基于机器学习的采摘机器人动作执行效率优化研究

为了提高采摘机器人动作的执行效率,提高动作执行的控制精度,将机器学习算法引入到了采摘机器人控制系统的设计上,利用机械学习和归纳学习设计了采摘机器人的机器学习方法,并利用PID反馈调节对学习过程进行了优化,从而得到了效率较高的机器人采摘动作执行系统。以相同时间内果实的采摘量为作业任务,对不同机器学习方法的机器人采摘果实数目进行了仿真模拟,结果表明:采用机械与归纳学习方法和PID反馈调节方式,相同时间内可以采摘更多的果实,有效地提高了采摘机器人动作的执行效率。     

武术飞脚启发作用在采摘机器人智能化设计中的应用

为了提高采摘机器人的智能化水平,基于武术飞脚动作的连续性,参考飞脚动作的前馈特征,在智能化控制系统的设计上引入了神经网络前馈算法和PID控制算法。通过对误差的修正和期望与实际输出结果的反馈,提升了机器人的智能化水平和采摘作业动作的精确性,实现了采摘机器人的类人化设计。为了验证该方法的可行性,模仿生菜采摘机器人的作业环境对机器人的性能进行了仿真,结果表明:采用神经网络PID算法可以提高机器人控制系统的精确性,并可加快收敛速度,对提升机器人的智能化水平具有重要的意义。     

基于PID控制和ADAMS的快速移动采摘机器人设计

采摘机器人快速移动时,为了避免机器人侧翻,需要机器人具有较好的平稳性。为此,参考训练时运动员力的平衡控制原理,设计了机器人快速移动稳定系统。系统采用PID控制器对采摘机器人的受力进行监测和反馈,当检测到突变情况时可以调整机器人的姿态,保证其移动的平稳性。采用ADAMS软件建立了机器人的模型,并对机器人快速移动的速度进行了监测,模拟了PID控制器的响应过程,验证了基于训练力平衡控制原理的机器人平稳性控制器方案是可行的。     

基于单片机和智能监测的采摘机器人调速系统设计

由于采摘机器人的移动非常频繁,因此其速度控制是影响工作效率的主要因素,在机器人的移动过程中会产生较大的惯性和时延,在控制信号的输出和电机响应过程中也会有一定的延迟,采摘机器人的惯性会使采摘机器人不能很好地在预定的果实采摘位置停下。为了解决这个问题,提高机器人的采摘效率,设计了一种新的机器人调速系统。该系统速度由传感器进行采集,通过电机的变频调节实现移动速度的控制。为了使机器人的控制平稳,以STC89C52单片机为控制核心,设计了采摘机器人的闭环控制系统。最后,对采摘机器人的性能进行了测试,通过测试发现:采摘机器人可以准确地识别成熟果实,控制算法运行良好,可靠性高,实现了采摘机器人的自动调速功能。     

基于迭代学习PID算法的苹果采摘机器人设计

为了提高采摘机器人机械手控制系统的精准性和采摘机器人的移动效率,设计出基于迭代学习PID算法的苹果采摘机器人。借助MatLab软件平台进行模型搭建及控制系统仿真测试,实验室条件下进行硬件结构设计,并完成采摘过程测试、路径规划避障测试和采摘果实破损率统计分析。实验验证表明:基于迭代学习PID算法设计的采摘机器人可准确锁定采摘目标,迅速实施稳定的采摘动作,以最佳采摘角度最大程度地保证采摘果实完整性。基于迭代学习PID算法设计的苹果采摘机器人有效提高了采摘的精度和效率,使苹果整体完好率达到98.3%以上,最大限度保证了采摘苹果的质量。     

