基于园林的修剪机器人结构优化研究

针对园林修剪机器人作业精度和自动化作业程度较低的问题,对修剪机器人进行了结构优化设计。园林修剪机器人的主要组成包括主控制器模块、机械臂模块、电机模块、电机驱动模块、传感器模块和供电模块。为了实现园林修剪机器人自主导航时避障和自适应转向的功能,在机器人上增加激光传感器,并对其控制性能进行分析;为了保证机器人的性能最优化,从结构出发对其进行动力学分析,确定机械臂的运动方程。为了验证园林修剪机器人的性能,对其进行转向性能测试和移动性能测试。试验结果表明:机器人能够成功识别障碍物并自适应转向,且具有良好的移动和作业性能。     

面向自动导航拖拉机的农田障碍物识别研究

实现农田障碍物的精确识别与有效避让是提高自动导航拖拉机智能化、保障作业安全的关键技术。为此,论述了基于激光测距传感器的自动导航拖拉机行进前方障碍物检测与识别方法。在自动导航拖拉机上加装LMS2 0 0激光测距传感器,构建避障测试平台,通过对激光数据解析、坐标系转换及障碍物边缘拟合,实现了障碍物方位、距离、宽度等特征信息的有效识别。针对典型农田障碍物—树木和障碍拖拉机,进行了障碍物检测试验。采用RTK-GPS接收机的定位数据标定障碍物,并进行了识别精度检验。树木的方位、距离和宽度的识别精度分别为0.5°、0.03m、0.03m。障碍拖拉机的方位、距离和宽度的识别精度分别为1.88°、0.13m、0.39m。试验结果表明:避障测试平台能够有效地识别自动导航拖拉机前方的障碍物。     

一种多传感器融合的园艺移动平台导航系统

提出了一套基于多传感器融合的自主导航系统,利用摄像头采集环境图像,通过北斗/GPS模块获取小车的姿态信息,采用超声波和红外传感器判断障碍物;通过设计基于特征提取与识别、多源信息融合的自主导航控制和避障算法,实现了园艺作业机器人平台的自主导航控制。该系统的研究为各类设施园艺机器人的研究和功能提升提供了参考,具有一定的借鉴价值。     

园林喷雾机辅助导航系统控制策略分析

利用辅助导航控制喷雾机开展自动喷雾作业，不仅能够提高喷雾效率和农药利用率，而且还能降低环境污染程度和保护人身健康安全。尤其在数字化与智能化技术快速普及的新时期，复合导航技术能够与自动控制技术相结合，成为辅助喷雾机智能化作业的关键技术。为此，通过分析园林环境对辅助导航系统的功能需求，梳理了导航系统设计的重点与难点，建立了辅助导航控制系统的主体功能图，并利用BDS差分定位、视觉定位、激光测距、毫米波雷达等技术手段组建了复合导航环境感知系统，在树莓派处理单元与PID控制模式下实现导航决策。经过校园园林环境的CP组、SM组、SQ组试验，证实辅助导航控制系统具有较高的路径行驶准确率和避障精确度，但在局部细节方面仍需提升。     

基于单目视觉的采摘机器人障碍物检测和路径规划

具有自主作业能力的采摘机器人一直是国际上研究的热点,而障碍物检测躲避能力是其重要的功能,因为在机器人识别作业区域或成熟果实后需要自主的定位和移动。为此,提出了一种基于单目视觉和人工势能场的障碍物检测和避障算法,可以有效采集和检测障碍物的信息,再依据障碍物及目标区域的距离使用人工势能场方法对路径进行优化,实现采摘机器人的自主移动。为了验证障碍物检测和避障方案的可行性,模拟采摘机器人作业环境和自主移动流程,对采摘机器人避障行为进行了测试。测试结果表明:采用单目视觉和人工势场方法可以使机器人成功的避障,并规划出效率最高的到达目标作业区域路径,对采摘机器人自主导航技术的研究具有重要的意义。     

