和软件设计。硬件方面,机器人系统主要包括机器视觉模块、运动控制模块和执行器,机器视觉模块采用摄像头捕捉果树图像,并通过图像处理技术进行枝干结构的识别,运动控制模块确保机器人的精确定位和有效路径规划,执行器则负责具体的修剪操作;软件设计则涉及图像处理、数据分析、路径规划和控制算法等环节,确保机器人的准确性和稳定性。仿真结果表明,基于机器视觉的修剪机器人将为农业生产带来更大的效益,提高生产效率,降低人工成本和风险。     

基于无线测距的农业机器人导航定位方法

针对农业机器人应用中的自主导航问题,提出了一种基于无线测距的导航定位方法。首先,分析了机器人的机械模型和位姿描述;然后,阐述了超宽带测距的原理,并分析了基于超宽带测距的定位模型;最后,设计了基于卡尔曼滤波器的多信标传感器信息融合算法。该方法稳定性高,操作简便,解决了农业机器人在恶劣和未知作业环境中的导航定位问题。     

基于CAN总线的农业移动机器人分布式控制网络

在全向移动式农业机器人上引入基于CAN总线的分布式控制网络.阐述了机器人平台的CAN总线通讯网络的组成,下位机节点控制器的硬件和软件设计以及上下位机间通信协议的制定.通过信息的发送、接收测试表明,CAN总线通讯网络可用于农业机器人的分布式控制,可提高整个机器人系统的开放性和实时性.     

半对称三平移Delta-CU并联机构运动误差分析与标定

对提出的一种半对称三平移Delta-CU并联机器人机构进行误差建模和实验分析。在规划执行末端运动轨迹的基础上,采用外部直接标定和修正系统输入的方法对机构的运动学误差进行补偿。在外部直接标定的过程中,为降低系数矩阵中的随机测量误差对执行末端坐标精度的影响,利用整体最小二乘法求解坐标变换参数;以误差数据为样本,通过模糊神经网络模型进行训练,并将训练好的模糊神经网络模型用于Delta-CU并联机器人机构的误差值预测。实验表明,模糊神经网络模型能够对Delta-CU并联机器人机构误差进行精准的预测,有利于提高Delta-CU并联机器人机构的补偿精度,可为Delta-CU并联机器人机构误差补偿提供参照。补偿后其绝对位置精度由1.187 mm提高到0.4 mm,重复位置精度由0.037 mm提高到0.018 mm。     

农业机器人充电系统的设计

通过对农业机器人充电系统的研究,设计了基于AT89S52的智能型充电系统,实现了农业机器人蓄电池最佳充电曲线跟踪技术,给出了系统的工作原理、硬件结构及软件流程。该系统可根据农业机器人蓄电池的状态自动改变充电电流大小,并通过全程窄脉冲放电消除充电过程中的极化现象,缩短了充电时间,提高了充电效率,并在一定程度上提高了农业机器人的工作时间和准确性。     

基于模糊控制系统的采摘机器人避障系统研究分析

针对目前使用的采摘设备落后、工作量大、稳定性差等问题,为了提高采摘机器人的环境适应能力,对采摘机器人的避障控制系统进行了分析,拟采用模糊控制系统的方法,来加强采摘机器人避障系统的能力和效率,减少采摘机器人避开障碍物及规划出适当路径所用时间。模糊控制使用超声波检测前方障碍物距离,以控制转轮速度和方向作为输入量,速比作为输出量,控制移动的速度和方向。为使采摘机器人避障路径规划尽可能短,采用改进的遗传算法和模糊控制系统建立基本模型。对采摘机器人的避障性能进行仿真试验,结果表明:基于模糊控制的采摘机器人的避障系统可以成功地避开障碍物及规划出最短行走路径,且能够快速定位树上的果实和准确地完成采摘任务,具有效率高、易操作、采摘成功率高等特点。     

香蕉园机器人导航的激光与超声波组合测距方法研究

在长有小灌木等干扰物和机耕道崎岖不平的复杂香蕉园环境中，机器人定位导航方法有时效果不佳、甚至失效，准确测量机器人与香蕉树的最短距离是实现定位与导航的前提和关键，为此提出一种基于拟合滤波的激光和超声波香蕉树测距方法。首先，在各采样时刻由激光和超声波传感器分别测得机器人到香蕉树的距离数据，并相互校验，生成待测香蕉树的一组距离数据；选择二次多项式以最小二乘法对该组距离数据进行拟合，基于拟合的二次多项式和设定阈值对该组距离数据进行滤波，去除其中偏差较大的距离；最后，对滤波后的距离数据中3个最小值求平均值，以此作为机器人到待测香蕉树的最短距离。实验表明，该测距方法在理想环境下对香蕉树的最大测距误差率为1.0%，在有小灌木等干扰物或者道路崎岖不平的环境以及室外自然场景下最大测距误差率为2.0%，相应的最大测距误差为1.0cm，且测距稳定性良好。     

基于嵌入式监控的双差速驱动果蔬采摘机器人设计

为了提高采摘机器人的转弯性能和自动寻迹能力,利用双差速驱动系统建立了速度协同约束的非线性运动模型,并进行了线性优化,提出了一种基于嵌入式监控图像采集反馈信息的闭环控制模型,提高了采摘机器人移动和转弯寻迹的灵活性。针对采摘机器人双差速的路径寻迹问题,建立了机器人输入、输出的非线性运动模型,并分析了冗余运动约束和系统运动约束条件,通过控制姿态偏差和距离偏差,结合嵌入式监控系统的反馈信息,实现机器人移动和寻迹的反馈调节。对采摘机器人的采摘性能进行了测试,测试项目主要包括寻迹能力和路径规划的耗时。通过测试发现,机器人可以实现较高精度的路径寻迹功能,路径规划耗时短,系统稳定性好。     

割草机器人避障行为的研究--基于传感器测距及模糊控制技术

针对以往割草机器人避障行为控制过程中存在的问题,并依据割草机器人的智能化工作要求及障碍物的特点,提出了基于测距传感器系统及模糊控制技术的割草机器人避障行为控制方法.试验结果表明,该方法可行且具有灵活性和鲁棒性.     

