基于深度双目视觉处理的智能采摘机器人设计

针对采摘机器人对果蔬的位置定位不够准确、无法准确避障,导致采摘效率较低的问题基于深度双目视觉处理对智能采摘机器人进行了设计。智能采摘机器人的主要组成包括PLC控制器、视觉系统、移动平台、导航系统、机械臂、通信系统和电源。为了对采摘机器人的机械臂进行最优路径规划并避障,通过对采集的图像进行预处理后,利用双目视觉系统对果蔬进行精准定位,然后采用哈夫变换直线检测的方法进行最优路径的设计和选择,最终确定最优采摘路径。对采摘机器人进行运动轨迹精度试验和采摘试验,结果表明：采摘机器人对果蔬的采摘成功率较高,可以满足果农对于采摘机器人的要求。     

基于RFID和WSN的采摘机器人自主定位与导航设计

为了提高采摘机器人自主导航能力和定位精度及对复杂采摘作业环境的自适应能力,提出了一种基于FRID和WSN的自主导航与避障采摘机器人,通过ID识别技术和聚类算法的应用,实现了采摘机器人的高精度导航与路径规划。该机器人在自主导航和避障过程中首先对RFID标签进行阅读,将阅读结果采用WSN进行节点通信,然后调用距离,并对距离进行聚类分析,最后得到规划后的路径。对机器人的导航定位性能进行了测试,测试发现:机器人实际标定位置和定位导航位置曲线吻合程度较高,验证了采摘机器人具有较高的定位精度;进一步测试发现:机器人在各个节点位置的信号通信均正常,没有出现较大的偏差,其定位的最大均方差仅为0.082m,满足高精度采摘作业的需求。     

一种多机械手编码控制系统的果蔬采摘机器人设计

为了提高果蔬的采摘效率,对果蔬采摘机器人进行了改进,设计了一种新的多机械手的编码控制采摘机器人。通过对机器人功能和结构的设计,使机器人具有了利用机器视觉技术的图像边缘提取来划分每个机械手的作业区间的功能,并可以利用编码器对每个机械手进行编码,从而完成多机械手的协同作业。对机器人的采摘作业性能进行了测试,首先利用机器视觉模块完成了苹果采摘区间的划分,并预设了每个机械手的采摘作业轨迹,利用编码器对预设轨迹进行了追踪。通过测试发现:机器人多机械手的实际追踪轨迹和预设轨迹的误差很小,满足设计需求,多机械手的协同采摘平均速度可以达到80个/min以上,具有高效的果蔬采摘性能。     

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。     

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。     

基于遗传算法和EDA技术的果蔬采摘机器人设计

为了提高果蔬采摘机器人的避障和路径规划能力,实现机器人智能化和轻量化的设计,将嵌入式系统引入到果蔬采摘机器人的控制系统中,并利用EDA技术对控制系统进行了封装,植入了机器人路径规划的遗传算法。对果蔬采摘机器人的机械手进行了改进,通过机械手结构设计实现了采摘机器人执行末端的避障功能,利用遗传算法智能控制设计实现了复杂环境中的路径搜索功能。对果蔬采摘机器人的性能进行了测试,结果表明:障碍物识别率高达99%以上,路径规划的准确率也在95%以上,满足智能化采摘机器人的设计需求,为现代化采摘机器人的设计提供了较有价值的参考。     

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。     

基于强化学习的采摘机器人采摘臂避碰设计

首先介绍了采摘机器人采摘臂避障问题和强化学习理论,并将强化学习方法应用到采摘臂避障问题中,构建了一平面3自由度的采摘机器人采摘臂的多Agent避碰系统。笔者研究目标是通过Agent感知采摘臂连杆与障碍物之间最小距离d和采摘臂姿态偏差角θ两方面信息,然后进行避障规划,在复杂未知环境中使其找到合适路径采摘目标。在NET平台上进行了基于强化学习的采摘臂避障系统平台的开发与仿真,对采摘臂避障系统的避障能力进行了测试分析。仿真实验表明:采摘臂避障避碰系统避障能力比较强,能够在复杂环境中采取避障措施,并准确达到指定位置。     

采摘机器人视觉图像检测应用研究——基于篮球动作捕捉的多媒体数据库系统

采用篮球动作捕捉系统可以实时地对比赛视频进行分析,通过动作捕捉,得到优秀运动员的投篮动作技术特征;但是篮球比赛属于较高强度的对抗性比赛,其移动速度较高,因此捕捉系统需要有较高的精度。将高精度的动作捕捉系统应用在采摘机器人视觉系统设计中,可以有效提高采摘机器人对果实的识别精度,从而提高作业的自动化程度。为了验证方案的可行性,对采摘机器人的视觉系统进行了测试,并以夜间采摘环境为例,对采集的图像进行了平滑和增强处理,成功提取到了果实的边缘特征图像。对采摘机器人视觉系统的目标识别率和定位能力进行了测试,测试结果表明:目标识别率和定位准确率都较高,满足高精度采摘作业的需求。     

