苹果采摘六自由度机械手设计——基于迭代学习和智能轨迹规划

为了提高苹果的采摘效率、降低采摘过程的漏采率和破碎率,设计了一种新的六自由度的采摘机械手。该机械手可以完成夹紧、旋转、俯仰、摇摆及回转动作,通过神经网络迭代学习算法,可以有效地控制机械手的运动轨迹,提高采摘过程的自动化程度。为了验证六自由度机械手对苹果采摘的有效性和可靠性,对机械手进行了苹果采摘测试,并使用脉冲神经网络PID调节的方式调节轨迹控制误差。通过测试发现:该机械手的误差较小,可以有效地完成采摘作业,且漏采率和破碎率都很低,是一种高效的苹果采摘机械手,可以在其他果蔬采摘作业中进行设计和推广。     

基于PLC三轴伺服控制系统的果蔬采摘机械手设计

为了提高果蔬采摘机械手的工作效率和定位精度、降低果蔬采摘机械手在采摘过程中造成的破碎率,以及简化机械手的结构和控制方式,设计了一种新的基于PLC的三轴伺服控制果蔬采摘机械手。该机械手可以灵活地实现移动、升降和夹紧与放松。为了测试机械手的有效性和可靠性,通过苹果采摘试验对机械手的性能进行了测试。测试发现:机械手的位置和摆角调整时间较少、超调量较低,符合设计需求。其准确定位率较高,最高达到了98.56%;且具有较好的定位性能,单次定位时间耗时较低,机械作业效率较高,能够满足大规模果蔬采摘的设计需求。     

采摘机器人机械手夹紧装置优化设计——基于Pro/E和ADAMS联合仿真

采摘机器人作业过程中,果实的机械损伤是影响采摘效果的主要因素之一。为了降低采摘机械手对果实的伤害、缩短设计周期、降低实验成本,提出了一种新的机械手夹紧装置的优化设计方法。该方法利用软件的联合虚拟仿真功能,实现了虚拟环境下夹持机构夹紧力的计算与同步优化。同时,构建了采摘机械手虚拟样机多体系统框架,设计了采摘机械手仿真计算的多体动力学模型,利用Pro/E软件建立了机械手的数字化模型,并导入ADAMS中进行了模拟仿真分析;通过计算得到了不同机械手手指尺寸的夹紧力大小。由夹紧力的多组仿真结果可以得到:在不超过水果破碎夹紧力阈值时,最大夹紧力所对应的机械手手指长宽比,从而有效缩短了机械手的设计周期,提高了设计效率,为采摘机器人的研究提供了重要的数据参考。     

基于PLC的采摘机械手电气自动化技术研究

为了提高采摘机器人电气自动化的效率、水平及机器人的智能化程度,在采摘机械手的设计上引入了PLC控制系统,并利用PID控制算法对自动化系统进行了改进,提高了自动定位和采摘动作控制的精度。为了验证方案的可行性,模拟采摘机器人的作业环境,采用MCGS软件设计了采摘机械手作业的监测系统,并对采摘的漏采率和破损率进行了测试。测试结果表明:基于PLC的采摘机械手具有较低的漏采率和破损率,可以满足较高精度的采摘机器人设计需求。     

精密草莓采摘机器人优化设计——基于光程调节结构

在机器人草莓采摘过程中,由于草莓果实比较脆弱,加上其体积较小,因此存在较高的破碎率和漏采率,这都与草莓采摘机器人的定位精度有关。为了提高草莓采摘过程的定位精度,在采集机器人定位系统的引入了一种新的光定位结果,并提出了一种用于真空怀特池光程调节的机构,利用该机构的反馈源信号,实现了对采摘机构的优化设计。为了验证设计的精密草莓采摘机器人的可靠性,设计了机器人的草莓采摘试验,并对其破碎率和漏采率进行了测试。通过测试发现:该装置可以有效地降低草莓采摘的破碎率和漏拾率,且采摘耗时低、效率高,可以满足草莓采摘实际生产的需要。     

基于FPA控制系统的多指多关节采摘机械手设计

针对传统机械手爪存在抓持动作单一、自由度少及通用性较差等缺点,设计了一种新型的由FPA直接驱动的多指多关节采摘机械手,有效地提高了机械手的灵活性和对不同果实采摘的自适应能力。从静力学的角度,建立了弯曲关节的转角及输出力的静态模型,并利用多目标优化方法对各个关键受力的均匀性进行了优化设计,分析了三自由度手指的输出力特性。最后,通过实验方法建立了机械手的苹果抓持实验,分析了气压值与抓持能力之间的关系。实验结果表明:随着待采摘果实目标半径的增大,机械手抓取关节角度有所减小,机械手抓取关节手指内腔的压力有所降低,为新型采摘机械手的研究提供了理论借鉴和技术参考。     

