五自由度采摘机械臂运动学通用算法应用

通过建立通用采摘机械臂运动学模型,构造初始矢量方程,完成求解,验证了基于Groebner基法的运动学算法的可行性,为采摘机械臂结构设计与控制研究提供了参考数据。     

番茄采摘机器人机械臂结构设计与参数优化

农业采摘机器人属于非结构环境下作业的特种机器人,果实的采摘易受环境变化的影响,机械臂的结构特点直接决定机器人作业范围。根据番茄的特点及其植株的生长分布,设计了具有平行结构关节的四自由度机械臂,建立了机械臂运动学模型,完成了机械臂的结构参数优化设计,并使用MATLAB平台进行了仿真验证。在满足番茄采摘要求的前提下,实现了实际采摘无效空间最小化,证明了该机械臂结构设计合理。     

四自由度采摘机械臂坐标系的建立

为便于处理机械臂复杂的几何参数,机械臂各杆件的运动可在总体坐标系中描述,在每个杆件处建立一个附体坐标系。运动学问题便归结为寻求联系附体坐标系和总体坐标系的变换矩阵。     

番茄采摘机器人目标识别方法研究

针对目前采摘机器人工作环境复杂、效率低下等问题,在采摘机器人体系结构的基础上,提出了一种将AdaBoost分类器和颜色特征分类器相结合用于番茄采摘机器人的目标识别方法.通过试验分析该方法的性能,并与改进前的性能进行比较.试验结果表明,该方法的平均番茄识别时间为78.955 ms,识别准确率达到97％以上,性能优良,达到番茄采摘机器人对目标识别的要求.为实现采摘机器人智能化提供了一定的参考和借鉴.     

樱桃番茄采摘机器人设计与试验

正鉴于鲜食樱桃番茄人工采摘耗时、费力的问题,设计了一种新型采摘机器人,以期将来代替或辅助人工采摘番茄。该机器人主要包括果实识别视觉单元、采摘手爪、机械臂、果实收集装置以及轨道式承载平台。针对日光温室番茄栽培环境,确定了采摘机器人构型方案和工作流程。本文详细介绍了机器人3个关键部件:用以承载机器人在地     

采摘机械臂的自适应神经网络滑模控制

针对采摘机械臂的位置终端的精确控制问题,提出了一种将自适应神经网络与滑模控制相结合的控制策略.首先通过神经网络来估计系统模型中的不确定性,提出了一种具有神经网络补偿作用的滑模控制器,基于李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统的稳定性,并改善了系统的动态性能.仿真试验表明,该控制方法能够有效地削弱抖振现象,具有很好的鲁棒性和动态特性.     

浅析采摘机械臂的国内外研究现状

采摘作业约占整个果蔬生产作业量的40%,自动化程度仍然很低,目前国内采摘作业基本上都是手工进行,因此研究采摘机械臂具有巨大的应用价值。     

基于SA-PSO算法采摘机械臂参数优化

当前油茶果的采摘方式为人工采摘,采摘方式落后,采摘效率低,导致生产成本高,严重制约油茶产业的健康发展。为解决这一问题,实现油茶果机械化和自动化采摘,设计了一款振动式油茶果采摘机。油茶果采摘机工作过程中采摘机械臂的结构尺寸将会限制其工作的范围。为确保采摘机能高效率的采摘油茶果,对采摘机械臂进行参数优化,寻找最优参数。结合实地考察的结果,确定优化设计的变量为举升液压缸行程Sj、伸缩液压缸行程Ss、俯仰液压缸行程Sf,建立目标函数,确定约束条件。基于SA-PSO算法,对油茶果采摘机械臂进行结构参数优化,得到最优参数解:举升液压缸行程为Sj=154mm,伸缩液压缸行程为Ss=320mm,俯仰液压缸形成为Sf=166mm,为采摘机的优化设计了提供了理论数据支持。     