采摘机器人实时智能避障系统研究 —基于嵌入式ARM

为简化采摘机器人底层控制系统软硬件设计,提高系统的实时性和可靠性,在处理器的设计上引入了嵌入式微处理器,取代了常规的单片机和PLC方案。提出了基于ARM控制器和源代码开放的Linux操作系统组成的采摘机器人控制系统,对其实时避障功能进行了设计,并模拟采摘机器人作业环境对该方案的可行性进行了测试。结果表明:采摘机器人行使过程中可以躲避障碍物,向目标作业区域移动,成功地实现了实时避障功能,为采摘机器人自主导航系统的开发提供了重要的借鉴。     

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。     

采摘机器人动态路径规划系统研究——基于人工势场法

以采摘机器人为研究对象,首先建立了采摘机器人作业环境及障碍物模型,并利用人工势场法搭建了环境和障碍物运动势场;然后基于人工势场法设计了采摘机器人动态路径规划系统;最后利用Mat Lab进行了仿真实验。结果表明:该系统优化效果明显,具有很好的避障和路径规划能力。实验很好地验证了系统的有效性和实时性。     

水果采摘机器人自主寻径避障轨迹优化研究—基于启发式智能算法

寻径避障是水果采摘机器人中一个重要的经典问题。随着我国机械自动化、计算机控制系统和测试计量行业突飞猛进的发展,对水果采摘机器人自主寻径避障有了更高的要求。为了更好地满足现代农业种植生产的需要,启发式智能学习型寻径避障成为采摘机器人研究的热点。为此,基于启发性智能轨迹优化算法,采用传感器检测系统,设计和研究了水果采摘机器人自主寻径避障系统,并利用Mat Lab仿真软件进行了验证分析。结果表明:在复杂路况环境下,针对不同目标和路径要求,该采摘机器人能灵活避开作业途径中障碍物,具有很强的学习和适应能力,且系统运行稳定、可靠性强。     

基于足球比赛运动的避障系统开发设计

在农业生产中,由于农作物生长环境的复杂性及传统的机械作业,易对农作物造成损伤。针对该未知复杂环境中的采摘机器人自主避障设计,提出了基于足球比赛运动的采摘机器人进行了自主避障系统,实现采摘机器人自主导航。基于足球比赛运动策略的采摘机器人开发设计中,为实现采摘机器人自主进行路径优化以避开障碍物,以模糊逻辑算法作为避障决策控制算法,以多种传感器感知环境信息设计避障系统。试验结果表明:安装本文设计开发的避障系统的采摘机器人可进行路径优化,自主避障,验证了该避障系统的有效性。     

远程控制采摘机器人手势识别研究——基于势场蚁群算法

采摘机器人在作业时遇到通过自主导航无法越过的障碍物时,或者在危险的地带无法进行人工采摘作业时,需要借助远程方式进行实时控制,使其成功越过障碍物,并在高危环境中有效地展开采摘作业。为了优化采摘机器人远程控制系统,提出了一种基于手势识别的远程控制方案,并引入了势场蚁群算法,提高了机器人的控制的准确性和高效性。在远程控制方案中,将基于视觉的手势识别与远程控制机械手相结合,通过深度相机采集手势图像并提取手势特征,转换为机械手舵机的控制命令,并通过无线网络发送至采摘机器人控制单元,实现视觉手势对机器人的远程控制。对采摘机器人进行了测试,通过测试发现:基于蚁群算法的手势识别系统可以有效地追踪得到不同的动态手势,且可以准确地识别手势所代表的意义,成功实现了机器人远程控制的手势识别。该方法不仅可以远程实现机器人避障功能,还可以将其应用在山谷、沼泽等危险地带进行采摘作业,实现其非凡的使用价值。     

嵌入式采摘机器人视觉测量与避障控制系统研究

采摘机器人拥有自主收集信息并进行有效判断的能力,可以独立完成对果实的采摘作业,对满足水果种植需求、减小水果种植的劳动力投入及降低生产成本有着很重要的实际应用价值。为此,以嵌入式ARM智控系统为基础平台,设计了采摘机器人视觉测量与避障控制系统。该系统集机器视觉、视觉传感感知、伺服电机驱动和ARM智控模块于一体,建立了采摘机器人采摘运动学的数学模型,并通过BP网络神经型迭代学习算法测量果实的距离和球心坐标,对成熟果实进行精准识别和定位采摘。试验结果表明:采摘机器人能准确地进行自主采摘,成功率比较高,躲避障碍物的能力很强,更适合在复杂未知的果园中进行收获作业。     

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。     

基于MiroSot系统的苹果采摘机器人路径规划研究

针对农业机器人的一个重要类型—采摘机器人,开展了基于机器视觉的路径规划的理论分析和实际应用研究。为了解决苹果采摘机器人中路径规划难度大、最优解求解困难等问题,将MiroSot机器人路径规划系统应用于苹果采摘机器人中,结合采摘机器人作业环境特点和工作需求,采用图像处理技术,设计了具有环境感知、避障和决策能力的采摘机器人路径规划系统。MatLab实验仿真结果表明:系统可以实现无碰撞的最优路径规划,并能够根据环境变化实时进行局部路径规划,证明了系统的实时性、有效性和可行性。