基于足球比赛运动的避障系统开发设计

在农业生产中,由于农作物生长环境的复杂性及传统的机械作业,易对农作物造成损伤。针对该未知复杂环境中的采摘机器人自主避障设计,提出了基于足球比赛运动的采摘机器人进行了自主避障系统,实现采摘机器人自主导航。基于足球比赛运动策略的采摘机器人开发设计中,为实现采摘机器人自主进行路径优化以避开障碍物,以模糊逻辑算法作为避障决策控制算法,以多种传感器感知环境信息设计避障系统。试验结果表明:安装本文设计开发的避障系统的采摘机器人可进行路径优化,自主避障,验证了该避障系统的有效性。     

基于随机运动障碍避碰规则的农业机器人路径优化

农业机器人作业时,为了提高机器人躲避障碍物及自主导航的效率和水平,将随机运动障碍物避碰规则引入到了农业机器人导航控制系统的设计中。采用人工势场算法对避障规则进行了设计,并利用蚁群算法对机器人路径规划方法进行了优化,从而使机器人在随机运动障碍物的环境下可以实现自主导航,且获得最短的导航路径。模拟多除草机器人的作业过程,对多运动障碍物环境下机器人的路径规划进行了仿真,结果表明:采用随机运动障碍物避障规则可以成功实现运动障碍物环境下的路径规划,且采用蚁群算法得到的路径最短、规划效率最高。     

基于信息技术的自动修剪机智能监控系统研究

随着城市园林绿化建设的不断发展,园林修剪需求逐渐增大,但传统的修剪方式耗费大量的人力物力、作业强度大且工作效率低,同时由于自动修剪机缺乏参数监控,无法根据实际情况自动调整修剪机的修剪机构,导致修剪效果不好。为克服这一难题,提高园林修剪效率,将信息技术、传感器技术及通信技术等先进技术应用在自动修剪机中,对自动修剪机工作过程进行了优化,完成了自动修剪机智能监控系统总体方案的设计及硬件模块设计,并进行试验验证。结果表明:基于信息技术的自动修剪机智能监控系统能够实现对实际运行参数的实时监控,保证自动修剪机具有一定的自动调整能力,修剪效率高,质量好,降低了生产成本及劳动强度,具有较大的推广价值。     

农业机械导航技术研究进展

农业机械自动导航技术是实施精细农业的基础，可有效减轻农机操作人员的劳动强度，提高作业精度与作业效率。经典的农机自动导航关键技术包括定位测姿、路径规划和运动控制，针对这3项关键技术，分别阐述了基于全球导航卫星系统、惯性导航系统、机器视觉导航系统及多传感器信息融合的农机定位测姿方法，总结归纳了农机自动导航系统中的全局路径与局部路径规划算法，以及农机的运动学模型、导航决策控制方法、转向制动控制系统。随着信息技术的发展，农机智能导航技术受到越来越多的关注，保证作业安全与提高作业效率成为农机智能导航不同于传统自动导航的关键技术。以激光雷达和RGB相机为例综述了农机自主避障技术，并从协同导航模式、通信技术、协同控制、远程监控平台等角度阐明了多农机协同作业的关键技术。最后，结合无人农场和智慧农业对农机智能导航技术未来的发展方向进行了展望。     

基于嵌入式智能控制系统的采摘机器人定位导航方法

利用图像、红外、超声波等传感器模块,感知采摘机器人作业环境,以采摘机器人在园区自主避障和移动为目的,研究了采摘机器人路径规划和定位导航方法,并利用嵌入式控制系统,设计和开发了该采摘机器人定位导航方法。实验结果表明:系统可以实现采摘机器人的定位和导航功能,具有一定的可靠性。     

