菠萝采摘机械手结构设计

利用机器人技术实现果实精准化、智能化收获是现代果业生产技术的发展方向之一。提出了一种由夹持机构、剪切机构和支撑机构组成的菠萝采摘机械手。介绍了各主要部件的结构特点和设计参数，利用SolidWorks软件建立了采摘机械手的虚拟样机，并进行了田间试验。项目研究成果可为中国现代果园全程机械化研究提供技术参考。      

苹果采摘机器人末端执行器的原理及试验研究

随着我国水果种植不断发展,果园面积不断扩充,人工展开果实采摘工作已无法满足实际需求,果实采摘向机械化、智能化方向发展是必然趋势。目前,苹果采摘已经开始引进机械手采摘,极大地提高了采摘效率。由于苹果采摘机器人在我国并未推广,相关技术环节仍旧存在一定弊端。为此,针对当前苹果采摘末端执行器结构存在的不足,结合苹果采摘工作实际需求,根据苹果采摘作业手法设计了切实可行的苹果采摘末端执行器。试验表明:苹果采摘机器人末端执行器具有可行性及良好的应用效果,为其进一步推广提供了理论基础。     

果园采摘平台研究现状及发展趋势

我国是水果生产和消耗大国,随着农业现代化进程不断推进,传统老龄化果园正在向现代化矮砧密植果园转型,为果园现代化和机械化发展提供了重要的环境支持。本文首先对我国果园采摘发展现状进行了概述,分析我国果园采摘环节现状及面临的问题;通过对国内外采摘平台的采摘方式和行走类型进行分类,详细介绍国内外果园采摘平台的发展状况,并具体分析不同结构采摘平台的典型机型和基本特点。同时,剖析了当前采摘平台存在的问题及制约采摘机械化发展的主要因素;最后,提出了果园采摘平台的未来发展趋势及发展对策,为我国果园采摘环节机械化水平提高提供思路。果园机械化的推进将有助于提高果园生产效率和质量,为我国果园产业的可持续发展注入新的活力。     

番茄采摘机械手的三维设计与试验研究

采摘机械的末端执行器作为果蔬收获类机器人的重要组成部分,其采摘机械手的设计是收获机器人研发的重要环节。为此,分析了当前采摘机械手在国内外的发展现状,结合番茄果实的生物学特征,以保护番茄果实不受损伤为设计目标,利用NX12.0三维制图软件设计出了一种将作用力施加于番茄桔梗生长节点的番茄采摘机械手。同时,通过三维软件的仿真模块对机械手的关键零件进行有限元分析,进而对整体机构进行模拟仿真,仿真结果验证采摘机械手的设计合理性,旨在为下一步番茄采摘机械手的研发奠定基础。     

果园采摘机械的现状及发展趋势

介绍了果实机械化采摘的意义和机械采摘的主要方式;阐述了国内外果园机械式采摘和机器人采摘的发展历程、研究现状;同时,描述了部分采摘机械及其工作原理,指出了制约我国果园采摘机械发展的因素,最后分析了果园采摘机械的发展趋势.     

国内外采摘机器人机械手结构比较的研究

采摘机器人是未来智能农业机械化的发展方向,具有广阔的应用前景.国外采摘机器人发展非常迅速,但国内采摘机器人的研制与开发才刚刚起步.为此,通过采摘机器人机械手3种自由度结构形式一直角坐标型、极坐标型、关节型比较分析,以及末端执行器类型的比较研究并考虑了不同栽培方式对结构设计的影响,提出了适合于不同蔬菜和水果采摘的机械手结构,为采摘机器人机械手设计提供理论依据.     

重庆市果园采摘机械化发展现状及展望

为提高重庆市水果采摘机械化水平,本文对重庆市果园采摘机械现状进行了梳理研究,针对重庆市果园采摘机械发展的制约因素,提出合理的建议和策略。实践证明,大力发展果园采摘机械不仅能够提高重庆市水果采摘机械化水平,带动果园采摘机械及相关产业的发展,而且对于重庆市乡村振兴战略目标的全面实现也具有重要意义,同时对我国其他丘陵山区果园采摘机械的发展也有参考和借鉴意义。     

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。     

一种椰子抓取采摘机械手设计及其工作空间仿真分析

针对两种目前常用于椰子采摘的采摘方法—人工攀爬采摘和采摘机刀具切割采摘出现的劳动强度大、作业危险及效率低等问题设计了一种抓取采摘机械手。采摘机械手底座固定在椰子采摘机上,通过旋转功能组件实现采摘手抓的左右摆动,依靠气压升降、摆臂功能组件实现采摘手抓的升降和俯仰,利用机械手外手抓抓住果蒂,内手抓抓住椰子旋转采摘。为此,介绍了采摘机械手总体结构设计及工作原理,对其关键结构进行了建模,并进行了工作空间仿真分析。仿真结果表明:所设计的椰子采摘机械手工作点分布密集对称,满足工况需求,为进一步实际采摘实验提供了理论支撑。     

