基于RBF网络的果蔬采摘机器人运动轨迹控制研究

为了提高果蔬采摘机器人机械手运动的精确性,提高机器人移动的效率,提出了一种基于遗传算法和RBF网络的机器人运动轨迹控制方法,并对果蔬机器人机械手的活动和整体的移动轨迹进行优化,有效地提高了果蔬采摘机器人的工作精度和作业效率。为了验证设计的采摘机器人的可靠性,在大棚内对机器人的采摘性能进行了测试,包括机器人移动路径规划和机械手路径规划。通过测试发现:使用RBF神经网络算法可以有效地控制机械手在三维空间内的运动;在遗传算法控制下,机器人可以通过较少的计算次数利用神经网络算法搜索得到最优路径,计算精度达到了99%以上。其计算精度及效率高,为高效果蔬采摘机器人的设计提供了较有价值的参考。     

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。     

基于模糊逻辑控制的自主导航采摘机器人避障设计

为了提高采摘机器人自主导航的环境适应能力,提出了一种基于改进的遗传算法的模糊学习逻辑控制方法,提高了机器人路径规划的能力和效率,缩短了路径规划所用时间。该方法以传感器测得的障碍物距离、轮转速和目标地点方向作为输入量,左右驱动轮的速比作为输出量,控制机器人的移动路径和方向。为了使机器人规划的路径尽量短,达到节能的目的,引入了改进的遗传算法,使用修正项对遗传算法进行改进,建立了适应度函数的基本模型。最后,对采摘机器人的性能进行了测试,通过测试发现:机器人可以成功地躲避障碍物,且能够完成最短路径规划,规划反应时间短、可靠性高。     

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。     

采摘机器人避障控制系统研究 —基于ARM+DSP和视觉传感器

以采摘机器人移动路径中躲避障碍物为研究对象,首先介绍了视觉系统,接着从系统总体方案、软硬件设计等方面进行了详尽的介绍和设计。系统以防止采摘机器人与障碍物的碰撞为前提,分析了系统躲避障碍物的策略,实现了基于ARM+DSP和视觉传感器的采摘机器人避障控制。利用MatLab 7.0进行了仿真验证,结果表明:避障控制系统可以实现避障和路径规划,且路径最优、耗时最少,证实了整个系统的可靠性和可行性。     

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。     

基于英语文本遥控的采摘集群机器人系统设计

随着机器人制造技术的不断提高及农业、工业和军事应用需求的变化,机器人的形体越来越小,应用数量越来越大,如何高效地控制由大量较为简单的小型机器人构成的系统已经成为当前机器人研究领域的一个重要问题。采摘机器人是农业作业过程中常用的机器人,一般采用单机器人的作业模型,而随着并行计算和云计算技术的发展,采摘机器人的群体控制成为可能。本研究将蚁群算法引入到了采摘机器人群体控制过程中,并采用英语文本编程的方式对采摘机器人进行编程控制,最后通过实验验证测试了其可行性。测试结果表明:采用基于英文文本的编程方法可以成功地实现采摘机器人集群控制算法,机器人集群可以成功地躲避障碍物,搜索到最佳采摘路径,为采摘机器人的集群控制提供了一种新的方法。     

基于计算机视觉的采摘机器人智能避障系统研究

为了实现采摘机器人对前进道路上障碍物的避障功能,提出了一种基于计算机视觉技术的采摘机器人智能避障系统。该系统结合计算机视觉技术与嵌入式智能控制技术,引入障碍物立体识别检测技术,将其应用于采摘机器人的静态避障中。试验结果表明:该系统能够准确无误地避开障碍物,并能在动态移动中规划出局部最优路径,证明了该智能避障系统的有效性、准确性和可行性。     

农业采摘机械手路径规划——基于云平台和Q学习算法

首先,分析了Q学习算法在采摘机械手路径规划问题中的应用,介绍了云平台的工作模式,以利用其对路径规划进行计算;然后,设计了农业采摘机械手控制系统,实现了基于Q学习算法的采摘机械手路径规划.实验结果表明:采摘机械手成功避开了环境中的障碍物,且整个运动曲线路径偏差较小,充分证实了该系统的优越性.     

