障碍物分类识别的果园机器人避障方法研究

针对果园环境复杂,障碍物种类繁多,传统动力无法有效进入作业的情况,提出一种基于障碍物分类识别的果园机器人自主避障方法。首先对果园中存在的障碍物进行识别分类,然后针对不同种类的障碍物采用不同的避障方法来完成避障动作。通过搭建基于ROS的避障试验台,对果园机器人上搭载的视觉传感器和激光雷达传感器进行标定,在ROS功能包中植入避障算法,然后进行验证。试验结果表明:在同等条件下,相比传统的避障方法,本文的方法避绕圆形障碍物时用时少1.7 s,所用路程少0.31 m,具有一定的优势;而在避绕不规则障碍物时,本文的方法虽然所用时间和路程比传统方法分别多1.7 s和0.41 m,但机器人能够更加贴近障碍物进行避障,对林下中耕施肥和除草等作业有很大帮助,具有很好的实际应用价值。     

农用无人机自主飞行技术研究与趋势

随着人工智能、深度学习的快速发展,无人机自主飞行技术已然成为无人机智能化评价之一。在精准农业与智慧农业的倡导下,无人机在农业领域发展迅猛。农用无人机应用场景包括:作物授粉、喷洒作业、农情监测、打顶剪枝、疏花疏果及畜牧跟踪,其自主程度重要性不言而喻。综述国内外无人机飞行技术研究现状,介绍农用无人机在自主控制方法、避障方法、轨迹规划算法以及精准喷洒方法的研究进展,分析指出农用无人机系统自主环境感知能力差、信息处理速度慢、路径规划算法收敛慢、作物识别率低等不足,提出采用多传感器组合、双冗余控制、多算法融合和基于深度学习的作物特征识别等改进方法。本文为农用无人机自主飞行技术满足智能作业需求提供理论基础。     

电动拖拉机整车二阶动态方程建模仿真

电动拖拉机具有减少排放、降低污染、缓解能源危机的优点,为保证作业质量的前提下降低劳动强度实现小型无人驾驶,故需建立整车模型。根据拖拉机结构形式,选择主要功能配件,建立二阶动态方程模型。通过Matlab/Simulink对整车数学模型建模仿真,观察在外界负载变化的情况下,电机、驱动轮的速度变化情况,验证模型建立的合理性,为实现系统调节提出依据。     

林下作业机器人设计与试验

针对林下生长环境复杂、自动化程度低的问题,设计了林下自主导航机器人。该机器人采用ROS操作系统,搭载激光雷达、IMU惯导及编码器,并采用激光雷达和IMU惯导实现环境地图构建。在导航过程中,使用机器人里程数据在环境中进行定位,实现了自主规划路线和自主避障。室内模拟试验表明:该系统能够自主行走,所建地图完整准确、躲避障碍物及时、规划路线合理,可为林下作业机器人实现自动导航提供了理论依据。     

基于Q-学习的果园机器人避障算法研究

针对果园环境复杂、自动化程度低的问题,提出了基于Q-学习的果园机器人避障算法。该果园机器人搭载了激光雷达传感器。为了降低激光雷达数据的冗余度,首先对激光雷达数据进行截取,保留了机器人前进方向上一定角度内的数据,再将激光雷达的数据栅格化,采用数据差的方式标记出障碍物,将所有障碍物补齐为规定的正方形;然后,建立果园机器人的差速模型,对Q-学习的R值表、动作空间和动作选择策略进行建模,使得果园机器人能在果园路径规划过程中所获奖赏最大。MatLab仿真结果表明:该方法能够规划出一条较优路径。室内试验表明:机器人能平稳地避开所设障碍物,到达指定终点。