基于动态识别区和B样条曲线的智能叉车避障路径规划

为降低干果仓储智能叉车自主避障误警率,提高仓储空间有效利用率,结合叉车运行环境特点,基于激光传感器,设立探测范围随车速、等效转向角变化的动态识别区,有效探测叉车行进方向上的障碍物;将获得的障碍物特征控制点作为分割点,采用四次五阶准均匀B样条曲线,分前后段合并生成满足叉车最小转弯半径、曲率连续、最大转向轮角速度等多约束条件下的避障路径;对仓库中的直行路段和转弯路段进行避障路径规划试验,结果表明所得避障路径满足各项约束,曲率不大于1. 06×10-3mm-1,等效转向角不大于60°,等效转向轮角速度不大于1. 05 rad/s,验证了算法的可行性。     

采摘机器人实时智能避障系统研究——基于嵌入式ARM

为简化采摘机器人底层控制系统软硬件设计,提高系统的实时性和可靠性,在处理器的设计上引入了嵌入式微处理器,取代了常规的单片机和PLC方案。提出了基于ARM控制器和源代码开放的Linux操作系统组成的采摘机器人控制系统,对其实时避障功能进行了设计,并模拟采摘机器人作业环境对该方案的可行性进行了测试。结果表明:采摘机器人行使过程中可以躲避障碍物,向目标作业区域移动,成功地实现了实时避障功能,为采摘机器人自主导航系统的开发提供了重要的借鉴。     

轮式AGV沿葡萄园垄道行驶避障导航算法与模拟试验

针对轮式AGV沿葡萄园垄道循迹受到障碍物阻碍的问题,应用滚动优化原理提出了基于超声波测距与航向角检测的AGV防碰避障导航算法。采用交叉布置的8路超声波传感器检测垄道边界与障碍物,提出了同一障碍物匹配与类型判据及动态障碍物轨迹预测模型。以AGV横向位置偏差和航向偏角作为模糊控制器输入,获得AGV前轮期望导向角,为AGV绕行障碍物提供参考航向角。基于滚动优化原理提出了调节绕行偏角和调节车速的避障导航策略,设计了AGV绕行静态障碍物、减速或停车避让动态障碍物的导航算法。试验系统的上位机采用Lab VIEW开发的避障导航算法程序,实时将导航数据发送到下位机PLC来控制AGV转向。模拟试验结果表明,该导航算法实现AGV沿垄道预设路径纠偏行驶的同时,可导引AGV避免与垄道上的障碍物发生碰撞,验证了防碰避障导航算法的有效性,可为无人化轮式拖拉机等前轮导向车辆沿垄道循迹的防碰预警与避障技术提供参考。     

障碍物分类识别的果园机器人避障方法研究

针对果园环境复杂,障碍物种类繁多,传统动力无法有效进入作业的情况,提出一种基于障碍物分类识别的果园机器人自主避障方法。首先对果园中存在的障碍物进行识别分类,然后针对不同种类的障碍物采用不同的避障方法来完成避障动作。通过搭建基于ROS的避障试验台,对果园机器人上搭载的视觉传感器和激光雷达传感器进行标定,在ROS功能包中植入避障算法,然后进行验证。试验结果表明:在同等条件下,相比传统的避障方法,本文的方法避绕圆形障碍物时用时少1.7 s,所用路程少0.31 m,具有一定的优势;而在避绕不规则障碍物时,本文的方法虽然所用时间和路程比传统方法分别多1.7 s和0.41 m,但机器人能够更加贴近障碍物进行避障,对林下中耕施肥和除草等作业有很大帮助,具有很好的实际应用价值。     