基于遗传迭代和模糊控制的采摘机器人目标追踪算法

为了提高采摘机器人目标追踪的效率和精度,在机器人视觉系统和控制系统的设计上引入了遗传迭代算法和模糊PID控制器,通过对图像处理过程和机械执行末端动作过程进行优化,可以得到更佳的采摘效果。在视觉系统对采摘图像进行处理时,可以通过遗传迭代算法对高质量图像进行筛选,并提高果实成熟度匹配的效率,果实识别后采用模糊PID控制算法对机器人执行末端进行控制,使其可以以更高的精度追踪到果实,执行采摘任务。     

基于模糊PID的采摘机器人机械手控制系统设计

为了提高采摘机器人机械手果实的定位精度,降低果实采摘过程的破损率,将模糊算法和PID控制引入到了机械手控制系统的设计上,并采用PC上位机编程和嵌入式系统实现控制算法的运行。为了验证算法的可行性和可靠性,以果实采摘真实环境为测试环境,对机械手的定位精度和果实采摘的破损率进行了测试,结果表明:采用模糊PID算法可以明显提高机械手的果实定位精度,降低果实采摘的破损率,对采摘机器人控制系统的优化设计具有重要的参考价值。     

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。     

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。     

电力系统配电网技术在农机自动化控制中的应用

为了提高农机的自动化控制水平,基于电力系统配电网自动化技术,将自我诊断和反馈调节方法引入到了农机的控制系统中,通过对控制系统故障的自我诊断和反馈调节,农机可以实现自主化作业,有效提高了农机的智能化作业能力。为了验证方案的可行性,以配电网自动化系统和采摘机器人控制系统的测试为例,对配电网自我诊断能力和农机的反馈调节有效性进行了仿真模拟,结果表明:配电网自我诊断系统可以有效监测到系统中存在的故障,而采用配电网反馈调节系统后,采摘机器人的故障率有所降低,将配电网自动化技术应用到农机自动化控制系统中是可行的。     

智能移动式果蔬采摘机器人设计——基于SOPC神经网络

果蔬采摘机器人一般采用移动式机器人,虽有着强大的计算能力和移动性,但其感知能力的局限性限制了其智能的发展。为了提高果蔬采摘机器人的智能移动性能,使其拥有更好的实现自主导航的能力,采用(system on a programma-ble chip,SOPC)微处理器系统设计了一种新的智能移动式机器人控制系统,并采用神经网络算法对其进行了优化,大大提高了机器人移动的精确性,增强了输入和输出的线性关系,使控制系统在单片芯片上实现了复杂系统的全部功能。通过测试发现:机器人的移动躲避障碍物时速度的稳定性较好,移动误差较低,实现了果蔬采摘无人控制下的智能移动。     

采摘机器人智能监控和路径规划设计研究

为了提高采摘机器人自主导航和自动化定位能力,提升机器视觉的路径规划精度,基于 TI 公司的MSP430 F149 单片机,设计了一款具有监控终端和GPS导航功能的自动采摘机器人,实现了机器人路径规划实时处理、通讯、定位、报警一体化和自动化控制功能. 通过测试发现,MSP430F149 单片机具有功耗低、体积小、操作简单,便于系统管理维护等优点. 对机器人5 种路径规划的总体行驶精度路、径规划的移动时间利用率、路径规划的漏采率进行了测试,通过测试发现:5 种路径规划中套行法的各种指标测试效果最好. 同时,结合MSP430 F149 单片机和PID算法,实现了采摘机器人高效自动化采摘功能,提高了机器人的采摘精度,为采摘机器人的智能化设计提供了较有价值的参考 .     

