基于光学导航的采摘机器人系统设计及定位方法研究

为了提高采摘机器人的定位导航精度,将光学导航方法引入到了采摘机器人控制系统的设计上,通过激光扫描和机器视觉相结合的方法,提高了采摘机器人的作业质量和作业效率。在进行定位时,首先由激光扫描方法对采摘机器人进行定位,得到全局坐标中的位置,然后利用机器视觉系统得到采摘机器人和待采摘目标果实的距离,对果实精确定位后进行采摘。采摘测试结果表明:采用光学导航系统可以准确完成果实目标的定位,可有效提高采摘机器人的采摘精度和采摘效率。     

采摘机器人定位导航系统设计——基于无线传感网络和机器视觉

为了提高采摘机器人定位导航效率,改变单一的定位导航模式,将无线传感网络和机器视觉系统引入到了定位导航系统的设计上,通过联合定位的方式,提高导航效率。进行定位时,首先,由无线传感网络定位系统迅速定位作业区域,采摘机器人规划路径自主到达指定作业区域;然后,利用机器视觉系统对果实进行图像采集,采用图像匹配功能发现成熟待采摘果实,执行采摘任务。对定位导航系统进行了测试,结果表明:采用联合定位的方式可以明显提高采摘机器人定位导航效率和定位的精度。     

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。     

基于图像融合技术的采摘机器人自主导航技术研究

为了提高采摘机器人自主导航的精度,避免因环境的复杂性引起的视觉导航采集图像的质量问题,将图像融合技术引入到了采摘机器人导航视觉系统的设计上,通过对多实时采集图像的融合处理,提高采集图像的质量。为了验证方案的可行性,模拟草莓采摘机器人作业环境,对多曝光图像进行了融合处理,并利用4种评价指标对融合后的图像质量进行了评价,将评价结果进行了统计。评价结果表明:采用IHS图像融合算法具有明显的优势,将其使用在采摘机器人的导航视觉系统中将发挥重要的作用。     

基于机器视觉的采摘机器人果实三维模型重构与识别

为了提高采摘机器人果实定位和识别的准确性,在采摘机器人机器视觉系统的设计上引入了果实三维重构方法,利用二维采集图像信息的处理,通过坐标转换关系,实现了三维模型的构建。为了验证三维模型重构对机器视觉果实识别准确性的提高作用,模拟青椒夜间作业的采摘环境,对不采用三维重构和采用三维重构技术两种情况下的果实识别准确率进行了对比,结果表明:采用三维重构技术可以明显提高果实的定位识别准确率,对于采摘机器人机器视觉系统的优化具有重要的意义。     

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。     

采摘机器人智能监控和路径规划设计研究

为了提高采摘机器人自主导航和自动化定位能力,提升机器视觉的路径规划精度,基于 TI 公司的MSP430 F149 单片机,设计了一款具有监控终端和GPS导航功能的自动采摘机器人,实现了机器人路径规划实时处理、通讯、定位、报警一体化和自动化控制功能. 通过测试发现,MSP430F149 单片机具有功耗低、体积小、操作简单,便于系统管理维护等优点. 对机器人5 种路径规划的总体行驶精度路、径规划的移动时间利用率、路径规划的漏采率进行了测试,通过测试发现:5 种路径规划中套行法的各种指标测试效果最好. 同时,结合MSP430 F149 单片机和PID算法,实现了采摘机器人高效自动化采摘功能,提高了机器人的采摘精度,为采摘机器人的智能化设计提供了较有价值的参考 .     

果实采摘机器人设计与导航系统性能分析

设计了一种果实自动采摘机器人,主要包括自动导航系统、采摘系统、运动系统、控制系统及动力系统。自动导航系统主要包括激光雷达导航和GNSS定位导航,可用于建立地图和规划工作路径;采摘系统通过双目立体视觉相机进行果实识别,再通过由六自由度机械臂和两指末端执行器(机械手)组成的执行机构抓紧果梗并剪断,完成果实采摘。试验结果表明,设计开发的机器人可以通过激光雷达导航完成室内工作,剪断并抓取果梗的两指末端执行器可适用于多种果实,上位机软件可以完成图像采集、机械臂控制和机器人工作路线图建立等操作。激光雷达导航试验结果表明,在1 m/s的行驶速度下,导航绝对误差小于3. 5 cm,可满足温室果实采摘的需求。     

