采摘机器人定位导航系统设计 —基于无线传感网络和机器视觉

为了提高采摘机器人定位导航效率,改变单一的定位导航模式,将无线传感网络和机器视觉系统引入到了定位导航系统的设计上,通过联合定位的方式,提高导航效率。进行定位时,首先,由无线传感网络定位系统迅速定位作业区域,采摘机器人规划路径自主到达指定作业区域;然后,利用机器视觉系统对果实进行图像采集,采用图像匹配功能发现成熟待采摘果实,执行采摘任务。对定位导航系统进行了测试,结果表明:采用联合定位的方式可以明显提高采摘机器人定位导航效率和定位的精度。     

基于聚类算法对象提取的快速定位采摘机器人设计

为了提高采摘机器人的定位速度,对机器人的机器视觉系统进行了改进,设计了一种基于聚类算法和视频对象提取技术的快速定位机器人。该机器人视频对象图像提取过程中,在完成图像进行滤波后,引入了Lab彩色空间聚类算法,有效地降低了图像的色彩数和噪声,实现了图像对象的量化处理,大大提高了果实定位和采摘的效率。为了验证设计的快速定位采摘机器人的可靠性,对机器人的采摘性能进行了测试,测试项目主要包括图像处理和果实定位。通过测试发现:快速定位机器人可以有效地实现图像聚类中心的提取,并对聚类中心进行编码,每次定位用时少、定位速度高且果实采摘的准确性累计概率较高,符合高精度、高效率果实采摘机器人的设计需求。     

基于遗传迭代和模糊控制的采摘机器人目标追踪算法

为了提高采摘机器人目标追踪的效率和精度,在机器人视觉系统和控制系统的设计上引入了遗传迭代算法和模糊PID控制器,通过对图像处理过程和机械执行末端动作过程进行优化,可以得到更佳的采摘效果。在视觉系统对采摘图像进行处理时,可以通过遗传迭代算法对高质量图像进行筛选,并提高果实成熟度匹配的效率,果实识别后采用模糊PID控制算法对机器人执行末端进行控制,使其可以以更高的精度追踪到果实,执行采摘任务。     

基于光学导航的采摘机器人系统设计及定位方法研究

为了提高采摘机器人的定位导航精度,将光学导航方法引入到了采摘机器人控制系统的设计上,通过激光扫描和机器视觉相结合的方法,提高了采摘机器人的作业质量和作业效率。在进行定位时,首先由激光扫描方法对采摘机器人进行定位,得到全局坐标中的位置,然后利用机器视觉系统得到采摘机器人和待采摘目标果实的距离,对果实精确定位后进行采摘。采摘测试结果表明:采用光学导航系统可以准确完成果实目标的定位,可有效提高采摘机器人的采摘精度和采摘效率。     

基于PLC和粒子群算法的采摘机械手电气控制系统

为了提高采摘机械手电气控制系统的控制效率,基于PLC控制器,结合计算机图像处理技术,提出了一种基于粒子群的控制系统优化算法。通过对待采摘果实图像的识别和定位,利用粒子群算法规划出最佳的采摘顺序,缩短采摘机械手的末端移动距离,提高作业效率。为了验证该方案的可行性,以真实的青椒采摘生长环境为图像采集的对象,对采用和不采用粒子群算法时机械手移动末端的距离和采摘精度进行了测试。结果表明:采用粒子群算法可以有效性地提高果实采摘的定位识别精度,缩短了移动距离,对于提高作业效率具有明显的作用。     

