采摘机器人定位导航系统设计 —基于机载三维激光成像电力巡线

采摘机器人作为一种典型的农业机器人,一直未得到普及,其主要受限于果实空间分布的不规律性,以及存在视觉定位及采摘方式等技术难题。为此,将机载三维激光成像电力巡线技术引入到采摘机器人的定位导航系统的设计过程中,通过果实的圆形检测和三维重构来确定果实的质心坐标,以提高采摘机器人导航视觉的精度和效率。为了验证方案的可行性,对果实图像采集和处理的准确性进行了测试,结果表明:视觉导航系统可以成功得到标准的圆形图像,通过三维重构后,质心坐标的计算结果和测量结果基本吻合,且对果实的成功识别率较高,从而验证了方案的可靠性。     

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。     

零耦合度空间2T1R并联机构运动学与刚度建模分析

根据基于方位特征(POC)方程的并联机构拓扑设计理论与方法，提出一种零耦合度、含1条冗余支链的三自由度两平移一转动(2T1R)并联机构，并对该机构进行拓扑分析。结果表明：该机构具有符号式位置正解和部分运动解耦特性，其被动冗余支链能避免奇异位置，改善刚度；因机构耦合度为零，易求解出其符号式位置正解，并分析了机构可能产生的3种奇异位置；运用虚拟弹簧法建立了每条支链的刚度模型并进行求解，给出并分析了机构笛卡尔刚度矩阵中扭转刚度和线性刚度的变化趋势，讨论了冗余支链对整体刚度性能的影响，验证了冗余支链可使机构整体刚度性能提升约22%。     

智能采摘机器人自动化系统研究 —基于交互式视音频技术

为了提高采摘机器人的作业质量,模仿英语移动教学交互式视音频技术,在采摘采摘机器人控制系统中引入了视音频交互技术,通过远程视频监测机器人的作业状态,然后利用声控技术对采摘机器人的作业姿态进行调整,实现了管理员和采摘机器人的视音频交互,可以有效地提高采摘机器人的作业质量,降低采摘机器人的故障率。为了验证方案的可行性,对采摘机器人自动化控制系统进行了测试,并引入了MIMO通信原理,以提高视音频信号传输的质量。测试结果表明:采摘机器人可以准确地识别远程端的声控信号,且根据指令信号动作的准确率较高,可以满足高精度采摘机器人的设计需求。     

除草机器人视觉导航中路面检测方法研究 —基于DSP图像深度处理

除草机器人是自主作业水平较高的一种新型农机设备,由于作业环境复杂,其作业质量和效率受视觉导航系统的影响较大。为了提高除草机器人视觉导航系统的精度及实时处理图像的效率,将DSP图像处理技术引入到了视觉导航系统的设计上。为了验证方案的可行性,结合MatLa软件对系统的图像处理能力进行了仿真实验,首先将采集图像利用MatLab处理为CCS的数据文件,然后传送给DSP处理器进行处理,最后将处理数据利用CSS传给MatLab软件进行图像显示,验证其是否能够成功的提取导航线位置。     

具有解析式位置正解的2T1R并联机构运动性能分析

求解具有解析式位置正解且部分运动解耦的并联机构,有利于后续的误差分析、动力学分析、运动轨迹规划与控制等。基于方位特征方程(POC)的并联机构设计理论与方法,设计了两种具有解析式位置正解且部分运动解耦的2T1R并联机构,并对这两种机构进行了方位特征、自由度及耦合度等主要拓扑性能分析;提出基于拓扑特征的运动学建模与求解方法,并据此求解了两种机构的解析式位置正解;基于导出的位置反解,分析了两种机构工作空间、奇异位形、动平台的速度与加速度变化规律。最后比较了两种机构的运动性能,选择了优选机型。为优选机型的动力学分析与样机研制提供了理论基础。     

崎岖山地环境履带机器人降维变系数控制方法研究

针对崎岖山地环境下自走式履带机器人自走姿态波动大、跟踪精度低等问题,研究了三维崎岖路面履带机器人控制方法。通过分析机器人在二维平整路面与三维崎岖路面的运动学模型,建立了降维运动学几何模型;设计了一种基于降维变系数的滑模控制方法,实现三维崎岖路面履带机器人的运动控制,并进行了平整路面与崎岖路面的路径跟踪仿真与试验。仿真结果表明,平整路面仿真中,行驶方向误差逐渐减小并趋近于0,侧向位置误差在±0. 2 m内波动,并可在1 s内完成姿态调整;崎岖路面仿真中,三轴位置误差均控制在±0. 1 m范围内,同样可在1 s内完成姿态调整。路径跟踪田间试验结果表明,平整路面和崎岖路面机器人跟踪稳定后的横向误差分别为-2. 9～8. 8 cm、-14. 3～21. 5 cm,姿态误差分别控制在±2°、±5°内,能够满足实际跟踪需求。     

苹果采摘机器人本体导航系统设计与研究 —基于极限学习机与图像处理

首先介绍了苹果采摘机器人本体模型,采用图像预处理提取苹果园区路径图像的特征值;然后,基于极限学习机的路径导航模型计算和求解苹果采摘机器人本体的最优导航路径,并利用MatLab软件进行了路径导航仿真试验。试验结果表明:该系统具有很好的避障和路径导航能力,能够有效规划出最短的避障路径,从而达到智能导航的目的,验证了整个系统的可靠性和可行性。