果实采摘机器人设计与导航系统性能分析

设计了一种果实自动采摘机器人,主要包括自动导航系统、采摘系统、运动系统、控制系统及动力系统。自动导航系统主要包括激光雷达导航和GNSS定位导航,可用于建立地图和规划工作路径;采摘系统通过双目立体视觉相机进行果实识别,再通过由六自由度机械臂和两指末端执行器(机械手)组成的执行机构抓紧果梗并剪断,完成果实采摘。试验结果表明,设计开发的机器人可以通过激光雷达导航完成室内工作,剪断并抓取果梗的两指末端执行器可适用于多种果实,上位机软件可以完成图像采集、机械臂控制和机器人工作路线图建立等操作。激光雷达导航试验结果表明,在1m/s的行驶速度下,导航绝对误差小于3.5cm,可满足温室果实采摘的需求。     

一种高精度自主导航定位的葡萄采摘机器人设计

为了提高葡萄采摘机器人自主导航能力,增强对葡萄成熟度的准确识别功能,降低漏采率和误采率,设计了一种新式的基于RSSI自主导航和颜色特征提取的葡萄采摘机器人。该机器人使用RSSI定位技术,首先对装有无线传感器的葡萄树进行定位,然后利用机器视觉系统对葡萄的成熟度进行判断,并对满足采摘条件的葡萄使用机械手进行采摘。对葡萄采摘机器人的性能进行了测试,通过测试发现:机器人对装有传感器的葡萄树的准确识别率达到了95%以上,对葡萄成熟度的判断达到了98%以上,是一种相对高效的葡萄采摘机器人。     

基于机器视觉的采摘机器人分拣控制研究

随着自动化技术在农业生产中应用的逐渐推广,农业生产智能化、自动化水平越来越高,采摘机器人在果蔬采摘过程中的应用逐渐广泛。果蔬采摘完成后的分拣作业是较为繁重的工作,为克服传统分拣作业分拣效率低、分拣精度差等问题,在深入研究机器视觉工作原理的基础上,进行了机器视觉系统的数学建模,完成了采摘机器人分拣控制系统总体方案的设计。同时,将机器视觉技术应用到采摘机器人的分拣作业中,完成系统硬件模块的设计、选型及软件流程设计,并对该系统进行了仿真实验。实验结果表明:基于机器视觉的采摘机器人分拣控制系统结构简单,目标识别和分拣精度高,系统安全性和稳定性较高,具有较大的推广价值。     

基于视觉导航和RBF的移动采摘机器人路径规划研究

为了提高采摘机器人自主导航和路径规划能力,提出了基于计算机视觉路径规划和RBF神经网络自适应逼近算法的导航方法。使用图像分割、平滑处理和边缘检测技术,根据图像像素灰度值确定了导航线的位置,利用逐行扫描的方法得到了导航离散点。路径规划和跟踪使用RBF神经网络逼近算法,通过逼近误差和权值控制路径跟踪的精度,系统响应的执行端使用液压伺服系统,提高了机器人自主导航的精度。以黄瓜采摘作为研究对象,在日光温室对机器人采摘作业进行了测试,通过测试得到了RBF神经网络的路径跟踪误差曲线。测试结果表明:机器人可以很好地逼近跟踪规划路径,其计算精度较高,跟踪效果较好。     

基于机器视觉的关节机器人的研究

果蔬采摘机器人的研发在一些作业领域已十分迫切,而机器视觉技术和关节型机器人机构在果蔬采摘领域又有着很大的应用价值.为此,从机械结构、视觉系统和运动控制方法3个方面对基于机器视觉的关节机器人进行了研究.实验证明,当目标距离在5~20cm范围,该机器人末端定位误差小于1cm.     