面向服务的网络化协同制造资源多目标重组优化调度

针对网络化协同制造资源重组优化调度所存在的问题,综合考虑影响网络化协同制造资源重组优化调度的4个主要因素:最小化生产作业时间、最小化生产作业成本、最优化生产加工质量、最优化资源服务质量,建立了网络化协同制造资源多目标优化调度的数学模型。提出了一种基于Pareto多目标免疫遗传算法的网络化协同制造资源重组优化调度方法,该算法综合运用了小生境技术、群体排序技术和精英保留策略,并对遗传算子进行改进,自适应地调整交叉和变异算子,结合免疫算法的免疫选择淘汰了相似个体,保证了种群多样性,避免了早熟现象的发生。免疫记忆对近似最优解进行动态邻域搜索,提高了算法的局部搜索能力。实例仿真表明了该算法的有效性。     

基于GA优化AR-LSSVR组合模型在区域降雨量预测中的应用研究

为了提高地区降雨量的预测精度,提出遗传算法优化的时间序列最小二乘支持向量机回归组合模型。首先利用时间序列分析法对858农场年降雨量数据进行拟合,其次对拟合后实际数据与拟合数据产生的绝对误差运用最小二乘支持向量机进行训练,较好地解决了小样本、高维数、非线性和局部极小问题,同时避开了传统的网格搜索法在大范围内寻找参数费时等缺点,采用遗传算法寻找最佳的惩罚参数c和核函数参数g,训练结果与实际测量值接近,预测精度较高,并对未来3a的降雨量进行了预测,为858农场未来水资源规划、合理制定灌溉制度、抗旱防涝提供了重要的科学依据。     

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。     

齿带式花生秧果捡拾装置的设计与试验

为了提高花生捡拾收获机捡拾装置的秧果捡拾效率,在现有研究基础上,对捡拾装置的捡拾幅宽、捡拾齿、捡拾输送辊筒等零部件进行设计和分析,重点设计了带有活动间隙角的捡拾齿,阐述了其结构及工作过程,并对捡拾齿捡拾花生秧果时进行受力分析和运动轨迹分析.同时,以捡拾装置捡拾齿间距、捡拾带速度、捡拾齿活动间隙角度为影响因素,以秧果捡拾...     

一种基于偏好免疫网络多特征辨识的油茶果分选识别方法

针对油茶果采摘、脱壳后机器视觉分选效率不高的问题,提出一种多特征偏好人工免疫网络算法,该算法应用人工免疫网络的多目标优化与偏好数据库特征,提取油茶目标的颜色、形态多特征输入免疫网络进行仿真测试。试验结果表明,本文提出的多特征偏好免疫网络的识别率最高达到90%以上。相比单特征分选方法有了较大的提升,证明本文分选方法的有效性,并为农林业目标智能化分选辨识提供一种可行的方案。     

柳树插条自动喂入装置取料机构优化设计与试验

针对我国柳树插条半自动扦插作业人工喂入劳动强度大和作业效率低的问题,提出一种实现有序出料、取料和送料功能的柳树插条自动喂入装置,并针对该装置进行取料机构的优化设计与相关试验研究。建立取料机构运动学模型和优化设计模型,应用自主开发的软件分析确定了取料机构参数的取值范围,进而利用Matlab软件的遗传算法工具箱实现取料机构的参数优化;完成取料机构结构设计,进行取料机构虚拟运动仿真验证;研制取料机构样机和柳树插条自动喂入装置试验台,开展取料机构高速摄像试验和柳树插条自动喂入试验,研究取料机构运动特性,检验自动喂入装置的工作性能。在自动喂入效率达到55株/min时,柳树插条喂入成功率约为83%,表明该装置具有应用于柳树插条自动扦插机的可行性。     

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。