基于粗糙集与遗传算法的采摘机器人路径规划

为了提高采集机器人路径规划速度和自主导航的智能化水平,提出了一种基于粗糙集和遗传算法的路径规划方法,从而有效地提高了路径规划的速度和精度。采摘机器人根据实际果实采摘环境,利用图像分割技术,对果实目标进行识别,在二维栅格地图环境下,制定出决策表,并使用粗糙集对决策表进行约简,得到最小决策表,将其作为遗传算法初试种群,进行遗传交叉和复制操作,优化路径规划算法。为了验证采摘机器人算法性能的可靠性,对采摘机器人的性能进行了测试,包括果实图像的识别和机器人路径规划能力。通过测试发现:采摘机器人可有效地分割提取出成熟果实,并可完成多目标任务。对粗糙集和遗传算法的性能进行了测试,结果发现:使用粗糙集可以大大降低所需训练种群的数目,减少平均迭代次数;增加障碍物的复杂程度后,使用粗糙集遗传算法可以明显地提高路径规划的速度,从而提高了机器人采摘作业的效率。     

基于类人足球比赛决策系统的采摘机器人多路径优化

采摘机器人的研究已经成为实现智能化农业的一个热点,到目前为止,采摘机器人还没有一套完备的自主决策系统,对其理论研究也不足;而基于足球比赛决策系统的机器人已经研究的较为成熟,如果将其决策系统移植到采摘机器人上,将大大提高采摘机器人的决策效率和自主规划能力。为此,提出了一种基于足球比赛决策系统的采摘机器人多路径优化方法,采用小波神经网络提高了训练后的值和期望目标值的逼近程度,实现了足球比赛路径优化的高精度预测;结合机器视觉技术,采用模糊决策算法对最终的运行轨迹进行决策,实现了机器人的自主路径规划。将该方案移植到了采摘机器人控制系统中,为了验证方案的可行性,采用不同的算法对采摘路径进行优化,结果发现:采用小波神经网络和模糊决策算法可以成功地锁定果实目标,且优化所需时间少,路径最短,满足设计需求。     

采摘机器人定位导航系统设计 —基于机载三维激光成像电力巡线

采摘机器人作为一种典型的农业机器人,一直未得到普及,其主要受限于果实空间分布的不规律性,以及存在视觉定位及采摘方式等技术难题。为此,将机载三维激光成像电力巡线技术引入到采摘机器人的定位导航系统的设计过程中,通过果实的圆形检测和三维重构来确定果实的质心坐标,以提高采摘机器人导航视觉的精度和效率。为了验证方案的可行性,对果实图像采集和处理的准确性进行了测试,结果表明:视觉导航系统可以成功得到标准的圆形图像,通过三维重构后,质心坐标的计算结果和测量结果基本吻合,且对果实的成功识别率较高,从而验证了方案的可靠性。     

电子商务英语翻译在采摘机器人多语言系统中的应用——基于ESP理论

随着现代机器人技术的发展,农业作业机器人也有了很大的进步,自主作业能力有了大幅度提升,如自主避障、自主定位导航、自动分辨果实成熟和自动采摘等。采摘机器人的自主作业一般靠编程来实现,在遇到特殊情况时,需要专门的指令来控制采摘机器人。语音信号是一种高效控制指令,如何识别语音控制指令是采摘机器人多语言识别系统的设计关键。为此,基于ESP理论思想,采用DTW算法,对采摘机器人的多语言识别系统进行了设计,并针对其识别的准确率进行了验证。实验结果表明:采摘机器人多语言识别系统可以较好地识别各种语音样本指令,准确率超过了95%,可以满足采摘机器人高精度控制的设计需求。     

基于导频跟踪的果蔬采摘机器人夜间识别方法研究

为了提高果实采摘机器人在夜间作业的工作效率,提出了一种适用于果实采摘机器人机械手夜间果实定位识别的方法,引入了导频追踪技术,并在此基础上提出了一种基于直接判决的快时变信道估计方法。该方法采用了直接判决算法进行信道估计,根据夜间果实图像的二值化处理阈值,标定发出指令的信道,从而对是否采摘进行快速判决,提高了机器人的工作效率。为了验证该方法的有效性和可靠性,对机械手的夜间作业的效率和准确性进行了测试。通过测试发现:该方法可以快速地对果实进行定位,并通过校正,其有效地降低夜间误操作率,为果实采摘机器人的研究,提供了一种新的可参考的导频技术方法。     

