行星刷式株间锄草机械手优化与试验

针对根系较发达作物和易板结土壤工况下的株间锄草,设计了行星刷式株间锄草机械手。研究了锄草机械手避苗锄草的工作原理,建立了运动学模型,研究了刷盘上点的运动轨迹和速度曲线随行星轮系传动比变化的规律。将覆盖率、入侵率及保护区范围作为锄草效果的评价指标,通过设计锄草机械手的结构参数,对锄草刷盘运动轨迹进行仿真,分析刀杆偏心距、锄草刷盘直径及装置相对作物行横向偏移对覆盖率和入侵率的影响。仿真结果表明刀杆偏心距80 mm、横向偏移20 mm以及锄草刷盘直径60~180 mm为最优参数,可获得直径30~140 mm的保护区及80%以上的株间覆盖率。对优化后的机械手进行大田锄草试验,选用传动比为3的行星轮系,平均锄草率可达89.3%,平均伤苗率为3.5%,满足锄草要求。     

基于多路由协议的株间锄草机器人结构和控制优化设计

为获得理想的苗间机械锄草效果,提出了一种新的锄草机器人结构优化方法.该方法主要采用多目标优化模型对锄草末端结构进行设计,采用多路由协议对多锄草机器人进行协同控制,大大提高了田间锄草机器人的工作效率.在建立了机械锄草齿运动轨迹数学模型的基础上,结合现代农艺对机械锄草参数的限定及要求,建立了多目标优化模型,并利用MatLab优化工具箱得到最优解,将其应用在多机器人系统控制的多路由协议框架中.为了验证优化方法的有效性,在田间对多锄草机器人协同作业进行了试验,结果表明:优化后的多路由锄草机器人不仅大大提高了作业速度和锄草效率,而且降低了作物苗损失率,为大型中耕除草机的设计提供了理论依据.     

电驱锄草机器人系统设计与试验

根据移栽蔬菜田间锄草作业工况和要求,基于视觉伺服控制技术,设计了电驱锄草机器人系统。该系统以中小功率拖拉机为配套动力,由伺服电动机驱动月牙形锄草刀护苗锄草和对行,减少了能耗与污染物排放,提高了系统伺服特性。机器视觉系统实时采集田间图像并处理,对作物进行识别与定位。控制器结合视觉系统获取的刀苗距、锄草机器人前进速度、锄刀相位角度及机器人横向偏差信息,利用智能伺服驱动器精确控制锄草刀避苗和对行。试验表明,在前进速度不高于1.5 km/h、作物株距不小于0.35 m工况下,伤苗率小于10%,田间杂草锄净率约为90%。     

温室株间电驱锄草机控制系统设计与试验

根据温室机械锄草的需要,针对电驱锄草机械设计了一种圆盘锄刀株间锄草控制系统。该系统以MC9S12DG128双核单片机为硬件核心,融合霍尔传感器、旋转编码器的信号实时输入,通过RS232串口中断实时接收上位机(PC)视觉信息,采用CAN总线与下位机(电动机驱动器)实时通信,对圆盘锄刀转速与转角进行实时控制,从而实现株间锄草和避苗。温室大棚内锄草试验结果表明,前进速度为1.2 km/h时,伤苗率小于10%。     

苗间锄草机器人锄草刀优化设计

建立了苗间锄草机器人锄草刀的运动学模型,并通过仿真锄草刀工作过程设计了锄草刀的运动轨迹。选取锄草刀的不同参数和水平进行正交试验,将覆盖率和入侵率代替除草率和伤苗率作为评价指标,分析了锄草刀直径、豁口夹角、刀刃切除距离、锄草刀圆心与作物秧苗行线的偏距等因素对苗间除草效果的影响,优化出最佳结构参数组合为:锄草刀直径175 mm、豁口夹角140°、锄草刀圆心与作物秧苗行线的偏距45 mm、刀刃切除距离10 mm。验证试验结果表明,模拟仿真及正交试验优化结果准确有效,样机作业效果良好,平均除草率为88.5%,伤苗率仅为1.6%。     

智能锄草机器人通过技术装备鉴定

<正>中国农业大学李伟教授主持完成的十二五国家科技支撑计划——智能锄草机器人关键技术与装备通过了教育部组织的成果鉴定,并得到国家科技支撑计划支持。成果以作物株间、行间同步高效锄草为目标,研究了适应不同作物的苗草信息获取与视觉伺服控制技术,研发了田间锄草机器人和设施农业电驱锄草机器人系统,在蔬菜、玉米、设施农业种植     