油茶果采摘机采摘机械臂的机构设计及运动仿真

油茶是我国重要的林业经济植物,是我国食用油的重要来源之一,随着品种的优化和种植的规范化,油茶果机械化采摘成为必然,研制油茶果采摘机成为林业机械的一个新领域。在实地考察研究油茶果植物特性和采摘方式的基础上,设计了油茶果采摘机采摘臂的机构,并应用三维软件pro/e,针对采摘臂的液压驱动方式,对采摘臂进行了运动仿真。     

基于三维重建的柑橘采摘机械臂避障研究与实验

利用机器人采摘柑橘果实需要解决机械臂运动过程中对障碍物的感知与避障问题。根据枝干的特征对枝干进行分段标记,使用深度学习Mask R-CNN神经网络进行训练、识别,然后与Kinect v2相机得到枝干障碍物关键点的三维信息进行重建。应用快速扩展随机树（rapidly-exploring random trees,RRT）的改进算法进行机械臂的避障运动规划。搭建了仿真及控制平台,并在实验室环境下通过课题组自行研制的柑橘收获机器人进行了验证,结果表明,样机避障成功率为90.7%,平均规划时间为1.5 s。上述结果为进一步进行实际环境采摘奠定了基础。     

采摘机械臂结构参数对其工作空间的影响

工作空间是评价机械臂工作性能的一个重要指标。首先,采用Adams运动仿真和图解法相结合的方法对采摘机械臂的工作空间进行了模拟,较为精确地得到了机械臂的工作空间边界;其次,在利用Matlab绘制出采摘机械臂工作空间散点图的基础上,采用凸包函数进行处理,生成一个较为精准的包络空间来描述该工作空间的体积;进而分析了机械臂结构参数对工作空间体积的影响,为机械臂的结构设计和优化提供了理论依据;最后,建立了可用于预测采摘机械臂工作空间以及设计方案调整的线性响应回归模型,并通过试验数据验证了该模型的准确性。     

水果采摘机器人智能移动平台的设计与试验

【目的】基于三自由度水果采摘机械臂,设计一种轮式智能移动平台。【方法】根据农田工作环境,设计了转向机构和防撞梁机构;借助ANSYS对车架在3种工况下的变形情况进行仿真分析;使用Simulink模块对车载电机进行了基于最大转矩电流比矢量控制(MPTA)以及ID=0模式下的仿真;使用VC++语言编写了运动控制程序,开发人机交互界面;在南京市江浦农场进行样机行走试验。【结果】弯扭工况下车架变形量最大为14.1 mm,应力值小于材料屈服极限;基于MPTA控制下的电机约0.8 ms达到稳定;该平台最大爬坡角度约为10°,1.5 m·s~(-1)行进时跟踪路径的横向偏差约为0.22 m。【结论】该移动平台结构合理,强度和刚度较高,运动精度高,符合实际工作要求。     

基于深度强化学习的柑橘采摘机械臂路径规划方法

【目的】为解决非结构化环境下采用深度强化学习进行采摘机械臂路径规划时存在的效率低、采摘路径规划成功率不佳的问题,提出了一种非结构化环境下基于深度强化学习(Deep reinforcement learning, DRL)和人工势场的柑橘采摘机械臂的路径规划方法。【方法】首先,通过强化学习方法进行采摘路径规划问题求解,设计了结合人工势场的强化学习方法;其次,引入长短期记忆(Longshort term memory,LSTM)结构对2种DRL算法的Actor网络和Critic网络进行改进;最后,在3种不同的非结构化柑橘果树环境训练DRL算法对采摘机械臂进行路径规划。【结果】仿真对比试验表明：结合人工势场的强化学习方法有效提高了采摘机械臂路径规划的成功率;引入LSTM结构的方法可使深度确定性策略梯度(Deep deterministic policy gradient,DDPG)算法的收敛速度提升57.25%,路径规划成功率提升23.00%;使软行为评判(Soft actor critic,SAC)算法的收敛速度提升53.73%,路径规划成功率提升9.00%;与传统算法RRT-connec...     

