视觉导引AGV鲁棒特征识别与精确路径跟踪研究

针对AGV多分支路径与工位点标识的可靠识别以及导引路径的精确跟踪问题,提出了一种基于双视野窗口的鲁棒特征识别与精确路径跟踪方法。采用整幅视野范围作为模式识别窗口,在该窗口采用基于核主成分分析(KPCA)和BP神经网络的识别方法,将路径特征通过核函数映射到高维空间进行PCA降维,再利用BP神经网络识别降维后的样本矩阵。同时提出一种导引扫描窗口设置方法,该窗口范围取决于摄像机竖直视角以及摄像机安装倾斜角,在导引扫描窗口内将导引路径简化为直线模型并用最小二乘法拟合,针对拟合直线计算导引所需的路径偏差。实验结果表明,KPCA-BP方法显著提高了路径特征识别的实时性和鲁棒性,6类路径特征的平均特征识别正确率为99.5%;导引扫描窗口有效减小了导引路径直线拟合的计算误差,直线路径跟踪误差小于3 mm,曲线路径跟踪误差小于30 mm。     

基于双切圆寻线模型的农机导航控制方法

针对油菜直播机组导航作业中田头换行、转弯等直线跟踪之间的衔接控制问题,设计了一种适用于2BFQ-6型油菜精量联合直播机导航的双切圆寻线模型控制方法。对初始偏差较大时拖拉机的寻线路径进行了定量分析,获得最优寻线路径的几何关系,依据该关系构建控制决策方法。所建决策方法根据拖拉机位姿状态选择相匹配的控制方程组,计算获得前轮转角以实现导航控制。进行了双切圆寻线模型参数仿真优化和性能与适应性仿真试验。使用该模型控制器进行拖拉机路面导航试验,结果表明:当行驶速度为0.7 m/s,拖拉机与目标直线初始横向偏差为7 m,初始航向偏角为90°时,控制器横向偏差响应的超调量不超过3%,上升时间小于14 s,调节时间不大于19 s,较纯追踪模型方法的超调量和调节时间更小;田间和路面试验结果表明:该模型控制方法对2BFQ-6型油菜精量联合直播机导航作业过程中的对行播种起始位姿调整和套行作业自动转弯操作具有指导价值。     

履带式拖拉机自动驾驶系统路径智能跟踪控制研究

为实现复杂环境下履带式拖拉机田间作业的路径跟踪控制,设计了履带式拖拉机自动驾驶系统,并对路径跟踪与控制算法进行了研究。自动驾驶系统由MCU、双源激光定位系统、速度控制系统、点火/熄火控制系统、液压转向系统等组成。采用模糊算法对行驶过程中的路径偏差进行补偿,实现对路径的跟踪控制。为验证算法的有效性,进行了Matlab/Simulate仿真与田间试验。结果显示对于NF502型履带拖拉机,该系统在100 m范围内可实现有效控制,表明该算法能实现对行驶路线跟踪与控制。     

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。     

半自动烟苗栽植器的结构设计与试验验证

烟苗栽植器是烟草移栽机的核心机构,该机栽植器设计应用偏置双圆盘四连杆旋转工作原理,适合于栽植钵苗和漂浮苗。分析烟苗移栽时的运动情况知特征系数λ>1是栽植器设计及保证移栽质量的基本依据和正常工作的必要条件,同时通过在不同栽植速度和深度情况下的正交试验确定了栽植器各设计参数的具体值,从而建立鸭嘴运动轨迹的数学模型。     

基于摆线运动的黄瓜采摘机器人终端滑模轨迹跟踪控制

黄瓜采摘机器人是机器人技术在农业中的具体应用,而快速稳定地到达目标采摘点的轨迹规划则是黄瓜采摘机器人研究的主要内容之一。根据摆线运动曲线光滑,并能在有限区间的端点产生零速度和零加速度的特点,将其应用于黄瓜采摘机器人关节空间的轨迹规划,该方法计算简单,实时性好。同时,为了实现对期望轨迹的精确跟踪,构造了一种快速非奇异的终端滑模控制器,采用指数和幂次结合的趋近率方法,引入非线性滑模面,突破了普通滑模控制器在线性滑模条件下渐进收敛的特点,并且不会出现传统终端滑模控制的奇异性和抖振问题。李亚普诺夫稳定性分析和仿真试验证明：它能够准确的跟踪期望轨迹,并能使位置跟踪误差在有限时间内收敛到零,响应时间短,跟踪效果好。     

Where do you think you’re going? Accounting for ontogenetic and climate‐induced movement in spatially stratified integrated population assessment models

Understanding spatial population structure and biocomplexity is critical for determining a species’ resilience to environmental and anthropogenic perturbations. However, integrated population models (IPMs) used to develop management advice for harvested populations have been slow to incorporate spatial dynamics. Therefore, limited research has been devoted to understanding the reliability of movement parameter estimation in spatial population models, especially for spatially dynamic marine fish populations. We implemented a spatial simulation–estimation framework that emulated a generic marine fish metapopulation to explore the impact of ontogenetic movement and climate‐induced distributional shifts between two populations. The robustness of spatially stratified IPMs was explored across a range of movement parametrizations, including ignoring connectivity or estimating movement with various levels of complexity. Ignoring connectivity was detrimental to accurate estimation of population‐specific biomass, while implementing spatial IPMs with intermediate levels of complexity (e.g. estimating movement in two‐year and two‐age blocks) performed best when no a priori information about underlying movement was available. One‐way distributional shifts mimicking climate‐induced poleward migrations presented the greatest estimation difficulties, but the incorporation of auxiliary information on connectivity (e.g. tag‐recapture data) reduced bias. The continued development of spatially stratified modelling approaches should allow harvested resources to be better utilized without increased risk. Additionally, expanded collection and incorporation of unique spatially explicit data will enhance the robustness of IPMs in the future.     

汽车制动轨迹的仿真分析

本文在汽车制动时的整车力学模型、轮胎数学模型和制动器数学模型的基础上,建立了汽车制动时的数学模型,并通过Matlab／Simulink进行仿真。结合汽车在实际制动时的制动轨迹与仿真结果进行对比,验证所搭建模型的准确性,从而为汽车制动稳定性的检测提供理论依据。     

取料机械手结构设计以及操作设计

本设备主要于油压机配合使用,用于从油压机内部取出加工完成的工件。为与油压机的动作配合,建立了与油压机的信号通讯,本设备主要由横行运动单元、上下行运动单元、吸盘组件及机架等组成。自动完成取件的全部过程,以压缩空气作为气缸动力的动力源,由气动电磁换向阀控制,结构简单,工作可靠,是一个自动化程度很高的设备,适用于现代自动化生产的要求。     

基于自适应导航参数的智能车辆视觉导航

为提高导航路径识别的鲁棒性和实时性,采用了分区阈值二值化、噪声点搜索及滤波等图像处理方法,并对导航路径进行分区逐段识别;在路径跟踪方面,在获取的导航路径图像中选取远端路径和近端路径,以远端路径和近端路径的方位偏差量作为确定目标路径的依据,使提取的导航参数能适应导航路径的变化。根据四轮智能车辆模型进行路径跟踪仿真计算。在此基础上,采用两块数字信号处理器,对基于路径导航的视觉智能车辆进行了设计和试验验证。试验结果表明采用该方法设计的智能车辆具有较好的路径识别和跟踪控制效果。