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农业机器人自主导航改进自适应滤波控制器研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为提高导航精度与控制精度,对农业机器人的自主导航控制进行研究。结合Sage-Husa自适应滤波与强跟踪卡尔曼滤波两种算法优点,利用严格收敛判据,设计了改进的自适应卡尔曼滤波算法。新算法保证了系统的实时性和稳定性,且具有更好的滤波精度。利用变结构切换方法来阻止PID控制器积分饱和现象,有效解决了控制器过饱和问题。将改进的自适应滤波算法与变结构PID控制器相结合,可提高导航系统的稳定性和精度。对所提理论进行仿真与试验,结果表明该方法大幅度提高了滤波器抑制发散的能力和导航的控制精度。 相似文献
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基于改进人工势场的苹果采摘机器人机械手避障方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对非结构化环境下的采摘机器人机械手实时避障问题,提出一种改进人工势场法的避障路径规划方法。根据自行研制的5自由度苹果采摘机器人机械手具体结构和障碍物特征,进行机械手运动学分析和障碍物建模;在保留传统人工势场法易于实现、结构简单等优点的基础上,针对其存在的局部极小点、陷进区等问题,结合果树生长环境中障碍物的特点,通过引入虚拟目标点使搜索过程跳出局部最优的极小点,从而实现机械手避开障碍物到达目标的灵活避障;将该方法应用于机械手末端位置、障碍物位置和目标位置已知条件下的采摘机器人机械手实时避障任务中,仿真和实验研究结果表明此方法简单,实时性好,能够有效地避开障碍物,成功到达目标位置,适合自然生长状态下苹果的自动采摘。 相似文献
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基于CAD的喷涂机器人轨迹优化 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复杂自由曲面匀速和等行程间距喷涂方法,因曲面上曲率的变化会造成涂层厚度差较大的问题,提出一种基于CAD的轨迹优化算法以提高曲面的漆膜厚度一致性。该方法首先根据平面上的喷涂试验和微分几何的面积放大定理推导出曲面上的漆膜生长模型;然后通过扫描直接获得工件表面点云模型,采用点云切片技术获取喷枪路径和姿态;最后采用沿路径方向的速率优化算法和垂直路径方向的间距优化算法对曲面上的喷枪轨迹进行优化。仿真和试验结果验证了优化算法的有效性和轨迹生成算法的可行性。 相似文献
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喷涂机器人空间轨迹到关节轨迹的转换方法 总被引:1,自引:1,他引:0
根据喷涂机器人离线编程需要和喷涂空间轨迹的特点,提出一种基于Dijkstra算法的喷涂机器人笛卡尔空间轨迹到关节轨迹的转换方法。通过分析工件坐标系和机器人基坐标系的关系,采用辅助特征点三点标定法将工件坐标系内的喷涂空间轨迹转换到机器人坐标系。建立了在机器人逆解中求取最短关节运动行程的优选模型,用赋权有向图表示所有机器人逆解间的行程关系,利用Dijkstra算法求最优的逆解组合。喷涂试验显示,所提出的轨迹转换方法能有效克服轨迹转换失真,验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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机器手采摘苹果抓取损伤机理有限元分析及验证 总被引:1,自引:6,他引:1
为了减少机器人自动采摘过程中夹持器抓取苹果时的碰撞、挤压损伤,对抓取过程中苹果与不同指面类型夹持器手指接触时果实内部的应力变化进行研究。通过压缩试验后计算得到了苹果果皮、果肉和果核3个不同部分的力学参数,建立了单个苹果的3层实体力学模型。将苹果果皮、果肉和果核3部分弹性模量分别取多次试验的平均值,通过ANSYS软件建立了苹果所对应的有限元模型,模拟苹果与平面和弧面手指的接触过程,进而得到苹果果皮、果肉和果核3部分的节点Von Mises应力云图。结果显示,加载过程中,果皮处的应力最大,果肉处的应力次之,但由于果肉破坏应力较小,果肉最易受到损伤;同时,当加载力相同时,弧面手指比平面手指对苹果各部分的作用应力要小,苹果的形变也较小,当加载力分别为5、20、35、50 N时,平面手指对苹果所造成的形变量分别比弧面手指大6.7%、12.1%、12.4%、14.5%,因此,弧面手指对果皮内部造成机械损伤的概率相对较小。最后,利用自行研制的采摘机器人2弧面手指夹持器苹果实物抓取损伤试验验证了所研究方法的有效性。该研究结果可以实现苹果损伤的较准确预测和评估,并为采摘机器人末端夹持器减损结构优化设计提供了一定参考依据。 相似文献
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米脂红桃(原代号银香)是陕西省米脂县种子管理站、米脂县园艺蚕桑站选育的中熟桃优良品种。在米脂县果实于8月上中旬成熟,生育期115 d,果实长圆形,平均单果重160.4 g,果面鲜红色至浓红色,外观漂亮,味甜,香味浓郁,品质优良,离核,丰产,抗性、适应性强。2009年8月通过陕西省果树品种审定委员会组织的专家预审,目前推广面积近333.3 hm2。 相似文献
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双指型农业机器人抓取球形果蔬的控制器设计 总被引:1,自引:0,他引:1
现阶段针对苹果、番茄这类球形果蔬设计的采摘机器人末端执行器大多采用相似的双指结构,但是这类采摘机器人的抓取控制方法均是一对一的研究,研发成本偏高且产品不具有通用性。阻抗控制是常用的柔顺控制方法,能够将果蔬的受力—形变等效为环境导纳模型,不同的果蔬对应不同的导纳模型,但是基本的阻抗控制框架是一致的。因此,本文分别选取偏软和偏硬的两种球形果实,通过压缩试验模拟抓取过程,得到果实受力及形变数据,并以此计算得到果实等效刚度。接着,使用BP神经网络分别对原始数据进行训练及验证,得到各层权值。然后在Simulink中建立环境导纳模型并根据不同的果实选择不同的权值,并完成阻抗控制系统的搭建。同时,根据环境导纳模型中的等效刚度估计值实现在线调整阻抗控制器刚度参数。最后通过Matlab进行仿真验证,结果表明改进后方法对于抓取苹果和番茄两种果实,期望力超调分别为2.2%和1.5%,位置控制器输出最终分别稳定在0.55 mm和4.02 mm范围内,可验证所提方法在理论上能够实现农业机器人的柔性抓取。 相似文献
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