基于气压驱动的球状果实采摘机器人末端执行器研制

提出了一种基于气压驱动的球状果实采摘机器人末端执行器,其主要采用气压驱动两平移手指夹持果实,再利用气压驱动旋转刀片绕一侧手指切割果柄,并分析了利用气压驱动实现果实夹持与果柄切割的优点。样机自制零件结构工艺性好,外购零件标准化程度高,自重1. 2kg,在实验室里进行了以苹果为采摘对象的试验。结果表明:末端执行器工作在2. 0MPa的气压条件下,采摘效果最佳,样本采摘成功率高达100%,平均用时为2. 4s/个,且果实无损伤,总体性能可满足大部分球状果实的采摘作业要求,具有一定的通用性。     

基于机器学习的采摘机器人控制系统研究

对采摘机器人进行了运动学分析,介绍了机器学习算法与应用,并基于Q-learning算法设计了采摘机器人路径规划系统,实现了对采摘机器人的运动控制。MatLab仿真实验表明：采摘机器人搭载Q-learning算法机器学习算法后,能够自主完成路径规划,并能成功避开环境中的障碍物,规划路径最优,平滑度较好,证明了该算法的有效性和可行性。     

基于TRIZ理论的果实采摘机器人研究

在介绍发明问题解决理论-TRIZ概念的基础上,分析了40个发明原理、39项技术特性、矛盾冲突解决矩阵、物质-场分析理论以及发明问题解决算法(ARIZ)等.运用TRIZ理论对果实采摘机器人进行了具体研究,对其中的机械手和末端执行器进行分析改进,建立了只抓住果梗而不与果实本体直接接触的软质水果收获机器人模型,解决了果实采摘机器人在果实采摘过程中的一些问题.     

果实采摘机器人的研究综述

分析了果实采摘机器人工作对象特点,从采摘机器人机械手的设计、末端执行器的设计、行走装置的设计、果实的识别和定位方面分析了果实采摘机器人的国内外发展现状,并探讨了采摘机器人存在的关键技术问题。     

基于DTN算法的采摘机器人控制系统可行性研究

为进一步提高我国采摘机器人的智能采摘水平,以优化系统数据采集与传送效能参数、确保控制系统运行稳定性为目标,针对采摘机器人的控制系统进行设计研究.利用DTN算法体系与DTN网络层级数据处理算法,实现网络信息拥堵控制,建立DTN算法模型,设计采摘机器人控制系统整体架构并展开控制试验.试验结果表明:该采摘机器人控制系统应用D...     

采摘机器人振荡果实动态识别

提出一种采摘机器人在果实振荡状况下的动态识别方法,解决由于果实振荡影响采摘机器人识别定位时间,进而影响采摘速度和效率的问题。首先对所采集的振荡果实图像进行图像分割,将其分为果实和背景两部分;其次引入帧间差分法、水平最小外接矩形法等对分割图像进行振荡果实动态区域的区域标识,然后对其振荡果实进行识别,当图像中有多个振荡果实时,以距离图像中心最近原则确定采摘振荡目标果实。试验结果表明对实际采摘环境下遇到的多数情况,所提算法都能很好地识别出振荡果实,识别时间少于0.5 s。     

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。     

基于PLC采摘机器人机械手控制系统改进设计

随着农业生产规模的扩大,农业劳动力的需求也逐渐增大,传统手工采摘方式效率低、产能不足,且具有一定的危险性.为克服这一难题,改进农业生产方式,设计了一种基于PLC的采摘机器人机械手控制系统,通过建立机械手的动力学数学模型,基于控制系统的总体构架,分别对系统的硬件和软件进行设计.硬件设计主要包括PLC控制器、主控计算机、传...     

基于模糊PID的采摘机器人机械手控制系统设计

为了提高采摘机器人机械手果实的定位精度,降低果实采摘过程的破损率,将模糊算法和PID控制引入到了机械手控制系统的设计上,并采用PC上位机编程和嵌入式系统实现控制算法的运行.为了验证算法的可行性和可靠性,以果实采摘真实环境为测试环境,对机械手的定位精度和果实采摘的破损率进行了测试,结果表明:采用模糊PID算法可以明显提高...     

