基于逆运动学降维求解与YOLO v4的果实采摘系统研究

为提高采摘设备的执行效率，采用六自由度机械臂、树莓派、Android手机端和服务器设计了一种智能果实采摘系统，该系统可自动识别不同种类的水果，并实现自动采摘，可通过手机端远程控制采摘设备的起始和停止，并远程查看实时采摘视频。提出通过降低自由度和使用二维坐标系来实现三维坐标系中机械臂逆运动学的求解过程，从而避免了大量的矩阵运算，使机械臂逆运动学求解过程更加简捷。利用Matlab中的Robotic Toolbox进行机械臂三维建模仿真，验证了降维求解的可行性。在果实采摘流程中，为了使机械臂运动轨迹更加稳定与协调，采用五项式插值法对机械臂进行运动轨迹规划控制。基于Darknet深度学习框架的YOLO v4目标检测识别算法进行果实目标检测和像素定位，在Ubuntu 19.10操作系统中使用2000幅图像作为训练集，分别对不同种类的果实进行识别模型训练，在GPU环境下进行测试，结果表明，每种果实识别的准确率均在94%以上，单次果实采摘的时间约为17s。经过实际测试，该系统具有良好的稳定性、实时性以及对果实采摘的准确性。     

一类6自由度Delta型机器人运动学分析

为满足工业机器人多角度操作需求,提出了一类具有3组耦合分支,且对称分布的6自由度Delta型机器人。首先,将每组耦合分支拆分为独立运动单元,并等效为串联运动链,基于旋量理论求出等效后的运动自由度;其次,利用闭环矢量回路法分别计算耦合分支中每条主动链的位置逆解,建立机器人的逆运动学模型;在此基础上,提出一种搜索算法,用于描绘满足边界条件的机器人运动空间,并与相同尺度参数的3自由度Delta机器人进行对比。结果表明,3自由度Delta机器人的运动空间是所提机器人工作空间的子集。最后,根据理论分析,完成了工程样机的搭建与运动实验,实验结果表明,该Deta型机器人具有6个自由度运动能力,且所提运动空间搜索算法具有较高的计算精度。     

关于点的合成运动中的两个问题

本文讨论了在合成运动中，动点与动参考系的选取，相对运动轨迹对计算点的绝对速度和绝对加速度的影响．证明了相对运动轨迹只对点的绝对加速度计算有影响，阐明了选取动点和动参考系的原则．     

杨忠堡村牛羊养殖特色主导产业发展规划

作为“整村推进”的“科技扶贫”工作人员,在当地主导产业发展规划的制定中,必须要通过认真地调查研究,依据当地生产力发展的基本条件、发展现状及发展趋势等,科学利用资本积累及运行发展的基本规律,坚持“扬长补短、发挥优势,壮短益长、挖掘潜力,突出重点、优先发展”的基本原则,寻求能够促进当地生产力快速高效发展的方法和措施.介绍了杨忠堡村的概况,阐述了牛羊养殖特色主导产业规划的主导思想及生产内容,制定了产业发展方向和目标,并分析了预期经济效益.     

行星轮系水稻钵苗移栽机构正反求设计方法研究

为了解决现有行星轮系水稻钵苗移栽机构较难同时具备理想的移栽轨迹和姿态的问题,提出了正向设计与局部轨迹微调的反求设计相结合的设计方法。以非圆齿轮行星轮系水稻钵苗移栽机构的设计为例,阐述该方法的实现过程。建立行星轮系水稻钵苗移栽机构设计要求,并分析其工作原理,在前期正向设计的基础上,局部调整其移栽静轨迹,通过反求设计进一步优化设计移栽机构。进行局部反求设计的运动学分析和运动学建模,基于Matlab平台开发计算机辅助设计软件,通过人机交互的方式得到移栽机构的机构参数,使其不仅满足移栽臂移栽的姿态要求,同时获得更理想的移栽工作轨迹。根据最终得到的机构参数设计移栽机构结构,完成三维建模、虚拟仿真试验,加工、装配移栽机构物理样机,完成了高速摄像运动学试验。将移栽机构理论计算、虚拟仿真、样机试验得到的移栽静轨迹比较,同时逐一将轨迹相关参数、取秧角、推秧角、角度差等设计目标参数与相应数值化目标进行对比,结果显示,均满足要求,验证了设计方法的正确性。与以往单一的正向设计、反求设计方法相比,该方法设计的移栽机构不仅具有更优的移栽工作轨迹,也可满足较好的移栽姿态要求。     

一种基于GIS平台的配电网潮流计算方法

以实例的方法,探讨基于配电GIS平台实现潮流计算的方案。利用GIS平台中的全局唯一编码（GUID）描述配电网络拓扑模型,取代传统前推回代方法中的节点、支路编码方式,为潮流计算提供更完整、精确、更新及时的参数。在Matlab环境下设计配网潮流计算模块,在GIS平台上集成该模块,实现可视化的潮流计算,将结果直观的显示在配电网地图上。     

基于改进蚁群算法的3-PPR并联机构位置正解研究

针对3-PPR并联机构位置正解问题,运用螺旋理论计算其自由度,并分析其运动特性,同时通过解析法构建该并联机构的完整运动学逆解。将并联机构运动学正解问题的求解转化为对目标函数优化问题的求解,并基于此建立该并联机构正解的目标函数优化模型。通过对基本蚁群算法进行有效的改进,构建了可用于求解连续优化问题的改进蚁群算法。运用该算法求解3-PPR并联机构的运动学正解并进行Matlab仿真分析,对比传统数值方法和改进蚁群算法,证实该算法具有良好的全局寻优能力,并能避免初值和局部最优值对计算结果的影响,可有效应用于求解并联机构的位置正解问题。     

油葵收获割台工作性能仿真及试验研究

为研究油葵收获割台在工作过程中的性能与可靠性,得到该割台正常工作时的关键参数,利用SOLIDWORKS对割台进行三维参数化建模并导入ADAMS中进行运动学仿真,得到收获时茎秆受力和摆动程度的仿真结果并进行正交组合分析,仿真和分析结果表明:割台正常工作最优参数的组合是拉茎辊转速800 r/min、机器的行驶速度2.12 km/h、拉茎间隙10 mm、拉茎辊的倾角20°,同时往复切割刀的切割速度2 m/s时茎秆的受力最小,通过田间试验发现整个收获过程籽粒损失率≤3%,喂入输送绞龙的茎秆较短,收获可靠性较好,结果表明该割台适合油葵的机械化收获。     

COMAU-120机器人逆运动学分析及其求解

机器人逆运动学在机器人学中占有非常重要的地位。为此,建立了COMAU-120机器人的运动学模型,并利用奇次变换导出了逆运动学求解公式。机器人逆运动学分析方法在实际中得到了应用,为实现弧焊机器人系统路径规划和离线编程奠定了基础。     

一般6R机器人的高精度逆运动学优化算法

为提高一般6R机器人逆运动学算法的精度和效率,提出一种基于符号运算和矩阵分解的优化算法。对6个基础逆运动学方程作变换,采用符号运算预处理得到14个逆运动学方程,避免大量浮点数计算累积误差。利用其中6个方程与关节变量3无关的特点,将目标矩阵从24阶降低到16阶,包含的关节变量从3个增加到4个。把一元16次方程求根问题转换为矩阵特征分解问题,并选取较高数量级的相关数据元素计算关节变量,进一步提高了算法精度。以一般6R机器人为例,求解结果表明,提出的算法能够得到具有任意期望精度的最多16组实数逆运动学解。