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1.
基于机器视觉边缘检测的园林喷药机器人导航线提取   总被引:1,自引:0,他引:1  
导航路径的精确拟合是园林机器人自动化导航的关键,针对现有园林喷洒机器人仍是人工操作为主的现象,提出一种基于视觉边缘检测的导航路径拟合算法,用于指导园林喷药机器人的自动化导航。首先利用“化曲为直”的思想,截取拍摄图像的最后200像素行作为感兴趣区域;其次提出一种针对园林道路的灰度化因子,对图像进行灰度化处理;然后对图像进行行扫描,根据噪声和道路在几何学上的差异,设定宽度阈值T,快速检测出道路边缘;根据检测出的边缘点,计算道路边缘点的均值拟合出边界线;最后,根据道路顶点坐标,计算出梯形道路的中轴线方程提取出导航线,为园林机器人导航提供参数。试验结果表明该算法处理一幅图像平均耗时53 ms,误差在0.6°内,可见本文所提算法可以满足实时性要求,且算法鲁棒性好、准确性高,为园林喷药机器人的自动化导航提供理论依据。  相似文献   
2.
基于自监督学习的温室移动机器人位姿跟踪   总被引:1,自引:1,他引:0  
为实现温室环境下机器人行进过程中的位置及姿态跟踪,该研究提出一种基于时序一致性约束的自监督位姿变换估计模型。模型用软遮罩,处理视频帧间静止造成的位姿预测值收缩现象,进一步用归一化遮罩,解决非刚体场景和目标遮挡问题。设计了一种星型扩张卷积,并基于该卷积,为模型构建自编码器。在采集自种植作物为番茄的日光温室视频数据上开展训练和测试试验。结果表明,与不采用遮罩处理的模型相比,采用软遮罩的模型,位置和姿态估计相对误差分别减少5.06个百分点和11.05个百分点,采用归一化遮罩的模型,这2项误差则分别减少4.15个百分点和3.86个百分点,2种遮罩均可显著提高模型精度;星型扩张卷积对降低模型误差是有效的,在网络参数不变的前提下,该卷积使姿态估计相对误差减少7.54个百分点;时序一致性约束使姿态估计均方根误差下降36.48%,每百帧累积姿态角误差降低54.75%,该约束可用于提高模型精度及稳定性;该研究的位置及姿态估计相对误差分别为8.29%和5.71%,与Monodepth2相比,减少了8.61%和6.83%。该研究可为温室移动机器人导航系统设计提供参考。  相似文献   
3.
董戈 《农机化研究》2021,(3):260-264
首先,介绍了水果收获机器人抓取系统的总体架构;然后,利用深度学习对水果目标识别进行了研究,实现了一套基于卷积神经网络的目标检测算法;接着,利用图像处理技术实现了对目标物体定位的功能,可以引导水果收获机器人完成对目标水果的采摘。实验结果表明:水果收获机器人抓取系统对水果坐标的计算误差较小,且具备较强的水果识别和定位能力。  相似文献   
4.
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。  相似文献   
5.
基于视觉伺服控制的机器人手眼标定和逆运动学求解一直是视觉伺服领域的核心问题。随着应用场景的逐渐复杂,传统手眼标定方法已无法满足需求;随着网络深度的增加,单一BP神经网络逆运动学求解算法的误差趋于饱和甚至变大,无法进一步提升网络性能。针对以上问题,本文将手眼标定和逆运动学求解融合为拟合目标图像坐标到机器人各关节角之间的映射关系问题,提出了一种残差BP神经网络算法。使用多个残差网络模块的方式加深BP神经网络的深度,残差模块的输入信息可以在网络内跨层传输,较好地解决了因深度增加网络模型容易产生梯度消失而无法提升网络性能的问题;通过6自由度机器人雅可比方程对逆运动学解的空间进行划分,确定了8个独立的区域,基于独立区域方法对训练数据进行处理,从而避免了多自由度机器人逆运动学多解对网络学习的影响,网络训练精度提升了2个数量级,训练速度提高了2倍。在REBot-V-6R型6自由度机器人输送线分拣系统中进行二维平面抓取和三维实物抓取实验,实验结果验证了该方法的准确性。结果表明,该方法比1层BP神经网络、3层BP神经网络、5层BP神经网络的训练精度分别提高了4个数量级、2个数量级、5个数量级,测试精度提高2个数量级;与传统标定方法相比,本文方法节约了逆运动学求解过程的计算成本,抓取位姿精度提高了1个数量级。  相似文献   
6.