圆形水果采摘机械手运动学分析与仿真

针对目前水果采摘劳动强度大、作业效率低及危险等问题,设计一种六自由度圆形水果采摘机械手。采摘机械手采用液压和气动系统相结合的方式实现升降、俯仰及快速采摘,且采用D-H法建立了各连杆坐标系,并对其进行运动学正解和反解分析;最后,运用Adams和Matlab对采摘机械手进行运动轨迹、夹紧力及工作空间的仿真分析。结果表明:机械手采摘的高度范围为230~5 100 mm,末端执行器关节的旋转角度为0°~280°,弧形手抓最大夹紧力为22 N,工作空间内的工作点分布均匀对称且水平方向上可360°旋转。通过仿真可有效地看出各连杆之间运动平稳,验证运动学分析的正确性,为进一步的研究提供理论基础。     

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。     

便携式山核桃高空拍打采摘机设计与试验

为了解决我国山核桃高空采摘困难、提高采摘效率、降低采摘成本,根据山核桃果实与树枝分离力试验结果,设计了便携式山核桃仿人工高空拍打采摘装置。阐述了采摘机关键部件设计过程,并对采打机构进行了数学建模与计算,应用ADAMS对采打机构进行仿真,确定了拍打机构的机构与工作参数,为采摘机设计提供了依据。山核桃采摘试验结果表明:果实采净率具有显著性影响(P=0.05),果实采净率随拍打频率的增大而增大,频率在13.33 Hz时达到最大值,采净率为90.3%;对枝芽损伤较小,但拍打频率越大,对枝芽损伤越明显,建议拍打频率采用10~13.33 Hz,此时平均采净率达到85.1%~90.3%,且对枝芽没有破坏性损伤。     

智能型采棉机器人中单机械手运动学建模与仿真

针对我国采棉方式严重制约着采摘效率和收获成本的现状,提出了基于单机械手的智能型采棉机器人构想.根据D-H法则和机械手的结构参数,建立了单机械手的运动学模型,采用反变换法求解运动学逆问题,利用MATLAB仿真,验证了所建模型和所有连杆参数的正确性,保证了机械手各关节的准确运动,实现了棉花的实时、高效采摘,并且可以在上述机械手运动学模型基础上开展轨迹规划和避障等技术研究.     

荔枝采摘机器人拟人指受力分析与夹持试验

阐述了采摘机器人的新型拟人夹指机构,分析了夹持的力封闭性,建立了扰动条件下的荔枝母枝夹持模型,导出了一种夹持力计算方法;用压力机对结果母枝进行了夹持试验,建立了夹持力、母枝直径等与抓举重力间的关系,给出了定量描述;用机器人在野外环境下进行动态采摘试验,验证了夹指的可靠性。结果表明:所设计夹指结构能适合不同直径母枝的稳定夹持,对母枝损伤小;所建立的回归方程有效,夹指在外力扰动情况下可以实现稳定夹持;野外环境下使用15N夹持力采摘荔枝果串,夹持成功率为100%。     

串番茄采摘末端执行器的设计与夹持实验

基于串番茄生长特性和采摘要求,设计了一种适应于采摘成串番茄的末端执行器。基于螺旋理论,建立了夹持接触力学模型,分析了夹持的力封闭性;同时,建立了稳定夹持模型,对夹指的可靠夹持力进行了分析,得出夹持力F≥8.24N。制作了物理样机,并对直径为3~8mm的串番茄母枝进行了负重干扰性能的夹持实验,实验结果表明:夹指所能承受的动态负重随母枝直径的增大而增大,最小动态负重为1.015kg,完全满足采摘串番茄时的夹持能力需求。     

新型具有力感知的柔性果蔬采摘机械手研究

研发了基于设施农业的果蔬采摘机械手,包括具有3个旋转关节自由度的采摘机械臂及具有力反馈功能的三指果蔬采摘末端执行器,并对其控制系统进行了开发。通过采摘模拟试验,验证了其作业性能、采摘效果。试验结果表明:采摘机械手各关节与控制系统配合良好,运行稳定;采摘末端执行器手指控制灵活,传感器响应灵敏,能够实现稳定抓取并不损伤果实,具有推广价值。     

气动柔性果蔬采摘机械手运动学分析与实验

采用气动弯曲型柔性驱动器设计了一种带有柔性机械臂的多自由度果蔬采摘机械手。基于分段常曲率理论,根据柔性驱动器形变规律,建立了多关节串并联的采摘机械手运动学模型和抓持力模型,研究了机械手采摘作业时抓取模式、工作空间和手指输出力与气压的关系,并进行了相关实验验证。制作了机械手样机,并在实验室环境下进行了多种果蔬模拟采摘实验,结果表明,该果蔬机械手具有多种抓取模式,且动作灵活、柔顺可靠、易于控制,适用于球形和圆柱形果蔬自动化采摘作业。     

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。