草莓采摘机器人成熟果实识别及避障控制系统研究——基于ARM与FPGA

目前,草莓的采摘主要靠人工完成,任务繁重,效率较低,人为造成的损失也比较大,减少了果农的经济收入,也影响了草莓种植的发展。因此,研制草莓采摘机器人是解决人工采摘问题的关键。为此,大量研究了草莓种植的特点及人工采摘技巧,基于ARM与FPGA智能控制模块及双目机器视觉技术,设计了草莓采摘机器人成熟果实及避障控制系统。实验结果表明:所设计的草莓采摘机器人成熟果实识及避障控制系统可以准确识别成熟草莓果实,并能灵活避开采摘途径中的障碍物,系统运行稳定,对我国开展草莓采摘机器人果实识别和避障技术的研究具有一定的参考价值。     

基于超像素特征的苹果采摘机器人果实分割方法

针对苹果采摘机器人在自然环境下对着色不均匀果实的识别分割问题,提出了基于超像素特征的苹果采摘机器人果实分割方法。首先,采用简单线性迭代聚类算法将图像分割成内部像素颜色较为一致的若干超像素单元;然后,提取每个超像素的纹理和颜色特征,并采用支持向量机将超像素分为果实和背景两个类别;最后,根据超像素之间的邻接关系对分类结果进行进一步修正。实验表明,该方法能够对大部分超像素单元进行正确分类,平均每幅图像被错误分类的超像素约为2.28个。与采用像素级特征的色差法和采用邻域像素特征的果实分割方法相比,采用超像素特征的果实分割方法具有更好的分割效果。在进行邻接关系修正前,该方法图像分割准确率达0.9214,召回率达0.8565,平均识别分割一幅图像耗时0.6087s,基本满足实时性需求。     

基于模糊控制系统的采摘机器人避障系统研究分析

针对目前使用的采摘设备落后、工作量大、稳定性差等问题,为了提高采摘机器人的环境适应能力,对采摘机器人的避障控制系统进行了分析,拟采用模糊控制系统的方法,来加强采摘机器人避障系统的能力和效率,减少采摘机器人避开障碍物及规划出适当路径所用时间。模糊控制使用超声波检测前方障碍物距离,以控制转轮速度和方向作为输入量,速比作为输出量,控制移动的速度和方向。为使采摘机器人避障路径规划尽可能短,采用改进的遗传算法和模糊控制系统建立基本模型。对采摘机器人的避障性能进行仿真试验,结果表明:基于模糊控制的采摘机器人的避障系统可以成功地避开障碍物及规划出最短行走路径,且能够快速定位树上的果实和准确地完成采摘任务,具有效率高、易操作、采摘成功率高等特点。     

果实采摘机器人设计与导航系统性能分析

设计了一种果实自动采摘机器人,主要包括自动导航系统、采摘系统、运动系统、控制系统及动力系统。自动导航系统主要包括激光雷达导航和GNSS定位导航,可用于建立地图和规划工作路径;采摘系统通过双目立体视觉相机进行果实识别,再通过由六自由度机械臂和两指末端执行器(机械手)组成的执行机构抓紧果梗并剪断,完成果实采摘。试验结果表明,设计开发的机器人可以通过激光雷达导航完成室内工作,剪断并抓取果梗的两指末端执行器可适用于多种果实,上位机软件可以完成图像采集、机械臂控制和机器人工作路线图建立等操作。激光雷达导航试验结果表明,在1m/s的行驶速度下,导航绝对误差小于3.5cm,可满足温室果实采摘的需求。     