基于Arduino的土壤机械阻力连续测量系统设计

土壤机械阻力既关系到农作物的产量,又关系到农业机械的作业性能和能量消耗。为了实现土壤机械阻力的连续测量,开发设计了一套由“S”型力传感器、GPS模块、超声波测距模块、Arduino控制器、LCD显示模块和SD卡模块组成的系统。通过Arduino程序控制,使“S”型力传感器测量的土壤机械阻力,GPS模块测得位置信息及耕地速度,超声波测距模块测得的耕地深度存储到SD卡模块中。该系统通过Proteus仿真和硬件实物的搭接验证了系统的可行性、准确性。该系统的测量过程和方法与精准农业实时、连续测量土壤机械阻力的要求相吻合。      

农业机器人轨迹优化自动控制研究——基于BP神经网络与计算力矩

以农业机器人精密轨迹优化自动控制为目标,在优化算法中引入BP神经网络与计算力矩法结合的自动控制器,旨在减少作业过程中的运动误差,提高其工作效率。首先,建立农业机器人数学模型,分析其运动学和动力学原理;然后,设计了农业机器人运动控制系统,引入BP神经网络对不确定动力学因素进行判断,并提出解决该因素的自适应学习法;最后,对该系统运用Mat Lab进行了仿真。试验表明:以BP神经网络与计算力矩法结合的自动控制器可以有效优化机器人运动路径,提高机器人整体作业效率,系统运行稳定、可靠性强,且对外部环境的干扰因素具有较强的自适应学习能力。     

果园远程机器人数字视频光纤传输系统——基于DWDM

随着设施农业的发展和农业机械化的要求,对作物的种植管理和收获模式的要求也越来越高。在规模化种植背景下,随着种植面积迅速增长,种植、管理和收获的劳动量也越来越大。研究开发果实收获机器人,实现机械化、自动化与智能化,是现代农业工程的重要课题。在果园采摘机器人自动化作业过程中,远程监控是关键,其不仅可以观测到采摘机器人的作业状态,对于机器人的远程控制也发挥重要的作用。为此,提出了一种基于DWDM光纤传输的采摘机器人远程监控系统,并对系统的性能进行了测试,包括数据传输性能和采摘机器人的作业性能。测试结果表明:采用DWDM光纤传输系统可以成功地将白天和夜间的作业场景图像传输到远程控制终端,在远程控制终端的协同控制作用下,采摘机器人具有较高的果实识别效率和采摘准确率。     

温室机器人道路识别与路径导航研究——基于红外测距

针对温室内移动机器人的应用需求,提出了一种基于红外线测距的温室机器人自主导航算法,并使用模糊算法对导航误差进行控制,实现了温室机器人的精确自主移动功能。温室机器人导航过程中,当红外线接收管接受到红外线信号时,会产生一个光强电流,电流放大后可以输出一个模拟电压;根据电压值,通过编程计算,利用电压和距离的对应关系,可以得到机器人和标志物的距离误差;距离信息通过串口传输到PC机上,PC机利用模糊控制原理对距离误差进行判断,发出控制指令。实验测试发现:机器人导航的距离偏差平均值为-1.28cm,均方差为2.68,超调较小,可以实现较为精确的导航。     

基于宏微结合的田间作业机器人路径规划

农业机器人对推动农业现代化加速变革和实现智慧农业有重要作用。高精度定位技术是保障机器人安全高效完成各类作业的基础,而作业路径准确规划是实现农业场景下导航的核心。针对田间作业机器人复杂环境下因测绘误差与局部障碍进而造成作物损伤率较大这一问题,本文提出一种基于宏微结合的路径规划算法,该算法首先基于作业区域宏观测绘信息生成全局静态作业路径,同时利用雷达传感器对机器人局部作业环境进行实时动态监测进而生成局部动态最优路径,将全局静态路径与局部动态路径进行有机融合以实现作业路径优化修正,保障田间作业的顺利进行,最终应用MPC算法控制机器人对规划后的路径进行追踪。经试验验证,当机器人田间作业两侧安全距离分别为0.2、0.1 m时,本算法可将作业过程中平均作物损伤率由3.405 8%、1.276 3%降低到0.677 2%、0.188 9%,保证了机器人作业的安全可靠,为大田稳产条件下的高效作业奠定基础。同时,本算法提升了精准农业要求下田间作业精度,对实现农业高产高效高质目标有重要意义。     

无线通信技术在精准农业中的应用研究

精准农业在农业生产中发展越来越重要的作用,而无线通信技术又是实施精准农业的关键。介绍精准农业的构成及技术体系,并以精准农业自身需求为标准,分析短距离无线通信技术和远距离无线通信技术在精准农业应用中的优势及不足,为各地区发展精准农业选择无线通信技术时提供依据。