基于滑模控制的多自由度采摘机械臂振动抑制方法

针对机器人末端柔性负载的残余振动问题,提出了一种多自由度采摘机械臂振动的滑模控制方法。考虑到组成结构、运动原理、动力方式等因素,构建了多自由度采摘机械臂数学模型。获取采摘机械臂的振动信号,并对其进行特征分析,计算机械臂振动控制量,生成采摘机械臂全局滑模面,设计了具有自动调节系数的滑膜控制器。对比实验显示,优化后的滑膜控制器由于工作时机械臂的运动参数会根据采摘任务产生动态变化,机械臂振动幅值明显减小,振动频率下降,而且能够消除轮廓误差,振动抑制效果明显,能够适合采摘需要。     

葡萄采摘机器人采摘点的视觉定位

针对葡萄采摘机器人在自然环境下采摘点定位困难的问题,本研究提出了一种基于分水岭果梗图像分割和最小角度约束的采摘点定位方法。第一,将采集的葡萄果实图像变换到YUV颜色模型,对U通道灰度图进行均衡化处理,然后进行双阈值分割和形态学开操作去掉干扰区域,再对二值图像进行填充;第二,以检测到的葡萄果实位置为参考,确定葡萄串果梗感兴趣区域,对该感兴趣区域进行分水岭操作;第三,对果梗二值图像进行角点检测,然后分别对每个果梗检测到的角点数据进行线性回归,将拟合到的直线分别与垂直于地面直线进行角度计算,将夹角角度最小的拟合直线所在的果梗确定为葡萄串所连的果梗;第四,对该果梗检测到的角点数据进行K均值聚类分析,聚类中心为最佳采摘点。对采集于晴天顺光、晴天逆光和晴天遮阳这3种条件下各40幅夏黑葡萄图像进行验证,采摘点定位成功率为89.2%,单张葡萄图像的采摘点平均定位时间为0.65 s。说明该方法可以为葡萄采摘机器人提供准确的采摘点坐标信息。     

番茄采摘机械手的运动学分析

番茄采摘机械手是具有模仿人手采摘果实功能,完成采摘作业的自动化设备,在农业生产中具有广阔的应用前景。本文主要设计了由曲柄滑块机构驱动的机械手臂与滑块摇杆机构驱动机械手实现采摘动作,并对机械手臂的曲柄滑块机构进行MATLAB/SIMULINK运动学分析,为番茄采摘机械手的机构设计与工作性能评价提供理论依据。     

林木球果采集机器人机械臂起升运动分析

为了使林木球果采集实现自动化操作，研制了林木球果采集机器人。其总体结构分为三个部分：机械手、行走机构和计算机控制系统。文中对林木球果采集机器人在采集过程中机械臂起升时的运动做了分析计算，求出了当采集爪匀速直线上升时，大、小臂协调动作的运动规律，为液压驱动和计算机控制系统的设计提供了依据。     

樱桃番茄采摘机械手的运动学分析

设计了1种新型樱桃番茄5自由度采摘机械手的本体结构,根据Denavit-hartenbery(D-H)法建立各关节运动学方程,推出末端执行器在基坐标系中的坐标值方程,并采用各关节给定步距角转动的方法得到机械手的工作空间,结果显示工作空间连续,结构紧凑。利用MATLAB机器人工具箱对机械手的轨迹规划进行仿真,结果显示机械手各关节角度、角速度及角加速度的轨迹曲线均连续平滑,证明机械手可平稳安全地到达工作空间内指定位置,机械手的运动学方程正确,本体结构设计合理,为后续本体结构进一步优化和动作控制提供了依据。     

花椒采摘机械的现状及发展趋势

机械化采摘是实现花椒产业省力化栽培的必要手段,通过介绍当前国内外花椒机械采摘的主要方式,阐述花椒园机械采摘的发展历程和研究现状,以期帮助花椒生产者正确把握花椒园采摘机械的发展趋势。