基于VR技术的采摘机器人采摘环境仿真研究

为了提高采摘机器人采摘果实的准确率,提升机器人的作业效率,将VR虚拟现实技术引入到了采摘机器人的设计上,提出了基于小波神经网络的机器人PID控制器优化算法,并通过对采摘虚拟环境的创建和机器人的虚拟建模,验证机器人的作业性能。以黄瓜真实生长环境为研究对象,创建了采摘机器人的作业环境,并对采摘机器人的采摘准确率进行了对比,结果发现,采用神经网络算法可以明显地提高采摘机器人的采摘准确率。     

单片机在便携式智能小型采摘作业机器人的应用

为了满足山地和丘陵地带的小面积果蔬采摘作业需求,开发了一种新型的便携式智能采摘机器人,并利用单片机设计了机器人的红外线视觉和运动控制系统,降低了机器人的本体体积,节约了设计成本。采用RT-Thread实现了单片机嵌入式系统的设计,并开发了RT-Thread Builder集成环境,利用Gcc编译器可以实现单片机嵌入式系统的实时控制。为了验证便携式机器人工作的可靠性,对机器人的红外线和无线控制系统及单片机嵌入式系统进行了测试。结果表明:采摘机器人线程调度和串口通信可以正常工作,便携式采摘机器人利用红外线追踪可以成功地锁定指定目标采摘区域,并且移动耗时与人工移动相比大大节省了时间,提高了采摘的作业效率,可以满足山区和丘陵地带采摘作业的需求。     

基于模糊控制系统的采摘机器人避障系统研究分析

针对目前使用的采摘设备落后、工作量大、稳定性差等问题,为了提高采摘机器人的环境适应能力,对采摘机器人的避障控制系统进行了分析,拟采用模糊控制系统的方法,来加强采摘机器人避障系统的能力和效率,减少采摘机器人避开障碍物及规划出适当路径所用时间。模糊控制使用超声波检测前方障碍物距离,以控制转轮速度和方向作为输入量,速比作为输出量,控制移动的速度和方向。为使采摘机器人避障路径规划尽可能短,采用改进的遗传算法和模糊控制系统建立基本模型。对采摘机器人的避障性能进行仿真试验,结果表明:基于模糊控制的采摘机器人的避障系统可以成功地避开障碍物及规划出最短行走路径,且能够快速定位树上的果实和准确地完成采摘任务,具有效率高、易操作、采摘成功率高等特点。     

基于RBF网络的果蔬采摘机器人运动轨迹控制研究

为了提高果蔬采摘机器人机械手运动的精确性,提高机器人移动的效率,提出了一种基于遗传算法和RBF网络的机器人运动轨迹控制方法,并对果蔬机器人机械手的活动和整体的移动轨迹进行优化,有效地提高了果蔬采摘机器人的工作精度和作业效率。为了验证设计的采摘机器人的可靠性,在大棚内对机器人的采摘性能进行了测试,包括机器人移动路径规划和机械手路径规划。通过测试发现:使用RBF神经网络算法可以有效地控制机械手在三维空间内的运动;在遗传算法控制下,机器人可以通过较少的计算次数利用神经网络算法搜索得到最优路径,计算精度达到了99%以上。其计算精度及效率高,为高效果蔬采摘机器人的设计提供了较有价值的参考。     

基于粗糙集与遗传算法的采摘机器人路径规划

为了提高采集机器人路径规划速度和自主导航的智能化水平,提出了一种基于粗糙集和遗传算法的路径规划方法,从而有效地提高了路径规划的速度和精度。采摘机器人根据实际果实采摘环境,利用图像分割技术,对果实目标进行识别,在二维栅格地图环境下,制定出决策表,并使用粗糙集对决策表进行约简,得到最小决策表,将其作为遗传算法初试种群,进行遗传交叉和复制操作,优化路径规划算法。为了验证采摘机器人算法性能的可靠性,对采摘机器人的性能进行了测试,包括果实图像的识别和机器人路径规划能力。通过测试发现:采摘机器人可有效地分割提取出成熟果实,并可完成多目标任务。对粗糙集和遗传算法的性能进行了测试,结果发现:使用粗糙集可以大大降低所需训练种群的数目,减少平均迭代次数;增加障碍物的复杂程度后,使用粗糙集遗传算法可以明显地提高路径规划的速度,从而提高了机器人采摘作业的效率。