茄子收获机器人机械臂避障路径规划

提出了一种茄子收获机器人机械臂在笛卡尔空间的避障方法.将空间障碍物等效为可以用数学建模的圆柱扇环,将三维空间的路径规划简化为二维,提高了控制的实时性;将障碍从工作空间转换到C-空间中,使对机器人的控制直接作用于关节,避免了使用雅可比逆阵进行复杂的坐标转换.将C-空间映射到图像矩阵中,通过对图像进行适当的处理,规避了在使用A*算法寻优时可能出现的失败.实验结果表明,该避障路径规划方法计算量小,实时性好,适合自然生长状态下茄子的自动收获.     

农业机器人避障路径智能规划研究

随着农业科技的发展,机器人技术凭借其作业效率高、人力资源投入少、安全隐患小等优点,在农业生产方面的应用越来越广泛.但是,机器人在未知的农业生产环境中,缺乏自动寻径功能,自适应运动能力较弱,在躲避障碍物方面的研究更是少之又少.为此,通过研究农业机器人运动系统结构及自我定位原理,建立了农业机器人运动模型,完成了避障路径规划...     

番茄收获机械手避障运动规划

基于伪距离避障法,以机械手可操作度作为优化指标,采用性能优化与正运动学迭代相结合的方法,进行了番茄收获机械手连杆避障运动规划与仿真.试验结果表明,机械手手臂能够沿预定路径成功避开障碍物到达目标位置,并能保证良好的可操作度性能,各关节位置变化连续、平滑,无关节越限现象,末端执行器位置绝对误差为0.87 mm,运动速度为0.18 m/s,机械手能够满足番茄收获的精度和生产率要求.     

番茄采摘机器人机械臂避障路径规划

以关节型机械臂避开垂直茎秆或撑杆采摘番茄为研究对象,提出了一种基于构形空间的关节型机械臂避障路径规划方法.利用空间映射原理,将关节型机械臂工作空间的三维避障问题转换为平面R-R机械臂避开障碍圆的问题,用临界碰撞关节角建立C-障碍空间的映射计算模型,将工作空间的位置避障转换为构形空间连杆关节角的计算.以能量最优函数优选避障规划的关节终点角度,利用A*算法计算平面R-R机械臂的避障关节角路径,获得一系列表示空间连杆位置的相交竖直面,并在竖直面内进行其余关节角的规划.避障采摘番茄的试验表明,机械臂带动夹持器能成功绕过直线状障碍物,引导夹持器到达果实目标位置,证明对平面R-R机械臂的空间映射建模是正确的,验证了提出的避障路径规划方法是可行的,可以应用于番茄的自动收获.     

基于深度强化学习的虚拟机器人采摘路径避障规划

针对采摘机器人在野外作业环境中,面临采摘任务数量多,目标与障碍物位置具有随机性和不确定性等问题,提出一种基于深度强化学习的虚拟机器人采摘路径避障规划方法,实现机器人在大量且不确定任务情况下的快速轨迹规划。根据机器人本体物理结构设定虚拟机器人随机运动策略,通过对比分析不同网络输入观测值的优劣,结合实际采摘行为设置环境观测集合,作为网络的输入;引入人工势场法目标吸引和障碍排斥的思想建立奖惩函数,对虚拟机器人行为进行评价,提高避障成功率;针对人工势场法范围斥力影响最短路径规划的问题,提出了一种方向惩罚避障函数设置方法,将障碍物范围惩罚转换为单一方向惩罚,通过建立虚拟机器人运动碰撞模型,分析碰撞结果选择性给予方向惩罚,进一步优化了规划路径长度,提高采摘效率;在Unity内搭建仿真环境,使用ML-Agents组件建立分布式近端策略优化算法及其与仿真环境的交互通信,对虚拟机器人进行采摘训练。仿真实验结果显示,不同位置障碍物设置情况下虚拟机器人完成采摘任务成功率达96.7%以上。在200次随机采摘实验中,方向惩罚避障函数方法采摘成功率为97.5%,比普通奖励函数方法提高了11个百分点,采摘轨迹规划平均耗时0.64s/次,相较于基于人工势场法奖励函数方法降低了0.45s/次,且在连续变动任务实验中具有更高的适应性和鲁棒性。研究结果表明,本系统能够高效引导虚拟机器人在避开障碍物的前提下快速到达随机采摘点,满足采摘任务要求,为真实机器人采摘路径规划提供理论与技术支撑。     

玉米智能收获机器人的路径识别方法

为了实现玉米智能收获机器人路径的识别,采用图像处理技术对玉米智能收获机器人行走垄行图像进行采集,并对其进行8邻域均值滤波器去噪和Prewitte算子边缘检测等技术处理,获得玉米收获机器人的行走路径,从而为实现机器人在玉米田间的自动行走和作业奠定技术基础。实验结果表明,该方法快速、准确,能实时检测出玉米智能收获机器人的行走路径。     

神经网络在果蔬收获机器人机械臂避障路径中的应用

果蔬收获机器人是机器人技术在农业中的具体应用,基于避障的路径规划是果蔬收获机器人主要的研究内容.由于农业机器人作业环境的复杂性和非结构性,神经网络将是其重要的研究方法.为此,介绍了神经网络的特点,重点分析了采用神经网络描述果蔬收获机器人工作环境的基本思路,最后给出了黄瓜采摘机器人的具体分析实例,对农业机器人工作环境的描述具有较高的参考价值.     

