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。     

静宁苹果轻简化栽培主推技术

苹果是劳动密集型产业,甘肃静宁作为全国苹果种植第一大县,目前苹果面积超过100万亩,户均面积20亩以上。近年来,由于劳动力成本上升,苹果管理中用工荒现象成为现实问题,每到疏花疏果、果实套袋、施肥、果实采摘等用工量大且集中的季节,一工难求。2019年,果园工价已涨到150元/天。     

梳刷式喜树叶采摘收集机设计

喜树叶具有很高的药用价值,目前喜树叶的采摘仍然以手工采摘为主,效率低且无法进行大规模种植,人工采摘已不能适应经济林树叶规模化加工利用的需要。为解决喜树叶的采收问题,研制出一款适用于山地丘陵地区作业的梳刷式喜树叶采摘收集机。通过电机驱动刷叶轮轴带动梳刷齿旋转完成对喜树叶的梳刷采摘,梳刷齿采用尼龙制作,不会损伤树枝,梳刷下的喜树叶落到集叶板后被风机吸入到集叶箱,从而完成采摘收集作业。该设备对于减轻喜树叶采摘劳动强度,提高林业经济效益具有重大意义。     

先进武术教学与智能采摘的协同管理技术应用

为进一步提高我国智能采摘的管理水平,将先进武术教学与智能采摘机理结合,构建协同采摘的管控体系。为此,在智能采摘机器人工作原理基础上,融入武术教学本质理念,搭建协同管理平台,同时建立协同采摘控制模型,并进行相应的算法和硬件控制电路设计,再经部件结构协调分配,考虑两者动作的柔性度与耦合性,得出协同采摘的三维运动模型,同时进行协同采摘试验。试验结果表明:基于经协同技术的采摘系统,采摘准确率在88%以上,误差在4%范围内,验证了设计的可行性与合理性,可为农业采摘技术研究提供参考。     

基于贝叶斯网络分类算法的采摘机器人故障诊断研究

提出了贝叶斯网络分类算法和采摘机器人故障诊断节点的选取的方法,建立了采摘机器人故障诊断贝叶斯网络模型,并从采摘机器人动力故障和执行器故障两方面进行了分析研究。实验结果表明:TAN贝叶斯网络算法在诊断正确率和耗时时间两方面,都明显优于NB算法,说明该系统不仅适用于采摘机器人动力故障和执行器故障诊断,且能够较大地提高故障诊断正确率和效率。     

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。