为了提高移动式采摘机器人的控制效率和移动精度,将直流电机驱动电路引入到采摘机器人移动控制系统的设计中,并采用PID算法对移动速度进行调节,从而避免采摘机器人在移动过程中产生较大的速度波动,提高其作业时的平稳性。为了验证PID算法在采摘机器人移动控制系统上使用的可行性,模拟葡萄采摘机器人的作业环境,对采摘机器人移动过程的速度控制进行了仿真模拟,结果表明:达到速度预定目标时,PID算法比常规算法具有更快的响应速度,调节过程也更加平稳。  相似文献   
7.
针对果园巡检机器人长臂因抖动而严重制约图像采集效率的问题,该研究提出基于臂体上3个部位的仰角构建单一反馈量进行抖动抑制的方法。首先基于臂体外伸段的有限元模态分析结果,通过固有频率和静变形的等效,建立三杆两扭簧等效机构的动力学模型。并基于微分平坦理论将3个倾角传感器读数合成为一个系统输出量,以平坦输出量作为被控量,采用PID控制器进行抑振试验,再利用自抗扰控制(Active Disturbance Rejection Control, ADRC)思想中对广义扰动的处理方法,将被控模型等效为二阶系统形式,并将模型信息代入到扩张状态观测器中进行对比试验。试验结果表明,基于本文构建的方法均能起到快速抑制长臂抖动的作用。在冲击作用致使末端产生10°幅值的抖动情况下,PID控制器实现了7 s内抑制大幅抖动,自抗扰控制器实现了8 s内快速抑制大幅抖动的效果。PID控制器的输出出现3次饱和现象且小幅较高频率抖动不易消除,而自抗扰控制器仅出现一次饱和,具有抖动抑制过程平滑的优点。本文的控制算法简洁适于在单片机等微型计算机系统中应用,系统结构简单成本低,可为现代农业装备研发与应用中解决长臂类结构抖动的主动抑制问题提供理论参考。  相似文献   
8.
产业机器人具有提高生产效率、缩减工作量、节约生产成本等优势,将电气自动化技术应用于产业机器人,可拓展其原有功能,提升其自动化、智能化控制水平,为生产作业带来动力支持,解决农业生产中存在的问题。基于此,文章重点对产业机器人电气自动化技术的应用加以分析,希望对从业人员有所帮助。  相似文献   
9.
机器视觉技术在现代农业生产中的研究进展   总被引:2,自引:1,他引:1  
机器视觉技术已经广泛应用于农业生产的各个环节,详细阐述机器视觉的概念、组成部分、工作原理以及发展历程,总结国内外的研究成果,介绍机器视觉技术在作物病虫草害识别与监测、作物生长信息监测与产量估计、果蔬识别定位与采摘、种子产前检测与果蔬分级以及农业机器人视觉导航等领域的研究进展与应用情况,提出农业场景视觉系统在稳定性、可靠性、准确性以及嵌入式视觉系统硬件计算能力与核心算法等方面还有待提高与突破,国内高水平学者集中的研究机构匮乏,行业创新能力不足,本土企业竞争力较弱等劣势;认为3D视觉技术、多传感器融合的视觉系统以及与5G深度融合的视觉系统将会成为未来农业生产领域的主要研究方向。此外,机器视觉技术的应用势必会带动产业升级、推动农业智能化发展,为无人农场建设提供有力的技术保障。  相似文献   
10.
采用建模软件建立了万向球形自平衡机器人的三维模型,在建立的万向球形自平衡机器人动力学及运动学模型的基础上设计了结构简单、理论成熟的PID与LQR两种控制算法。根据万向球形自平衡机器人自平衡控制的需求设计了万向球形自平衡机器人相应的控制程序。同时,对硬件电路与软件程序都进行了调试分析。  相似文献   
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