采摘机械手结构和控制系统优化——基于神经网络武术套路训练

采摘机器手在农业生产中具有广阔的应用前景,其采摘效率和采摘质量主要受机械手结构的影响。为了提高采摘机器人的作业性能,将武术套路训练的勾拳动作引入到了采摘机器人的机械手结构设计中,根据勾拳手形对采摘机器人的动作进行了优化,并结合神经网络武术动作误差训练方法,对机械手控制系统进行了改进,从而有效地提高了机械手作业的灵活性。为了验证该方案的可行性和可靠性,对采摘机械手进行了实验验证。结果表明:对机械手进行结构和控制系统进行优化后,其采摘范围较大,可以满足三维空间作业需求,采摘机械手动作响应较快,误差较小,满足高精度快速采摘的需求。     

一种多机械手编码控制系统的果蔬采摘机器人设计

为了提高果蔬的采摘效率,对果蔬采摘机器人进行了改进,设计了一种新的多机械手的编码控制采摘机器人。通过对机器人功能和结构的设计,使机器人具有了利用机器视觉技术的图像边缘提取来划分每个机械手的作业区间的功能,并可以利用编码器对每个机械手进行编码,从而完成多机械手的协同作业。对机器人的采摘作业性能进行了测试,首先利用机器视觉模块完成了苹果采摘区间的划分,并预设了每个机械手的采摘作业轨迹,利用编码器对预设轨迹进行了追踪。通过测试发现:机器人多机械手的实际追踪轨迹和预设轨迹的误差很小,满足设计需求,多机械手的协同采摘平均速度可以达到80个/min以上,具有高效的果蔬采摘性能。     

采茶机械手结构设计及运动控制研究

为了解决名优茶采摘难的问题。通过分析名优茶采摘现状,确定了机械手总体结构设计与研究目标。研究了机械手结构并对其进行优化分析。结果表明,运动控制采用计算机控制伺服电机驱动滚珠丝杠结构,实现了数据的同步与机械手的精确定位。茶叶的机械化采摘是未来的发展方向,该研究成果具有广阔的应用前景。     

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。     

采摘机械手末端控制系统的设计 —基于PLC和MCGS组态软件

为了提高采摘机械手末端控制系统的效率和精度,将PLC可编程控制器引入到了控制系统的设计上,对采摘机械手执行末端的上移、下移、左移、右移、抓紧和松开等动作功能进行了设计,实现了采摘机械手果实定位的自动化。为了验证方案的可行性,采用MCGS组态软件对机械手动作的准确性和响应时间进行了测试,结果表明:采用PLC控制系统后,采摘机械手执行末端的准确率较高,响应时间较短,控制系统具有较高的效率和精度。因此,PLC可编程控制器在采摘机械手末端控制系统中使用具有可行性。     

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。     

采摘机械手伺服控制系统电气自动化设计——基于PLC控制器

为了解决农忙时节易破损果实采摘困难、批量采摘劳动量大的问题,对采摘机械手进行了改进,将PLC可编程控制器引入到了机械手的伺服控制系统中,从而可以快速、高效地对水果进行采摘,并可以实现定位、采摘和收取果实等一系列的自动化控制。为了验证电气伺服控制系统的可行性,对采摘机械手进行了性能测试,包括果实的采摘成功率和破损率。试验结果表明:采用PLC可编程控制器后,采摘机械手具有较高的采摘成功率,且破损率较低,可以满足高精度采摘的需求。     

基于PLC的苹果采摘机械手运动控制系统设计

以苹果采摘机械手运动控制为研究对象,对机械手进行运动学分析与建模,设计了基于PLC的机械手硬件框架与运动控制方案、人机交互上位机和机械手轨迹规划的实验系统。实验结果表明:采用PLC控制器的苹果采摘机械手软硬件均能正常运行,该系统具有可靠性高、实时性和稳定性好等优点,对于农业采摘机器人快速识别目标并进行正确采摘作业具有很大帮助。     

多末端苹果采摘机器人机械手运动学分析与试验

提出了一种多末端采摘机器人机械手结构方案,设计了机械臂、末端执行器及其控制系统。机器人机械臂采用主从两级结构,从臂前端可挂接多个末端执行器。末端执行器能进行果实连续采摘,其结构紧凑、驱动简单、通用性好,可适用于苹果、柑橘、梨等球形水果的自动化收获。针对设计的采摘机械手具有多末端的特点,提出了果树分区采摘作业策略,一个采摘区内各个末端执行器同时连续采摘、果实集中回收。在此基础上建立了机器人机械手运动学模型,采用D-H法推导了运动学方程,运用Matlab Robotics Toolbox进行了运动学仿真验证。制作了机械手物理样机并在实验室环境下进行了机械手运动学及采摘试验,结果表明,机械手各从臂末端位置误差小于9 mm,采摘成功率为82.14%。     

果实采摘机械手的创新设计

果实采摘机械手是一种新型、实用的机械手,是一种为解决人们采摘高处果实难而创新设计的工具.为此,对果实采摘机械手进行了创新设计.该机械手结构轻巧,操作灵便;采用齿形剪,定位精度高;能进行自动分级采摘,避免了二次分拣;果实大小的界限、采摘高度范围均可自行调节,多方得益,市场前景广阔.     

农业采摘机械手路径规划——基于云平台和Q学习算法

首先,分析了Q学习算法在采摘机械手路径规划问题中的应用,介绍了云平台的工作模式,以利用其对路径规划进行计算;然后,设计了农业采摘机械手控制系统,实现了基于Q学习算法的采摘机械手路径规划。实验结果表明:采摘机械手成功避开了环境中的障碍物,且整个运动曲线路径偏差较小,充分证实了该系统的优越性。