基于双目视觉的农业机器人运动定位与避障研究

针对当前机器人定位避障技术中,感知外界环境信息单一及误差大等问题,提出了一种基于双目视觉的农业机器人运动定位和避障系统,可以通过双目视觉采集农业机器人周边的环境信息,实现农业机器人运动定位和避障。MatLab实验结果表明:农业机器人从起点成功到达终点,算法路径为最优避障路径,证明了系统的准确性和可行性。     

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。     

农业机器人避障路径智能规划研究

随着农业科技的发展,机器人技术凭借其作业效率高、人力资源投入少、安全隐患小等优点,在农业生产方面的应用越来越广泛。但是,机器人在未知的农业生产环境中,缺乏自动寻径功能,自适应运动能力较弱,在躲避障碍物方面的研究更是少之又少。为此,通过研究农业机器人运动系统结构及自我定位原理,建立了农业机器人运动模型,完成了避障路径规划的结构设计,并采用模糊控制算法,对机器人避障流程进行了合理规划。最后,进行仿真实验,验证了农业机器人能够成功躲避障碍物,即机器人避障路径规划的可行性。     

基于篮球运动的避障系统开发设计

随着科技水平的提高,机器人的应用范围不断增加,其工作环境复杂多变,设计出一套应变能力强的避障系统必不可少。为此,阐述了基于篮球运动的避障系统设计,引用篮球运动中的个人防守技巧和立体型进攻防守技巧,研究篮球运动中进攻时的防守躲避意识,以动态窗法建立工作控制,并对工作环境信息实时采集分析,反应到控制系统,及时躲避障碍。农业机器人的行进方向采用模糊逻辑控制方法,避障系统设计则以VFH避障算法实现自主避障。避障系统设计中需要考虑动态障碍的运动学,才可及时自主避开。仿真试验结果证明了该避障系统的有效性和实时性。     

基于蓝球比赛运动的农业机器人避障系统设计

农业机器人面临的作业环境越来越复杂,为保证机器人在复杂环境中正常工作,机器人需要拥有可自主避障的行为控制系统来适应作业环境中未知障碍物避开的需要。在基于篮球比赛运动的农业机器人避障系统研究中,通过动态窗法建立工作控制,模拟了篮球运动中的动态避球行为,并为以模糊控制方法实现自主避障,使移动机器人的避障行为通过模糊逻辑控制和基于优先度的决策程序来实现。仿真实验表明:该机器人的避障系统有效、实用性好且具有实时性。     

阿克曼转向农业机器人的多级模糊控制避障

针对大田作业农业机器人避障问题,引入多级模糊控制策略,通过三角信息融合法处理超声波阵列信息,并采用齐次坐标变换获取全局坐标系下的障碍物信息,将其分别作为主、子模糊控制器的输入。主模糊控制器实时调整子模糊控制器的量化因子和比例因子,子模糊控制器通过模糊推理获得农业机器人的几何中心速度和等效前轮转向角,并依据阿克曼转向原理协调分配四轮驱动速度和转向角度。仿真实验表明:该控制方法能够使农业机器人规划的从起始状态到目标状态的无碰撞路径更加平滑,同时使农业机器人避障所需步数减少13%左右。     

基于Seekur的农田机器人激光避障设计与仿真

以农业机器人为代表的新型智能农业机械装备的开发已经成为现代农业领域研究热点之一。为了探讨农田环境下机器人作业时自主避障问题,设计了基于Seekur机器人平台的自主避障系统,由激光传感器、WRAP wifi interface和远程监控PC组成;通过分析农田环境中避障应用需求,设计了模糊逻辑算法避障策略。通过在Mat Lab中的模糊逻辑仿真和Mobile Sim中的避障过程仿真,验证了模糊逻辑避障算法具有较好的避障效果。     