基于玉米根系保护的株间除草机器人系统设计与试验

针对株间机械除草时末端执行器存在损伤玉米根系风险的问题,提出了一种基于玉米根系保护的除草铲土上避苗除草模式,并设计了一套智能株间除草机器人系统。该机器人系统由机器人移动平台、除草装置、视觉检测系统和控制系统组成。其中视觉检测系统采用YOLO V4网络模型来检测玉米苗和杂草;除草装置是基于除草铲空间立体运动轨迹设计,使得除草铲可以完成土上和土下2种避苗除草作业模式。田间试验表明,在机器人移动平台前进速度为1.2km/h时,玉米苗和杂草的检测率分别为96.04%和92.57%,且2种除草模式的除草率均高于81%。除草铲土上避苗除草模式的平均伤根率为3.35%,相较于除草铲土下避苗除草模式降低了36.40个百分点。结果证明该除草机器人系统运行稳定,且除草铲土上避苗除草模式具有较优的玉米根系保护性能。     

采摘机器人机械手虚拟现实和仿真技术研究

为了提高采摘机器人机械手群体作业的效率和精度,基于蚁群算法,将机器人虚拟仿真平台引入到了采摘机器人机械手的设计上,并利用C语言流程图编程,对采摘机械手、待采摘果实等进行了建模,在虚拟现实环境中对机械手的作业情况进行了仿真模拟。通过模拟结果对采用蚁群算法和不采用蚁群算法时机器人机械手的作业效率和采摘定位精度进行了对比,结果表明:采用蚁群算法可以明显提高机器人机械手的作业精度和作业效率。     

株间锄草机器人刀苗信息优化系统设计与试验

为提高株间锄草机器人机器视觉刀苗信息获取精度,提出采用里程信息和视觉信息融合的刀苗距优化方法,设计了基于C8051F020单片机的刀苗距优化系统,分析了优化系统构成,为提高里程精度和系统抗振动干扰能力,设计了精准里程采集逻辑电路对测速脉冲进行倍频、辨向及逻辑处理。根据里程信息与视觉信息相对误差的分布规律提出了双阈值权重判断算法对刀苗距进行优化,并给出了软件实现流程。刀苗距优化试验发现该系统可有效过滤机器视觉出现的错误和不稳定信息,静态测试刀苗距误差达6.7 mm,误差减小10.3%。模拟锄草试验表明,在动态下该系统可降低锄刀多转可能性,提高系统的稳定性。     

钵苗移栽机器人控制系统设计研究

钵苗移栽是温室穴盘育苗生产中的重要环节。为实现穴盘钵苗智能化移栽作业,设计了一种高速钵苗移栽机器人。该机器人主要由穴盘定位输送系统和平动二自由度钵苗移栽系统构成,基于准确定位抓取、快速移动栽植的作业要求和系统工作原理,以PLC为核心,结合传感器和伺服控制技术对移栽机器人运动控制系统进行了设计。控制系统首先基于穴盘钵苗位置坐标信息,规划出取苗爪移栽路径;然后根据并联机构运动学逆解模型,对并联机构两主动关节伺服驱动电机的转动规律进行控制,并通过系统间的运动协调,实现钵苗从高密度盘到低密度盘或营养钵的连续高速移栽作业。以育苗期28天、钵体含水率为60%左右的黄瓜苗为对象,在移栽动平台最大加速度为45m/s2、移栽频率为45次/min的条件下,进行128孔穴盘到50孔穴盘的连续钵苗移栽运行试验。试验表明,该钵苗移栽机器人控制系统设计合理,系统间运动协调可靠,移栽成功率平均达91.4%,单爪移栽速率可达2 700株/h,满足了自动化移栽作业要求。     

基于直接施药方法的除草机器人

研究了控制农田杂草的直接施药方法,并研制了基于该方法的除草机器人。计算机从摄像头采集的地面图像中识别出杂草目标,然后通过伺服控制器来控制机械臂动作,末端执行器切割杂草并涂抹除草剂。田间和温室的化学除草试验表明,利用直接施药方法,极其微量的药物即可除掉杂草。该研究减少了除草剂用量并消除雾滴飘移现象,保护了生态环境。     