基于CMOS图像传感器的采摘机器人嵌入式视觉系统

为了提高采摘机器人的自动化程度,实现自主导航和自主采摘作业能力,将基于CMOS图像传感器的嵌入式视觉系统引入到了采摘机器人的设计过程中,有效降低了机器人的设计复杂程度,提高了机器人的设计效率。采用DSP主控芯片构建了嵌入式图像处理系统,可以处理CMOS相机实时采集的图像,并采用模块化设计,构建了包括通讯单元、存储单元及视频输入输出接口的硬件系统,使各模块之间协调工作。为了验证方案的可行性,对一款果实采摘机器人进行了改装,安装了嵌入式视觉系统,并对其性能进行了测试。测试结果表明:采用基于CMOS图像传感器嵌入式视觉系统后,采摘机器人的定位准确率和采摘准率率都较高,满足了自动化采摘作业需求。     

果实成熟度识别机器人设计——基于近红外线信号处理

为了提高采摘机器人自动识别果实成熟度的智能化水平,提高果实识别的准确性,实现机器人自主定位和自动规划路径能力,设计了一种新的自动化采摘机器人。该机器人利用图像分割技术和近红外信号处理技术,实现了果实成熟度的自动定位和判别。对采摘机器人的性能进行了测试,包括苹果图像的分割和提取、果实成熟度的判断和机器人路径规划。通过测试发现:机器人可以在复杂采摘背景下准确地识别苹果果实,并可以通过红外线探测实现果实成熟度的判别,最终规划出来合理的采摘路径,实现果实的精准采摘,为果蔬采摘机器人的研究提供了较有价值的参考。     

基于信息化时代的农业收割机定位系统设计与试验

为了提高收割机的定位导航效率和精度,实现自主定位,基于信息化时代将云技术和无线通信技术引入到了导航系统的设计上,通过导航视觉系统图像的高速处理、无线传感节点通信、路径规划和追踪,实现了收割机的自主定位和导航。对不同作业块的导航定位精度和路径追踪的精度进行了测试,结果表明:采用自主定位系统可以成功地对作业区域的路径进行规划,并实现高精度的路径追踪,对于提高农机的智能化水平的研究具有重要的意义。     

基于单目视觉的采摘机器人障碍物检测和路径规划

具有自主作业能力的采摘机器人一直是国际上研究的热点,而障碍物检测躲避能力是其重要的功能,因为在机器人识别作业区域或成熟果实后需要自主的定位和移动。为此,提出了一种基于单目视觉和人工势能场的障碍物检测和避障算法,可以有效采集和检测障碍物的信息,再依据障碍物及目标区域的距离使用人工势能场方法对路径进行优化,实现采摘机器人的自主移动。为了验证障碍物检测和避障方案的可行性,模拟采摘机器人作业环境和自主移动流程,对采摘机器人避障行为进行了测试。测试结果表明:采用单目视觉和人工势场方法可以使机器人成功的避障,并规划出效率最高的到达目标作业区域路径,对采摘机器人自主导航技术的研究具有重要的意义。     

采摘机器人动态果实目标检测与跟踪技术研究 —基于云存储

由于大风天气、光照变化、背景干扰、阴影、摄像头的抖动及运动目标之间遮挡等现象的存在,给采摘机器人果实目标的正确检测带来了极大的挑战,特别是在有风的天气,采摘机器人对动态的果实目标进行定位的难度很大。为此,提出了一种新的采摘机器人移动果实目标检测和追踪方法,并利用云存储技术实现了果实运动图像的实时处理,最后以果实运动目标的定位为实验目的,对该方法的可行性进行了验证。图像处理结果表明:利用基于云存储技术的图像处理平台可以成功地捕捉运动目标的实时信息,且果实位置信息定位速度快、准确率高,可为采摘机器人自主定位导航提供准确的目标果实位置实时信息。     

