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...     

采摘机器人智能避障决策系统——基于ZigBee和单片机

首先介绍了碰撞危险度的原理及算法,基于决策、视觉采集、运动控制和ZigBee无线通讯4个子系统设计了采摘机器人智能避障决策系统;然后运用模糊控制理论实现了机器人避障功能,并对系统进行了MatLab仿真试验。结果表明:系统可以安全避开障碍物,而且可以自主规划最优避障路径,符合设计要求,证明了智能避障决策系统的可靠性和可行性。     

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。     

西红柿采摘机器人视觉系统的研究

针对果实采摘机器人果实识别率低的问题,设计了一组用于西红柿识别和定位的双目立体视觉系统,为机器人的采摘作业提供更有利的条件。为此,采用Bumblebee双目立体视觉系统,基于成熟果实与植株颜色特征的差异进行图像分割,来识别成熟的西红柿;在完成相机标定、特征点提取和特征点匹配的基础上,通过三维空间定位获取果实的三维坐标。实验结果表明:该系统果实识别的整个过程平均耗时150ms,对成熟西红柿的识别率达到99%,测试误差在10mm以内,能够较好地满足西红柿采摘工作的要求。     

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。     

基于机器视觉的机器人智能采摘实验平台开发

针对如何实现快速、高效的采摘,提出机器人智能采摘实验平台系统,该采摘机器人依靠视觉反馈控制来识别采摘物的位置。研究机器人手臂的运动控制,构建机器人的运动学模型。分析机械手的视觉伺服控制问题,直接将图像位置误差矢量映射到所需的末端执行器速度矢量。对机器人智能采摘进行试验分析,试验任务进行171次,准确率94.67%。试验结果验证该视觉伺服控制方法在实际场景中对采摘物识别效率,提高视觉伺服系统的鲁棒性和有效性。     

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。     

基于计算机视觉的瓜果采摘系统的运用研究

采摘机器人被广泛用于各种农产品的收获,能显著降低农业生产中的人力成本,解决目前农业生产中劳动力匮乏的问题。计算机视觉技术可以将成熟的瓜果从其自然生长环境中识别出来,是采摘机器人实现目标定位和协调机械手的关键。针对目前采摘机器人受瓜果不同形态特征、质地影响和通用性较低等问题,通过优化公式算法和模型,设计出了基于计算机视觉的采摘系统,并对黄瓜、西红柿和柑桔这3种瓜果进行图像识别和采摘。试验结果发现:不同瓜果图像整体识别率达到80%以上,对图像中重叠遮挡的瓜果个体识别率也较高,均超过90%。该计算机视觉系统装载到采摘机器人上后,在自然条件下对3种瓜果采摘成功率在70%以上,可实现对不同瓜果的高效采摘,为采摘机器人更好地满足农业生产的实际需求提供了研究基础。     

水果采摘机器人实时避障方法的研究

针对采摘机器人采摘作业时易受障碍物阻挡而影响其工作效率的弊端,提出了将避障问题转化为基于位置力控制问题的解决办法,采用弹簧阻尼模型实时计算机械手臂进入障碍物区域产生的虚拟力,通过采用外在力控制回路来调节手臂位置控制系统,达到消除虚拟力的目的,实现机械手避障.     

基于图像处理的视觉采摘机器人作业控制研究

为了实现自动化的番茄分类采摘,基于视觉识别技术设计了识别系统。首先,基于HSV视觉体系中的H分量,采用聚类分析的方法,依据成熟度将番茄分为不熟,半熟和全熟3类,并计算3类番茄成熟度对应的H分量分布范围;其次,根据半熟和全熟番茄H分量的分布范围进行番茄图像分割,并利用形态学的方法得到图像中番茄区域的轮廓曲线;再次,采用椭圆拟合方法实现对番茄轮廓拟合,计算得到图像中番茄区域的中心坐标;最后,采用双目视觉系统实现图像中番茄区域中心坐标向实际空间坐标转化。对番茄轮廓曲线拟合精度和视觉定位精度进行测试,表明系统具有良好的可靠性。     

基于足球比赛运动的采摘机器人自主避障设计

随着科技水平的提高,农业生产向实现智能化发展,农业采摘机器人中的自主避障控制系统成为重点。在农业生产环境复杂且未知的条件下,采摘机器人的控制需要具有较高的智能化水平。为此,基于足球比赛运动的控制规则,设计了采摘机器人自主避障控制系统;阐述了基于足球比赛运动的移动机器人自主避障设计实现技术、控制技术及模糊逻辑控制方法,使机器人的移动通过模糊逻辑控制和基于优先度的避障策略来实现。仿真试验结果表明:该采摘机器人自主避障设计有效性和实时性较高,在农业生产的复杂环境中,可较好地自主避障并进行路径优化。     

基于PLC的采摘机器人作业路径避障系统设计

为提高果实采摘效率,基于PLC技术设计了采摘机器人的作业路径避障系统。系统主要由信息获取系统、工控机主程序及运动执行系统等部件组成,通过PLC技术对路径规划和果实的采摘、运输进行控制,并采用改进的蚁群算法对最优路径进行规划。对采摘机器人在温室环境下进行性能测试,结果表明:采摘机器人可以实现作业路径避障,并完成果实的采摘,工作性能稳定,能够满足农户对采摘机器人的使用和性能要求。     

基于DSP信号实时编码的采摘机器人避障控制研究

为了提高采摘机器人成功避障的性能,在采摘机器人机器视觉技术中引入了DSP实时编码技术,通过对成熟果蔬图像和视频的实时编码,获取果蔬位置和障碍物位置,达到成功避障的目的。根据机器人视频采集驱动的软件架构,对采集驱动进行了改造,在不增加前端外设的前提下实现了主动降帧,并根据DSP芯片的特点,对实时编码器进行了优化设计,大大提高了高分辨率图像实时编码的速率。最后,对机器人的距离位置测量和避障功能进行了测试,通过测试发现:在1.20~2.00m的距离范围内,测量的距离和实际距离的最大偏差不超过0.03m,6组避障测试中机器人成功避障的概率较高,其中最低也达到了97.28%,符合设计的要求。     

苹果采摘机器人视觉系统的目标提取研究

研究了自然环境下的成熟苹果彩色图像,结果表明:成熟苹果颜色与背景色大都存在明显差异。从颜色空间角度来说,目标和背景分布于不同的区域。根据这一特点,提出了基于样本颜色空间的目标提取算法。首先,由苹果样本图像在L*a*b*空间中构建样本颜色空间,并用数学形态学对样本颜色空间进行优化;然后,依据样本颜色空间对苹果彩色图像进行目标识别,对于远景深小目标物和严重遮挡的目标物,在样本空间识别的基础上进行二值化,运用形态学结构元素法进行处理;最后,得到了理想的分割效果,识别率高。     

基于无线传感器的采摘机械手避障系统研究

根据农业采摘机械手的发展特点,结合视觉系统、感知系统、伺服系统和控制系统的相互衔接要求,通过对关键部位无线传感器的避障模型、控制算法进行选择匹配,重点对采摘机械手避障系统进行建模。同时,进行仿真试验对比,得出采摘机械手特定条件下的避障路径规划和机械运动学轨迹,证明该方法可以有效提高避障效果,可对本领域相关研究提供参考。     

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。