采摘机器人定位导航系统设计 —基于机载三维激光成像电力巡线

采摘机器人作为一种典型的农业机器人,一直未得到普及,其主要受限于果实空间分布的不规律性,以及存在视觉定位及采摘方式等技术难题。为此,将机载三维激光成像电力巡线技术引入到采摘机器人的定位导航系统的设计过程中,通过果实的圆形检测和三维重构来确定果实的质心坐标,以提高采摘机器人导航视觉的精度和效率。为了验证方案的可行性,对果实图像采集和处理的准确性进行了测试,结果表明:视觉导航系统可以成功得到标准的圆形图像,通过三维重构后,质心坐标的计算结果和测量结果基本吻合,且对果实的成功识别率较高,从而验证了方案的可靠性。     

采摘机器人识别技术研究——基于深度图像和计算机网络协同处理

为了提高采摘机器人果实识别定位的效率和准确性，将深度图像技术引入到了采摘机器人视觉系统的设计上，并结合计算机网络协同处理，设计了上位PC机处理和控制系统，通过计算机和机器人控制器的通信，形成了一个开放式和分布式的采摘机器人识别和控制系统。以苹果的采摘为研究对象，对深度图像和非深度图像对果实识别的准确率进行了对比，结果表明：采用深度图编码技术，对果实的识别准确率更高，对于提升果实的采摘效率和准确性具有重要的作用。     

基于MiroSot系统的苹果采摘机器人路径规划研究

针对农业机器人的一个重要类型—采摘机器人,开展了基于机器视觉的路径规划的理论分析和实际应用研究。为了解决苹果采摘机器人中路径规划难度大、最优解求解困难等问题,将MiroSot机器人路径规划系统应用于苹果采摘机器人中,结合采摘机器人作业环境特点和工作需求,采用图像处理技术,设计了具有环境感知、避障和决策能力的采摘机器人路径规划系统。MatLab实验仿真结果表明:系统可以实现无碰撞的最优路径规划,并能够根据环境变化实时进行局部路径规划,证明了系统的实时性、有效性和可行性。     

智能移动式水果采摘机器人设计——基于机器视觉技术

自动化和计算机智能控制行业的不断发展,使得智能机器人在各个领域的应用已经十分普遍。目前,我国绝大部分水果采摘工作依然靠人工完成,随着工人工资不断攀升,人工采摘水果增加了果农的经济成本,机器人在农业领域方面的需求越来越迫切。为此,基于机器视觉技术设计了智能移动式水果采摘机器人,集可移动载体、机械手臂、夹持器、横向移动机构及智能控制模块于一身,采用双目立体视觉技术,实现了水果采摘机器人移动行走路径的规划、果实成熟度自动判断及对成熟果实定位识别的功能。试验表明:所设计的采摘机器人采用视觉技术,机械结构简易,能够克服气候环境影响因素,运行过程中性能稳定、效率高、可靠性高、适应能力强。     

基于聚类算法对象提取的快速定位采摘机器人设计

为了提高采摘机器人的定位速度,对机器人的机器视觉系统进行了改进,设计了一种基于聚类算法和视频对象提取技术的快速定位机器人。该机器人视频对象图像提取过程中,在完成图像进行滤波后,引入了Lab彩色空间聚类算法,有效地降低了图像的色彩数和噪声,实现了图像对象的量化处理,大大提高了果实定位和采摘的效率。为了验证设计的快速定位采摘机器人的可靠性,对机器人的采摘性能进行了测试,测试项目主要包括图像处理和果实定位。通过测试发现:快速定位机器人可以有效地实现图像聚类中心的提取,并对聚类中心进行编码,每次定位用时少、定位速度高且果实采摘的准确性累计概率较高,符合高精度、高效率果实采摘机器人的设计需求。     

基于计算机视觉的采摘机器人智能避障系统研究

为了实现采摘机器人对前进道路上障碍物的避障功能,提出了一种基于计算机视觉技术的采摘机器人智能避障系统。该系统结合计算机视觉技术与嵌入式智能控制技术,引入障碍物立体识别检测技术,将其应用于采摘机器人的静态避障中。试验结果表明:该系统能够准确无误地避开障碍物,并能在动态移动中规划出局部最优路径,证明了该智能避障系统的有效性、准确性和可行性。     

基于DSP和图像处理的农业机器人视觉导航研究

确定了间歇式行走的农业机器人视觉导航方案,设计了计算机图像采集单元、计算机图像处理模块和视觉导航参数提取算法,实现了一套基于DSP和图像处理的农业机器人视觉导航系统.试验结果表明:农业机器人移动速度增加时,导航误差会增大,且机器人的平均横向偏移在10 cm之内,能够满足农业机器人的导航需求.