串番茄采摘末端执行器的设计与夹持实验

基于串番茄生长特性和采摘要求,设计了一种适应于采摘成串番茄的末端执行器。基于螺旋理论,建立了夹持接触力学模型,分析了夹持的力封闭性;同时,建立了稳定夹持模型,对夹指的可靠夹持力进行了分析,得出夹持力F≥8.24N。制作了物理样机,并对直径为3~8mm的串番茄母枝进行了负重干扰性能的夹持实验,实验结果表明:夹指所能承受的动态负重随母枝直径的增大而增大,最小动态负重为1.015kg,完全满足采摘串番茄时的夹持能力需求。     

基于Harris和卡尔曼滤波的农业机器人田间稳像算法

针对田间颠簸环境影响农业机器人采集实时稳定图像问题，提出了基于Harris和卡尔曼滤波的农业机器人田间稳像算法。首先，利用摄像头获取田间抖动视频图像序列，进行图像子区域划分并计算各区域灰度均方差，进而确定各区域Harris角点阈值；通过自适应角点阈值设置，增加角点距离约束，完成图像角点检测。然后，对检测出的角点进行光流跟踪，计算出帧间运动估计参数。最后，利用自适应卡尔曼滤波算法对运动估计参数进行平滑操作并动态调整滤波平滑性能，获得精确运动估计矢量。测试结果表明，改进后的Harris角点检测算法区域平均分布标准差减小；自适应卡尔曼滤波算法在保证平滑随机运动前提下，跟踪主动运动性能平均提升30.75个百分点；稳像后的图像峰间信噪比提升15.93%,单帧处理时间为25.66 ms,满足农业机器人30 f/s高速图像采集时同步稳像对实时性要求。     

基于级联卷积神经网络的番茄花期识别检测方法

对作物花期状态的准确识别是温室作物执行授粉的前提。为提高花期状态识别的准确度，该研究以温室番茄为例提出了一种基于级联卷积神经网络的番茄花朵花期识别方法。首先采用改进的端到端的特征金字塔网络FS-FPN实现番茄花束的分割，然后采用Prim最小生成树对分割后的花束图片进行花期识别优先级排序，最后将已排序的分割花束图片输入改进的Yolov3网络，实现番茄花朵花期状态的精准识别。在由1600幅包含花蕾期、全开期、谢花期、初果期4类花期状态的番茄花束图像构成的数据集上，所提方法对番茄花朵花期平均检测时间为12.54 ms，平均检测精度分别比Mask R-CNN和SPP-Net提高了3.67%和2.39%，识别错误率比改进前的Yolov3网络降低了1.25%。最终将该方法部署到番茄授粉机器人上，并在大型玻璃温室内进行验证，结果表明，所提方法对番茄花朵各花期的检测精度分别为花蕾期85.71%、全开期95.46%、谢花期62.66%、初果期88.34%，该研究结果可为智能授粉机器人的精准作业提供重要依据。     

农业机器人并联视觉云台研究

针对智能农用机器人对机器视觉工作范围的需求,提出了一种用于农业机器人的并联视觉云台设计方案。基于双摇杆的输入输出特性,提出了一种运动支链设计方法,用于构建二自由度全球面工作空间解耦并联机构。在此基础上,衍生出两种可行的运动支链P5R和PRR,基于这两种运动支链,设计了2种二自由度全球面工作空间并联视觉云台RRP5R和RRPRR。通过运动学分析,分别建立了2种机构的位置关系表达式;通过尺寸优化,得到了2种机构的最优杆长比;通过对比得出,RRP5R型并联视觉云台具有更好的输入输出性能;通过有限元分析,研究了载荷对RRP5R型并联视觉云台运动精度的影响。结果表明,RRP5R机构强度满足要求,但杆件的累积弹性变形导致运动副的位移偏差较大。     

蓝果忍冬成熟期结合力变化规律的测试分析

为了弄清成熟蓝果忍冬结合力的特性和变化规律、给机械化收获提供技术依据,在蓝果忍冬成熟期间对4个常见品种果实结合力进行了为期16天的跟踪测试。通过分析研究得出:所测试的4个蓝果忍冬品种的结合力分布在0.1~1.7 N之间(P0.05),各品种结合力分布区间略有不同,所测试的野生阿尔泰忍冬、蓓蕾的结合力高于蓝鸟和长白山野生蓝靛果忍冬;各品种结合力随时间呈现出不同程度的下降趋势;同一天内下午的结合力显著大于上午的结合力(P0.05);晴天与阴雨天的结合力无显著性差异。通过因子分析,可将影响结合力的因素测试时间、上下午、相对湿度、温度及天气状况转换成环境因子和时间因子。     

类人机器人全能运动的稳定性研究

类人机器人全能运动包括不同粗糙平面上的快速行走、越障、踢球、格斗等,稳定性是上述运动的关键环节。本文从分析机器人关节角与零力矩点（ZMP）的关系入手,研究提高机器人运动稳定性的新方法。具体步骤是先粗调校正机器人姿态,然后确定各关节角度,得到保证稳定运动的关节角范围。最后依托韩国GP型机器人进行测试,结果表明了所提出方法的有效性。     