基于嵌入式智能控制系统的采摘机器人定位导航方法

利用图像、红外、超声波等传感器模块,感知采摘机器人作业环境,以采摘机器人在园区自主避障和移动为目的,研究了采摘机器人路径规划和定位导航方法,并利用嵌入式控制系统,设计和开发了该采摘机器人定位导航方法。实验结果表明:系统可以实现采摘机器人的定位和导航功能,具有一定的可靠性。     

采摘机器人视觉伺服策略研究——基于回归数据挖掘的

为了实现采摘机器人的准确抓取控制、路径识别和自主导航功能,提出了一种基于回归数据挖掘计算模型的机器人视觉伺服控制系统。首先利用双目相机获取果实图像,然后利用拉普拉斯变换和高斯滤波方法对图片进行平滑和增强处理,并利用Canny算法对图像边缘进行检测和分割处理,完成图像的预处理。对图像进行目标识别,提取图像的特征,并采用回归数据挖掘方法对滤波图像进行检验,最终通过计算得到果实图像的中心位置,将中心位置利用控制器反馈给控制中心,控制中心发出指令,控制末端执行器完成果实的采摘作业。对机器人视觉伺服系统进行了测试,结果表明:利用采摘机器人视觉伺服系统可以准确地计算果实的中心位置,实测位置和计算位置的吻合程度较高,视觉伺服系统的计算的稳定性较好。     

基于激光视觉的智能识别苹果采摘机器人设计

为了提高苹果采摘视觉识别系统的精度,增强视觉系统的抗干扰能力和自适应能力,设计了一种新的苹果采摘机器人激光视觉识别系统,可以直接获得层次关系的深度图像,实现了果园非结构化环境中果实的识别与定位。为了测试激光识别系统苹果采摘机器人的采摘效果,在果园中对其采摘性能进行了测试:首先采用高清相机完成了对果实图像的采集,通过图像处理准确地实现了苹果的识别,在遮挡率低于50%时其识别率达到了90%以上;然后利用激光测距方法对苹果进行距离测量,成功定位了果实位置,其响应时间仅为3.58s,动作效率快,实现了苹果的高效率、高精度采摘功能。     

苹果采摘机器人目标果实快速跟踪识别方法

为了减少苹果采摘机器人采摘过程处理时间,对苹果采摘机器人目标果实的快速跟踪识别方法进行了研究。对基于R-G颜色特征的OTSU动态阈值分割方法进行首帧采集图像分割,采用图像中心原则确定要采摘的目标果实;利用所采集图像之间的信息关联性,在不断缩小图像处理区域的同时,采用经过加速优化改进的去均值归一化积相关模板匹配算法来跟踪识别后帧图像的目标果实,并进行不同阈值分割方法实现效果,不同灰度、亮度和对比度的匹配识别以及新旧方法识别时间对比试验,从而验证了所采用和设计方法的有效性;其中所设计跟踪识别方法的识别时间相比于原方法,减少36%。     

采摘机器人动作技巧训练研究与应用——基于足球比赛标准动作检测系统

在草莓等易破碎果实的采摘过程中,为了降低果实的破损率,提高机器人的采摘效率,提出了一种基于标准动作边缘检测捕捉算法的采摘机器人动作技巧训练方法。该方法参考了在激烈对抗比赛中足球标准动作边缘检测的技术,可以实现机器人作业最佳动作的捕捉。为了提高边缘检测的效果,对Sobel算子、Reborts算子、Log算子、Canny算子等进行了对比,最终选取精确度较高的Log算子进行图像边缘的检测。以仿真和实验两种方法对方案进行了验证,结果表明:利用该方案可以有效地对采摘机器人的最佳姿态进行捕捉,且采用该方案对采摘机器人进行训练可以明显降低采摘过程中的果实破损率,为现代高精度采摘机器人的设计提供了技术参考。