基于强化学习的采摘机器人采摘臂避碰设计

首先介绍了采摘机器人采摘臂避障问题和强化学习理论,并将强化学习方法应用到采摘臂避障问题中,构建了一平面3自由度的采摘机器人采摘臂的多Agent避碰系统。笔者研究目标是通过Agent感知采摘臂连杆与障碍物之间最小距离d和采摘臂姿态偏差角θ两方面信息,然后进行避障规划,在复杂未知环境中使其找到合适路径采摘目标。在NET平台上进行了基于强化学习的采摘臂避障系统平台的开发与仿真,对采摘臂避障系统的避障能力进行了测试分析。仿真实验表明:采摘臂避障避碰系统避障能力比较强,能够在复杂环境中采取避障措施,并准确达到指定位置。     

农业机器人底盘关键技术研究现状分析

底盘总成是自走式农业机器人的重要组成部分,其性能优劣直接影响机器人的作业质量和效率。随着我国精准农业、智慧农业的迅猛发展,机器人技术在现代农业生产中的应用日益广泛,尤其是机器人底盘技术,集中在底盘技术的定位建图、路径规划和自主避障等方面,承载了机器人整体的定位、导航及避障等基本功能。本文基于现阶段国内外农业机器人底盘技术的发展概况,主要对我国农业机器人底盘定位建图、路径规划以及自主避障等关键技术的研究现状进行分析,并针对目前我国农业机器人底盘技术存在的不足,提出了未来农业机器人底盘技术的研究方向与展望,为智慧化现代农业生产中机器人技术深入研究和持续发展提供参考。     

四足机器人的障碍检测及躲避系统设计

当今社会,人工智能行业蓬勃发展,机器人是未来发展的必然趋势。仿生机器人是机器人领域的一个重要分支。文章根据全国机器人大赛ROBOCON赛事规则要求,设计了一款四足机器人,采用STM32F407VET6作为主控制器,对其自主避障系统做了研究。针对四足机器人的障碍检测及躲避,设计了一种基于激光雷达、光电等多种传感器信息融合的自主避障算法及避障策略的四足机器人,在上位机对各方面功能进行仿真,实现四足机器人自主避障,并对四足机器人的障碍检测及躲避系统进行实验验证,证明理论的可行性,满足了预期的设计指标。     

电子商务英语翻译在采摘机器人多语言系统中的应用——基于ESP理论

随着现代机器人技术的发展,农业作业机器人也有了很大的进步,自主作业能力有了大幅度提升,如自主避障、自主定位导航、自动分辨果实成熟和自动采摘等。采摘机器人的自主作业一般靠编程来实现,在遇到特殊情况时,需要专门的指令来控制采摘机器人。语音信号是一种高效控制指令,如何识别语音控制指令是采摘机器人多语言识别系统的设计关键。为此,基于ESP理论思想,采用DTW算法,对采摘机器人的多语言识别系统进行了设计,并针对其识别的准确率进行了验证。实验结果表明:采摘机器人多语言识别系统可以较好地识别各种语音样本指令,准确率超过了95%,可以满足采摘机器人高精度控制的设计需求。     

基于足球比赛运动的采摘机器人自主避障设计

随着科技水平的提高,农业生产向实现智能化发展,农业采摘机器人中的自主避障控制系统成为重点。在农业生产环境复杂且未知的条件下,采摘机器人的控制需要具有较高的智能化水平。为此,基于足球比赛运动的控制规则,设计了采摘机器人自主避障控制系统;阐述了基于足球比赛运动的移动机器人自主避障设计实现技术、控制技术及模糊逻辑控制方法,使机器人的移动通过模糊逻辑控制和基于优先度的避障策略来实现。仿真试验结果表明:该采摘机器人自主避障设计有效性和实时性较高,在农业生产的复杂环境中,可较好地自主避障并进行路径优化。     

农业喷雾机器人的机械结构创新设计

农业机器人是21世纪农业机械的发展趋势之一。为此,讨论了农业机器人的技术特点和基本特征,重点论述了一款可以自主行走且能避障的农业喷雾机器人机械结构创新设计。其主要包括载体移动系统和车载喷雾系统的创新设计,给出了具体的设计方案和部分结构图以及参数。该农业喷雾机器人一方面提高了农业喷雾作业的效率,实现作业的自动化;另一方面降低了作业对操作者的健康影响。     

