割草机器人GPS/DR组合导航系统的研究

以割草机器人为主要研究对象,运用卡尔曼滤波将GPS接收机和数字罗盘构成GPS/DR组合导航系统,克服了以前割草机器人导航方式的缺点,显著改善了导航定位精度。为此,论述了GPS/DR组合导航系统的原理,介绍了试验情况并进行了数据分析,最后总结了其应用前景。     

基于卡尔曼滤波的汽车航迹推算定位系统研究

为了解决卫星定位系统在信号盲区的汽车定位及航迹服务,利用融合多级卡尔曼滤波算法,开展GPS/DR转换算法的研究。建立了基于卡尔曼滤波的汽车定位系统航迹推算算法,搭建了全球卫星定位系统(GPS)和航迹推算(DR)系统相互配合的组合导航系统。通过MATLAB软件进行算法仿真分析,证明了该算法及系统可以实现车辆在丢失GPS信号后短时间内仍然能够进行自主定位,并能对行驶轨迹进行分析处理。     

割草机器人的导航系统控制仿真研究

为进一步优化割草机器人的导航系统控制的精度与效率,以智能化的导航融合技术及核心控制算法为导向,对其导航系统展开深入仿真研究。以割草机器人的构件组成和运动原理为平台,结合当前符合实际的运动学理论与PID实时调控机理,建立了割草机器人的导航控制理论模型,同时对导航系统的硬件接口及核心配置进行合理选型,对系统的图像信息识别与处理进行软件程序关键步骤调整与智能导航算法融入,并展开导航系统的控制仿真试验。试验结果表明:在一定的基准站参考坐标下进行导航数据的获取与实时输出,得到割草机器人行驶路程与平均跟踪误差间的关系曲线,误差可控制在±0.15m范围内;导航仿真过程可实现最大横向控制误差为0.133 8m的良好效果,价值平均运行稳定率保持在90.54%以上,整体运行稳定可靠。该研究对于农用其他装备的导航控制板块改善具有一定的参考意义。     

个性化割草机器人外观设计研究

为进一步设计优化割草机器人的外型,不断提升其用户满意度和视觉体验效果,针对个性化割草机器人进行了外观设计研究。结合割草机器人的工作原理及核心部件参数,进行结构及外观信息捕捉,考虑各割草作业环境的多变性因素,将割草机器人的前结构模型按照一定规则导出为外观设计模型,进行结构模型与设计模型的互为调整,通过核心控制算法程序整合为个性化割草机器人协调性的外观模型,并进行外观设计试验。结果试验表明:一方面,整机设计周期约为6周条件下,整体测试运行效率较外观设计优化前提升2.8%以上,其结构协调性和整机的外观设计满意度均保持在平稳水平,设计合理有效;另一方面,总结出实现设计外观的标准化操作步骤,可为类似智能机器外观设计提供一定的参考。     

GPS组合模糊控制的农田机器人导航系统设计

设计了一种GPS组合模糊控制的农田机器人导航系统,采用GPS对田间Ι坐标定位;模糊控制对田间Ⅱ坐标定位。根据GPS信号接收机能够确定农田机器人所在田间行;根据导航角、导航距建立模糊控制规则及数据库,确定农田机器人在行间的行走路线。通过Matlab Simulink软件对输入、输出信号及误差反馈量E模拟仿真显示:GPS组合模糊控制对农田机器人导航易于实现、系统响应快、鲁棒性好。     

农业割草机器人全区域覆盖路径规划研究——基于计算机视觉技术

首先，采用运动控制、能源、传感器、核心处理器和割草等5个模块设计了农业割草机器人试验平台；然后，利用纹理特征对障碍物图像分割算法进行分析研究；最后，基于CCD^*实现了割草机器人的全区域覆盖作业。实验结果表明：使用研究的CCD^*算法大大提高了割草机器人全区域覆盖作业的能力和作业效率。     

基于PLC的智能割草机器人控制系统

通过对目前割草机市场和智能割草机器人控制系统的分析，结合传感器检测技术、直流电机驱动技术、PLC控制技术、GPS定位技术以及触摸屏人机交互技术，设计了一套智能割草机器人控制系统，其具有运行稳定、安全可靠和响应快等性能。同时，该智能割草机器人的定位精度误差减小，割草工作效率大大提高，而智能化程度也大幅提高。      

基于视觉导航的割草机器人运动控制

以割草机器人为研究对象,重点进行了草地识别和非接触避障两方面的研究,提出了基于视觉导航的割草机器人运动控制策略。并对割草机器人进行了场地试验,试验测试表明各控制方案相对有效,能够有效解决实际问题,对于智能割草机器人控制应用领域具有重要价值。      

农机车载GPS和DR组合导航系统定位方法

为提高农机车载GPS和DR组合导航系统定位的精度,将模糊逻辑和卡尔曼滤波相结合,研究了模糊自适应卡尔曼滤波算法,在线修正系统量测噪声协方差阵.该算法在改装的农机车上进行了试验.试验表明,模糊自适应卡尔曼滤波能抑制异常值对系统定位精度的影响,定位精度较单个GPS高.系统使用模糊自适应卡尔曼滤波后,x方向和y方向平均误差分别为0.13m和0.20m,定位曲线得到了平滑.     