浙江乌牛早春茶始摘期及霜冻风险区划

为了解浙江省乌牛早春茶初始采摘期的时空分布特征和减少遭受春季霜冻的风险,应用1971—2014年浙江省71个常规站日资料和2005—2014年共2094个气象自动区域站小时观测资料,以乌牛早春茶发育热量为始摘期区划指标和乌牛早春茶各级冻害总灾损率为霜冻害区划指标,应用GIS技术,采用距离权重反比法(IDW,Inverse Distance Weighted),得到浙江省乌牛早春茶始摘期区划图和乌牛早春季霜冻风险区划分布图。结果表明:浙江全省乌牛早春茶始摘期在2月上旬—3月上旬,从南到北时间递增,温州沿海地区最早,29°N以南为2月中旬,30°N以北地区最晚。浙江沿海、盆地、低丘陵地区适宜种植乌牛早茶,海拔高的地区遭受春季霜冻风险大,不适宜种植乌牛早茶,区划结果将为茶叶主管部门和农技推广部门指导乌牛早种植的布局调整提供重要参考价值和科学依据。     

智能轨迹控制割草机器人设计——基于FPGA神经网络

为了提高割草机器人自主导航和定位的精确性和智能性,设计了一种新型的基于FPGA神经网络算法的割草机器人。该设计采用FPGA可重构技术,以3层误差反向传播神经网络作为典型的模型来展开;利用成熟的BP算法公式,设计了割草机器人智能控制的模型;利用FPGA技术,设计了割草机器人的硬件系统;最后采用文本输入的设计方法,利用田间试验的方式,对机器人的轨迹规划能力和控制精度进行了验证。试验结果表明:利用FPGA和神经网络模型可以有效地穿越5个障碍物,并可得到满意的轨迹规划结果。将普通的PID控制器和神经网络PID控制器得到的控制结果误差进行了对比,结果表明:神经网络PID控制器得到的割草机器人控制误差明显比传统的PID控制器误差小。该方法为神经网络的硬件实现提供了可靠的理论基础。     

水平摘锭式采棉机采摘头传动系统优化与试验

为了提高水平摘锭式采棉机的作业效率,针对国产采棉机在高速作业过程中存在采摘速比系数匹配不当、采摘头传动系统不合理的问题,该研究根据水平摘锭式采棉机采摘头结构与工作原理,对采摘头传动系统、采棉机采摘机理进行分析,根据传动系统传动要求和采棉机采摘条件,建立目标函数与约束条件,运用遗传算法和1stOpt软件对采摘头传动系统进行优化分析。优化结果为:滚筒动力齿轮齿数为72,离合器上齿轮变位系数为-0.14,滚筒动力齿轮变位系数为1.208,齿轮顶隙系数为1.25。结合采棉机作业要求搭建棉花采摘性能试验台,选取采摘滚筒转速113～143 r/min、作业速度5.93～7.20km/h,对优化前后采摘头的作业性能进行验证试验。结果表明:优化后的采摘头作业速度由6.4km/h提升至7.2 km/h,工作效率由4.86 hm~2/h提升至5.47 hm~2/h,提高了12.5%;优化后的采摘头在7.2 km/h的作业速度下,采净率由90.4%提升至93.7%,采净率提高了3.6%,含杂率由10.28%降至9.72%,含杂率降低了5.4%,验证了传动系统优化结果的合理性。该研究可为国产采棉机采摘头的研发提供参考。     

夹茎式番茄钵苗取苗机构设计与试验

为避免取苗机构在夹取钵苗过程中对钵体与根系造成损伤，该研究针对夹茎取苗方式，提出一种基于二阶椭圆齿轮行星轮系以及凸轮摆杆机构的夹茎式番茄钵苗取苗机构。依据二阶椭圆齿轮传动特性与机构工作原理，建立机构运动学理论模型，并对凸轮轮廓曲线进行设计，结合番茄钵苗取苗作业要求及机构特点，基于MATLAB软件开发机构分析软件对机构参数进行优化，并进一步分析优化后取苗轨迹与凸轮各工作段的对应位置关系，建立了夹茎式取苗机构虚拟样机模型，利用ADAMS软件对取苗机构运动过程进行仿真分析，验证机构参数优化结果及零部件结构设计的准确性与合理性。试制取苗机构物理样机开展高速摄影试验，通过对比分析实际工作轨迹与理论分析及仿真轨迹的一致性，验证了取苗机构设计的正确性。搭建自动取苗试验台进行取苗试验。试验结果表明，取苗机构工作性能可靠、稳定，取苗频率为80株/min时，取苗成功率为92%，投苗成功率为94.2%，伤苗率为2.9%。研究结果可为番茄钵苗全自动移栽机自动取苗机构的研发提供参考。