果园智能化作业装备自主导航技术研究进展

果园生产管理主要包括喷药、施肥、割草、修剪、授粉、疏花和采收分级等作业环节,需要大量的人力投入,随着我国人口老龄化程度加剧,亟需果园生产管理由机械化向智能化转型升级。自主导航技术是果园机械化装备实现智能化的关键技术。本文围绕果园智能化作业装备导航控制需求,结合国内外研究现状,分别阐述了包含导航定位信息和障碍物信息的果园作业场景感知技术,导航地图构建、导航路径提取和路径规划技术,行走底盘运动学模型构建、运动控制技术,多机协同控制、远程交互控制技术等。随着智慧农业发展,智慧果园已成为果园未来发展方向,果园智能化作业装备是智慧果园建设必不可少的关键环节,在此基础上,归纳了我国果园智能化作业装备自主导航技术发展面临的问题为：环境感知能力不足、路径提取不稳定、局部路径规划不灵活、导航系统环境适应性欠缺、多机协同和远程控制不成熟等,提出了多传感器融合的环境感知与路径提取、完整路径规划、强通用性果园导航、大型果园多作业环节的多机协同与远程操作等未来发展方向。     

基于自主农业无人机的无线传感器网络定位系统

为了实现农机的自主无人化作业,在农机自主导航的设计上引入了无线传感网络定位系统,并采用蚁群PID算法对定位系统进行了优化,提高了定位系统的定位精度。为了验证无线传感器定位系统在自主农业无人机导航系统应用的可行性,以农田作业环境为研究对象,模拟田间环境架构了不同覆盖距离范围的无线传感网络,并对无线传感网络定位的精度进行了测试。测试结果表明:采用基于蚁群PID算法的无线传感网络得到了较高的定位精度,可以满足自主农业无人机导航的精度设计要求。     

基于慧鱼模型的智能草坪修剪机设计

利用慧鱼创意组合模型,通过装置设计、软件编程和模块组装等环节,设计制作了智能草坪修剪机.智能草坪修剪机可根据草坪的大小以及实际形状,实现对草坪的自动化修剪.本文介绍了该装置主要元件和功能,重点分析了修剪轨迹扫描机构,通过程序控制可改变其运动路线,实现避开障碍物等功能.     

嵌入式收割机车载系统底层硬件的设计——基于智能控制技术

为了提高收割机车载系统的智能化水平,将嵌入式系统和智能PID控制技术引入到了车载控制系统的设计上,并以车载自主导航系统的设计为例,设计了底层硬件系统。为了验证系统的可行性,以收割机自主导航为研究对象,对收割机使用智能控制技术前后的避障轨迹进行了测试。测试结果表明:未采用智能控制技术时,收割机自主行走时容易与障碍物发生碰撞,造成作业事故;而使用智能控制技术后,收割机可以成功地躲避障碍物,这对于收割机无人驾驶技术的研究具有重要的意义。     

林下作业机器人设计与试验

针对林下生长环境复杂、自动化程度低的问题,设计了林下自主导航机器人。该机器人采用ROS操作系统,搭载激光雷达、IMU惯导及编码器,并采用激光雷达和IMU惯导实现环境地图构建。在导航过程中,使用机器人里程数据在环境中进行定位,实现了自主规划路线和自主避障。室内模拟试验表明:该系统能够自主行走,所建地图完整准确、躲避障碍物及时、规划路线合理,可为林下作业机器人实现自动导航提供了理论依据。     

水果采摘机器人自主寻径避障轨迹优化研究—基于启发式智能算法

寻径避障是水果采摘机器人中一个重要的经典问题。随着我国机械自动化、计算机控制系统和测试计量行业突飞猛进的发展,对水果采摘机器人自主寻径避障有了更高的要求。为了更好地满足现代农业种植生产的需要,启发式智能学习型寻径避障成为采摘机器人研究的热点。为此,基于启发性智能轨迹优化算法,采用传感器检测系统,设计和研究了水果采摘机器人自主寻径避障系统,并利用Mat Lab仿真软件进行了验证分析。结果表明:在复杂路况环境下,针对不同目标和路径要求,该采摘机器人能灵活避开作业途径中障碍物,具有很强的学习和适应能力,且系统运行稳定、可靠性强。