基于TRIZ的割草机器人功能设计方法研究

为进一步提升适用于草坪园艺管理的割草机器人整体作业效率,引入TRIZ发明问题解决理论针对其系统功能设计方法展开研究。根据割草机器人进行割草作业的运动学机理与系统实现功能构成,以TRIZ解决问题理论为基点,搭建割草作业核心解决问题模型,以降低其运行故障率。将TRIZ理论中的设计问题分析与冲突分析进行耦合,通过系统构件设计与功能实现后展开系统功能性试验,结果表明:在各功能模块协同运行良好的条件下,割草机器人的割草高度稳定性与割草覆盖率均可提高至90%以上,整机运行故障率较设计优化前改善了62.5%,整机割草作业效率较设计优化前可提高10.35%。该设计方法正确可行,能够为类似农业机器人的结构或系统功能优化提供一定的参考。     

智能轨迹控制割草机器人设计——基于FPGA神经网络

为了提高割草机器人自主导航和定位的精确性和智能性,设计了一种新型的基于FPGA神经网络算法的割草机器人。该设计采用FPGA可重构技术,以3层误差反向传播神经网络作为典型的模型来展开;利用成熟的BP算法公式,设计了割草机器人智能控制的模型;利用FPGA技术,设计了割草机器人的硬件系统;最后采用文本输入的设计方法,利用田间试验的方式,对机器人的轨迹规划能力和控制精度进行了验证。试验结果表明:利用FPGA和神经网络模型可以有效地穿越5个障碍物,并可得到满意的轨迹规划结果。将普通的PID控制器和神经网络PID控制器得到的控制结果误差进行了对比,结果表明:神经网络PID控制器得到的割草机器人控制误差明显比传统的PID控制器误差小。该方法为神经网络的硬件实现提供了可靠的理论基础。     

基于三星S5PV210的智能割草机控制系统设计

为了满足割草机全自动的作业需求,提出了一种基于三星S5PV210的智能割草机控制系统。该系统融合了机械设计、环境感知、智能控制、路径动态规划和行为决策等技术,能够自主地对目标草坪进行作业。试验结果表明:该智能收割机能够实现整个目标草坪的割草作业,且路径规划路线最优,割草机成功避开了障碍物,在整个过程没有发生碰撞行为,具有高实时性和高可靠性,应用前景广阔。     

机器人自动割草机的研究

自动机器人的主要目标是用最少的人为控制可靠地完成指定的任务。为了解决传统割草机工作效率低、消耗大量人力且安全性能不够稳定的问题,进行了机器人自动割草机的研究,用于花园或草地工作的机器人自动割草机,通过多传感系统和以单片机为主体的控制系统来满足要求。     

割草机器人路径规划研究--基于改进蚁群算法和计算机视觉

首先,从设计需求、结构体系和控制系统设计了割草机器人总体方案;然后,设计了草坪边界提取算法和割草机器人路径规划系统,实现了一套基于改进蚁群算法和计算机视觉的割草机器人路径规划系统。试验结果表明:割草机器人能够实现草坪边界提取和规划出最优路径,割草机器人路径规划具有一定的可行性。     

我国果园割草机发展现状与展望

我国是世界水果生产大国,随着近年来果园生草覆盖技术的推广,果园割草机快速发展迫在眉睫.分析和阐述了我国果园割草机切割装置、行走系统、仿形装置等关键部件,以及导航、避障和自动识别等关键技术的相关发展,同时介绍和分析了国内外割草机的发展现状,结合牵引式、自走式等割草机类别,归纳了部分国内外具有代表性的割草机机型、特点及存在...     

基于单片机和GPS定位的自主导航采摘机器人设计

为了提高采摘机器人的智能化控制水平和自主导航能力,改善机器人的应用限制和使用性能,提出了一种基于单片机和GPS的采摘机器人自主导航方法,克服了采摘机器人导航方式的缺点,显著提高了导航定位的效率和精度。该方法利用GPS实时接收卫星发射的时间、经纬度和高度等信息,通过RS232发送给单片机;单片机对GPS发送数据进行处理,得到控制所需的时间和位置等信息,通过与机器人所处的位置进行比较,调整机器人的姿态,实现路径的智能化追踪和规划。在实验日光温室内对采摘机器人的自主导航性能进行了测试,结果表明:利用单片机和GPS定位可以较为精确地对采摘目标路径进行跟踪,可以使机器人沿着既定路径移动,控制的精度较高,误差较小。