大数据在农业机器人路径规划实时同步定位中的应用

为了使农业机器人能够有效地避开作业过程中的障碍物,设计了基于大数据的农业机器人路径规划与实时同步定位系统。该系统采用大数据云平台,给出了单个小障碍物的避障策略,提出了避障路径规划和实时同步定位算法。实验结果表明:应用云平台大数据进行路径规划和实时定位非常有效,解决了农业机器人在作业过程中的路径规划和实时同步定位问题,可为其他相关领域的避障路径规划提供参考。     

基于PLC的采摘机器人作业路径避障系统设计

为提高果实采摘效率,基于PLC技术设计了采摘机器人的作业路径避障系统。系统主要由信息获取系统、工控机主程序及运动执行系统等部件组成,通过PLC技术对路径规划和果实的采摘、运输进行控制,并采用改进的蚁群算法对最优路径进行规划。对采摘机器人在温室环境下进行性能测试,结果表明:采摘机器人可以实现作业路径避障,并完成果实的采摘,工作性能稳定,能够满足农户对采摘机器人的使用和性能要求。     

篮球战术在采摘机器人避障模糊控制系统中的应用

为了实现采摘自动化,加快采摘机器人的普及,在成本低廉的测距传感器模糊控制避障系统的基础上,设计了新型摘机器人避障系统。基于篮球战术规则设计了模糊规则库,提高了避障精度。系统包括避障系统、目标导引系统、权重分析系统和动作融合系统,最终输出机器人的速度V和转角Δθ。通过控制左右两驱动电机,实现机器人的速度V和转角Δθ。本系统具有成本低及工作可靠性高的特点,通过系统仿真发现,与传统的传感器模糊控制避障系统相比,该系统显著提高避障性能。     

农业机器人中超声波测距的不确定性研究

障碍物与机器人之间距离的获取是研究农业机器人自动避障的前提,而超声波传感器作为一种常用的测距装置被广泛应用于农业机器人中.为此,在研究超声波传感器的测量特性的基础上,分析了测距信息的不确定性因素,并针对这些不确定信息提出了基于概率和D-S证据理论的两种方法.这两种方法通过对获取的信息进行分析和融合,能正确地描述障碍物所处的位置,从而实现了机器人准确探测周围环境的任务.仿真实验表明,两种方法正确、可行.最后,通过对不确定信息的解释和复杂度分析等方面对该两种方法进行了比较和分析.     

采摘机器人避障控制系统研究 —基于ARM+DSP和视觉传感器

以采摘机器人移动路径中躲避障碍物为研究对象,首先介绍了视觉系统,接着从系统总体方案、软硬件设计等方面进行了详尽的介绍和设计。系统以防止采摘机器人与障碍物的碰撞为前提,分析了系统躲避障碍物的策略,实现了基于ARM+DSP和视觉传感器的采摘机器人避障控制。利用MatLab 7.0进行了仿真验证,结果表明:避障控制系统可以实现避障和路径规划,且路径最优、耗时最少,证实了整个系统的可靠性和可行性。     

基于计算机视觉的采摘机器人智能避障系统研究

为了实现采摘机器人对前进道路上障碍物的避障功能,提出了一种基于计算机视觉技术的采摘机器人智能避障系统。该系统结合计算机视觉技术与嵌入式智能控制技术,引入障碍物立体识别检测技术,将其应用于采摘机器人的静态避障中。试验结果表明:该系统能够准确无误地避开障碍物,并能在动态移动中规划出局部最优路径,证明了该智能避障系统的有效性、准确性和可行性。     

采摘机器人智能避障决策系统——基于ZigBee和单片机

首先介绍了碰撞危险度的原理及算法,基于决策、视觉采集、运动控制和ZigBee无线通讯4个子系统设计了采摘机器人智能避障决策系统;然后运用模糊控制理论实现了机器人避障功能,并对系统进行了MatLab仿真试验。结果表明:系统可以安全避开障碍物,而且可以自主规划最优避障路径,符合设计要求,证明了智能避障决策系统的可靠性和可行性。