基于视觉检测的苹果采摘机器人系统设计与实现

为提高苹果采摘的自动化与智能化水平,降低重复繁琐的人工劳动强度,减少对果实的损坏率,研制了一款用于苹果成熟自动检测并采摘的轮式机器人系统。系统由硬件平台和软件平台两部分组成。其中,硬件平台由四轮驱动越野小车、IPC-610L工控机、图像数据采集卡、四自由度机械臂和末端执行器组成;软件平台基于Visual C++6.0开发环境,使用双目立体视觉技术和图像处理技术实现对苹果的识别与定位,再通过机械臂的路径规划实现对苹果的采摘。通过仿真实验和数据分析表明:机器人在无人值守的情况下,能实现自动导航、自动识别、自动采摘苹果等功能,并且识别成功率大于94.00%,采摘成功率达到91.33%,平均采摘周期约为1 1 s,具有较高的准确性及稳定性。     

除草机器人机械臂运动分析与控制

研究了基于直接施药方法的除草机器人,计算机从地面图像中识别杂草目标,通过伺服控制器控制机械臂动作,末端执行器切割杂草并涂抹除草剂。本文着重分析了机械臂运动学问题,求得其逆解。进而转换成机械臂控制参数,并加以修正,软件编程实现机械臂的精确控制。     

大豆苗间除草松土机的设计

针对我国北方旱作农业地区使用的大豆中耕除草机,作业时针齿盘经常发生夹带土块、石块、土壤掩埋作物株苗以及锄草齿缠绕秸秆和杂草等现象,存在锄草质量差、伤苗率高和作业效率低等问题,设计开发了大豆苗间除草松土机.该机采用单体仿形旋转锄组件,可一次完成行间除草松土和苗行间苗除草松土等作业.田间试验结果表明:在平播、垄播、大垄或小垄状态下,可按需要随时调整行距,对大豆、芸豆、土豆和玉米等中耕作物进行间苗除草松土与苗前灭草,作业质量符合农艺要求,机具结构设计合理,为我国北方旱作农业地区中耕作物田间管理提供了技术支持.     

基于3D打印的柔性机械手研制及试验研究

果实采摘是农业种植生产过程中最耗时费力的环节。为了实现果实的良好抓取,本研究设计了一款结构精简、具有自适应性的柔性机械手。该机械手由柔性手指、气动元件、手腕和底座组成,基于3D打印制作,装配简单。其中,气动元件和柔性手指由柔性材料TPU和PLA打印而成,手腕为具有柔性的一体件打印而成;利用气动元件的伸缩功能实现对手腕的驱动,带动柔性手指自适应变形抓取果实。结合常曲率变形和D-H坐标法建立了单手腕的运动学模型。在此基础上,进行了柔性机械手功能性验证试验和安全测试试验。试验结果表明,柔性机械手具有适应果实的形状进行自适应抓取的功能,对表皮较为脆弱的果实没有损伤;气动元件满足使用要求,可以完成对手腕的动作驱动。研究结果将为机械手柔性抓取结构的设计提供参考价值。     

汽车驾驶机器人驾驶性能评价半实物仿真平台

为了克服汽车驾驶机器人在实际车辆上调试存在的危险以及快速获得试验车辆的性能,设计了汽车驾驶机器人驾驶性能评价半实物仿真平台,可以借助这个平台对驾驶机器人驾驶车辆的品质进行性能评价.该平台中实际车辆由汽车纵向动力学数学模型代替,它可以模拟实际车辆的工作状态,输入信号为通过传感器测得的驾驶机器人油门机械腿、制动器机械腿、离合器机械腿和换挡机械手的位移,输出信号为经模型计算得到的发动机转速和车速,驾驶机器人不用做任何改动就可在该平台上进行驾驶操作.仿真和实车试验结果验证了该平台的有效性.     

苹果采摘机器人仿生机械手静力学分析与仿真

提出了一种应用于苹果采摘机器人末端执行器的仿生机械手。采用腱传动式仿生机械手取代了简单的夹具,提高了末端执行器在复杂环境中抓取苹果的适应性。建立了腱传动式机械手开环控制的驱动力和抓握力间的力学模型。仿真结果表明,在相同的驱动力下,腱传动仿生机械手的抓握力与其机构参数相关。其中,有效抓握力由手指的长度和厚度决定;抓握力的分布由各指节的长度比例决定;手指的初始张角决定了其可抓取苹果的半径范围;随着苹果半径的增大,有效抓握力将减小。摩擦力能够改善抓握力在各指节的分布,使抓握力分布均匀化,同时使有效抓握力变大。