果实采摘机器人设计与导航系统性能分析

设计了一种果实自动采摘机器人,主要包括自动导航系统、采摘系统、运动系统、控制系统及动力系统。自动导航系统主要包括激光雷达导航和GNSS定位导航,可用于建立地图和规划工作路径;采摘系统通过双目立体视觉相机进行果实识别,再通过由六自由度机械臂和两指末端执行器(机械手)组成的执行机构抓紧果梗并剪断,完成果实采摘。试验结果表明,设计开发的机器人可以通过激光雷达导航完成室内工作,剪断并抓取果梗的两指末端执行器可适用于多种果实,上位机软件可以完成图像采集、机械臂控制和机器人工作路线图建立等操作。激光雷达导航试验结果表明,在1 m/s的行驶速度下,导航绝对误差小于3. 5 cm,可满足温室果实采摘的需求。     

苹果采摘机器人果实识别与定位方法

提出了利用归一化的红绿色差(R-G)/(R+G)分割苹果的方法.对不同光照情况下拍摄的苹果图像进行了识别,并对识别后的图像进行预处理后,获得苹果的轮廓图像.对轮廓图像采用随机圆环法进行果实圆心、半径提取.通过建立基于面积特征与极线几何相结合的匹配策略实现双目视觉下的果实定位,对于搜索区域内面积相似的果实,通过计算垂直投影的互相关函数最大值的方法,得到排序基准线,然后根据顺序一致性原则进行匹配.实验结果表明:识别算法可以较好地消除阴影、裸露土壤等影响,识别率达到92%.采用随机圆环法,可以准确地提取果实的圆心、半径.在60～150 cm的距离范围内,测量误差小于2 cm.     

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%。     

果实采摘机器人快速柔顺夹持测试系统设计

设计了一种适用于果实采摘机器人快速柔顺夹持的测试系统.阐述了系统结构与工作原理,介绍了系统的总体结构、硬件电路和软件流程.系统通过对驱动电机的控制,带动有力传感器的机器人手指,完成果实采摘的夹持过程.利用监控摄像机对果实形变情况进行检测,并实时采集夹持力、电机电流、手指运动速度等关键信息.所设计的系统稳定可靠,具有模块化、开放性的特点,适用于采摘机器人的实验研究.     

基于武术飞脚动作学习的类人采摘机器人控制系统

为了使采摘机器人可以适应不同高度的采摘作业需求,将武术飞脚动作引入到了类人采摘机器人的设计过程中,通过对腿部伸缩功能的设计,使机器人可以采摘到不同高度的目标果实。采摘机器人以STC1 2 C5 A6 0 S2单片机作为控制器的控制核心,在STC1 2 C5 A6 0 S2单片机的基础上搭载了以红外接近传感器、红外测距传感器和灰度传感器组成的检测模块,实现了腿部的可以伸缩功能,且在必要的时候可以进行跳跃。为了验证武术飞脚动作在采摘机器人上使用的可行性,设计了一款基于武术飞脚动作的腿部可伸缩机器人,采用电机驱动和舵机控制的方式,通过调整舵机的角度变化,成功实现了采摘机器人的腿部的伸缩功能。试验结果表明:采摘机器人可以实现不同高处果实的采摘作业,提高了机器人对复杂高度作业环境的适应能力。     

基于云平台和计算机控制系统的采摘机器人仿真设计

为了提升采摘机器人定位系统的效率及定位准确性,将云平台技术和计算机控制系统引入到了定位系统的设计上,在进行果实定位时,通过云平台和计算机技术对图像进行实时滤波,并对曝光图像进行融合,以提高图像的质量,进而提高图像特征提取和定位的准确性.模拟采摘机器人的作业环境,以机器人定位系统的定位效率和定位误差作为研究对象,对基于云...     

基于机器视觉的采摘机器人果实三维模型重构与识别

为了提高采摘机器人果实定位和识别的准确性,在采摘机器人机器视觉系统的设计上引入了果实三维重构方法,利用二维采集图像信息的处理,通过坐标转换关系,实现了三维模型的构建.为了验证三维模型重构对机器视觉果实识别准确性的提高作用,模拟青椒夜间作业的采摘环境,对不采用三维重构和采用三维重构技术两种情况下的果实识别准确率进行了对比...