浅谈核工业机器人及其自控与遥控切换技术

在人类社会的发展进程中,科学技术起着重要地位,在科技发展的带动下,机器人技术也在不断的发展。日本福岛核事故后,深入核电站内部操作机器人成为了公众关注的焦点之一。本文将对我国核工业中遥控技术与机器人技术进行阐述。     

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。     

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。     

基于LM-BP神经网络的采摘机器人智能运动策略研究

首先介绍了BP神经网络和LM-BP神经网络的原理,然后介绍了采摘机器人运动学模型,最后采用LM-BP神经网络实现了采摘机器人智能运动策略。MatLab仿真表明:对于不同的果树种植布局及不同的起点和终点,采摘机器人采用该算法均能产生可行的无碰撞路径,以顺利完成采摘作业。     

我国农业机器人现状与发展趋势

农业机器人指的是一种以农产品为操作对象,兼有人类部分信息感知和肢体行动功能,是综合了多种学科交叉的可重复编程的柔性自动化或半自动化设备。农业机器人能够逐步代替人力而且不断帮助农业生产降低劳动强度,同时,其还可提高劳动效率,帮助解决目前许多国家面对的劳动力稀缺难题。农业机器越来越受到农业人口较少的发达国家的重视,也成为国际农业装备产业技术竞争的焦点之一。     

无线控制型外骨骼机器人的发展趋势研究

外骨骼机器人实质上是一种可穿戴机器人，它将人的智能与外部机械动力装置的机械能量结合在一起，它可以辅助人承受负载，可以给人提供额外的动力或能力，增强人体机能。无线控制型外骨骼机器人是外骨骼机器人一种，它以Arduino为控制核心，通过无线模块来传输控制信号，从而将人的灵活控制能力传递给智能机器人，应用于人类不能直接到达且控制极为复杂的机器人领域。     

试论整体叶盘机器人自动化抛光技术

整体叶盘技术是一种在航天航空领域应用较为广泛的技术，其技术的核心在于结构与技术的综合。整体夜盘技术的应用能够极大的提高机械的性能，并对机械的内部结构进行简化，减少了机械能耗以及故障发生率，使得整体的性能有了极大的提升。本文从整体叶盘的结构特点技术入手，分析了这一技术在应用型机器人抛光过程中的应用，并对具体工艺的控制提出了一些建议。     

基于记忆模拟退火和A*算法的农业机器人 遍历路径规划

【目的】解决农业机器人大田作业时遍历路径规划的问题。【方法】提出一种记忆模拟退火与A*算法相结合的遍历算法。首先通过记忆模拟退火算法搜索出任务最优目标点行走顺序,然后使用A*算法进行跨区域衔接路径规划。【结果】仿真试验结果表明,该算法规划的遍历路径曼哈顿距离比传统模拟退火算法减少了9.4%,遍历路径覆盖率能达到100%,重复率控制为4.2%。【结论】记忆模拟退火通过为传统模拟退火算法增加记忆器,增强了跳出局部最优陷阱的能力,提高了算法所得解的质量。该研究结果可为农业机器人遍历路径规划提供理论基础。     

大棚智能除草机器人设计

针对大棚内除草环境复杂，且杂草种类繁多导致识别困难的特点，设计了一种机械式智能除草机器人。对试验田数据进行采集后，使用Yolov5模型进行150次迭代训练，最终训练出模型平均精度(map50)为82%,为了提高识别准确率，迭代次数增加到300次，最终模型平均精度(map50)为91%,机器人使用了Jetson Orin nano开发板为处理器，Intel D435深度摄像头进行数据采集，图像处理时间为1.2 ms,满足实时处理要求。采用机械式除草，减少了农药使用，该研究可为以后智能除草设备设计提供参考。     

森林工程专业的机器人技术基础课程改革研究

机器人技术基础是东北林业大学工程技术学院森林工程专业的选修课,是机械、电子、控制、检测、通信和计算机相关知识的有机融合。笔者结合森林工程专业的办学定位,分析该课程在森林工程教学中的作用和现状,从教学内容、教学方法、课程学习评价等方面,提出了机器人技术基础的课程改革办法。这些改革办法的实施不仅培养了学生分析问题、解决问题的能力,还适应了社会发展对复合型人才的需求,也提高了整个课程的教学效果和教学质量。