黄瓜收获机器人避碰轨迹规划

提出了一种基于机器视觉和关节空间的黄瓜收获机器人障碍避碰轨迹规划新方法,描述了算法的实现过程。该算法中,障碍分为球体、正方体和长方体3类;根据黄瓜果实图像信息,按照距离由近及远原则,规划成熟黄瓜的采摘顺序;根据障碍类型,进行障碍判断和归类,构造障碍保护圆和障碍保护点;采用过中间障碍点的三次多项式插值函数进行描述黄瓜收获机器人相应阶段关节空间的运动轨迹。     

采茶机器人导航避障及路径规划研究

为实现采茶机器人在室外复杂茶园环境中定位与环境地图构建,使用改进的ORB-SLAM2算法进行机器人自身定位与三维点云地图的构建。在环境地图构建完成的基础上,完成地图的保存,并将三维点云地图转换为八叉树地图。在八叉树地图上实现采茶机器人的碰撞检测算法与路径规划算法,路径规划算法采用RRT(Rapidly-exploringRandomTree,快速遍历随机树)算法。于模拟茶园环境中,在实际机器人平台上进行实验,实验结果表明,所提方案实际运行结果良好,可以满足采茶机器人导航避障及路径规划要求。     

基于势场蚁群算法的移动机器人全局路径规划方法

针对移动机器人路径规划蚁群算法收敛速度慢和人工势场法易陷入局部最优的问题,提出一种以栅格地图为环境模型,在蚁群算法搜索过程中加入针对具体问题的人工势场局部搜索寻优算法,将人工势场法中力因素转换为局部扩散信息素,使蚁群倾向于具有高适应值的子空间搜索,减少了蚁群算法在盲目搜索路径过程中产生的局部交叉路径及蚂蚁迷失数量,提高了蚁群对障碍物的预避障能力。对不同参数组合下2种算法及其它改进算法仿真结果做了比较,验证了基于势场蚁群算法的全局路径规划能够加快寻优过程且具有较强的搜索能力,收敛速度提高近1倍。     

基于改进RRT算法的猕猴桃采摘机器人全局路径规划

为提高猕猴桃采摘机器人导航效率,提出一种基于采样状态实时引导随机树扩展的改进方法(Straight-RRT)。首先,针对传统RRT算法盲目搜索的问题,引入评价指数与阈值划分采样状态,根据采样状态决定采样节点的选取方式,实时引导随机树的扩展。其次,为增强算法对不同环境的自适应性及快速避开不规则障碍物,引入动态阈值并优化最近节点选择机制。最后对路径进行优化处理,去除路径冗余点并采用贝塞尔曲线平滑路径减小路径复杂度。基于棚架式猕猴桃果园环境进行路径规划实验,实验结果表明改进后算法在猕猴桃果园环境中具有更好的适应性及规划效率,为提高猕猴桃采摘机器人导航效率提供了解决方法。     

基于改进RRT算法的猕猴桃采摘机器人全局路径规划

为提高猕猴桃采摘机器人导航效率,提出一种基于采样状态实时引导随机树扩展的改进方法（Straight-RRT）。首先,针对传统RRT算法盲目搜索的问题,引入评价指数与阈值划分采样状态,根据采样状态决定采样节点的选取方式,实时引导随机树的扩展。其次,为增强算法对不同环境的自适应性及快速避开不规则障碍物,引入动态阈值并优化最近节点选择机制。最后对路径进行优化处理,去除路径冗余点并采用贝塞尔曲线平滑路径减小路径复杂度。基于棚架式猕猴桃果园环境进行路径规划实验,实验结果表明改进后算法在猕猴桃果园环境中具有更好的适应性及规划效率,为提高猕猴桃采摘机器人导航效率提供了解决方法。     

基于改进人工势场的苹果采摘机器人机械手避障方法

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。     

猕猴桃采摘机器人末端执行器设计与试验

进行了棚架式栽培模式自然生长条件下簇生猕猴桃无损采摘机器人末端执行器的研究。基于果实与果柄的分离特性,提出面向机器人的果实采摘方法和简化几何模型,进行了果实与果柄分离试验的可行性验证;基于果实采摘方法设计了从底部接近、旋转包络分离毗邻果实并抓取、向上运动分离果实的末端执行器,并试制样机,进行了现场评价试验。结果表明,采摘模型能够实现果实与果柄的分离,末端执行器解决了毗邻果实分离问题,能够实现单个果实稳定抓取、无损采摘和采后抓持,成功率达到96.0%,平均单果耗时22 s。     

猕猴桃采摘机器人末端执行器设计

为实现猕猴桃的自动化采摘,设计了猕猴桃采摘机器人末端执行器.测定了猕猴桃抗压特性和其他相关物理特性,提出了一种机器采摘方案,设计了末端执行器的机械装置、感知系统和控制系统.试验结果表明,该末端执行器对猕猴桃的抓持成功率为100％,采摘成功率为90％,完成一次采摘动作耗时9 s.     

水果采摘机器人通用夹持机构设计

为提高采摘机器人的实用性和利用率,提出了一种通用型夹持机构,并构建了虚拟样机。为使机械夹持不损伤水果,研究了水果受力对夹持构型的影响,以柑橘为例进行变形、应力分析,为机构提出设计依据,进而对结构进行优化,确定了机构外壳及杆件的合理参数和对果实损伤最小的夹持量,单类型水果夹持量为直径方向小于2mm。     

采摘机器人开放式控制系统设计

在采摘机器人控制系统设计中引入开放式控制思想,采用分层控制作为控制系统的体系结构。硬件平台由PC104工控机和PMAC2—104多轴运动控制卡构成。控制软件划分为任务层、系统层和伺服层。在6自由度机器人平台上,以腕关节的旋转自由度为例,进行初步测试。测试结果表明,当比例增益为34000,微分增益为4200、速度前馈增益为680、加速度前馈增益为1000时,系统具有良好瞬态响应特性、定位精度和速度控制性能。