基于改进蚁群算法的果蔬采摘机器人三维路径规划

近年来,我国"农民荒"问题越演越烈,大量年轻劳动力外出务工,农村土地荒置越来越多。我国人口高龄化严重,农业人口的减少,劳动力缺口过大,导致对农业机器人的需求极为迫切。随着农业机械和自动化技术的快速发展,农业机器人也在不断发展,其可以更好地适应生物技术种植产业发展,过去传统的采摘方式将会有很大改变,农民种植的侧重点即将改善。为此,基于改进蚁群算法,设计和规划了果蔬采摘机器人行走的三维路径,并增加在前进过程中的自适应调整功能。实验仿真结果表明:基于改进蚁群算法的果蔬采摘移动机器人三维空间路径规划在路径和转弯个数上都做到了最小化,能够很好地满足采摘机器人运行需求。     

基于改进蚁群算法的多农业机器人路径规划研究

针对蚁群算法在解决多机器人移动路径规划上存在的局限性,本文利用栅格法对环境进行空间建模,并在基本蚁群算法的基础上,对启发信息函数做出了改进,同时提出死锁问题的解决方案.改进方案既保证了算法的速度,又避免了算法的提前收敛.另外,针对未知运动状态和已知运动状态的障碍物,本文分别讨论了动态窗口搭配区域膨胀以及正碰、侧碰两种避...     

基于蚁群算法的六自由度采摘机器人轨迹规划研究

在现代农业生产中,果蔬采摘作业复杂而繁重,采摘机器人在作业过程中常常需要经历成千上万个果蔬采摘点,面对这样巨大的工作量,采摘机器人移动路径规划显得非常重要。为此,以采摘机器人运动轨迹为研究对象,以其运动轨迹总长最短为研究目标,针对机器人各关节机构运动速度变化情况及机器人运动特性,利用基本蚁群原理对六自由度采摘机器人的路径进行规划。实验结果表明:所设计的采摘机器人轨迹优化技术不但路径优化能力强、运动轨迹平滑,还具有可靠性强及稳定性好的优点。     

基于改进蚁群算法的农业机器人路径规划研究

针对农业机器人路径规划实时性和稳定性差的问题,采用人工势场法,并结合Memetic算法与精英排序法优化基本蚁群算法。该算法用势场法获得路径初始化种群,对每代路径进行Memetic算法中的交叉组合操作,将每代蚂蚁产生的路径分别进行优化排序,根据蚂蚁路径的优劣程度,对信息素进行更新;同时,加入精英小组蚂蚁产生的信息素,从而加快了算法的收敛速度,提高了算法的稳定性。实验表明:改进后算法的平均最优路径长度提高了12.56%,收敛代数提高55.86%,算法用时提高了65.3%,最优解百分比增加了40%。本算法能够快速有效地规划出最优路径,提高了农业机器人的工作效率。     

基于改进RRT算法的猕猴桃采摘机器人全局路径规划

为提高猕猴桃采摘机器人导航效率,提出一种基于采样状态实时引导随机树扩展的改进方法（Straight-RRT）。首先,针对传统RRT算法盲目搜索的问题,引入评价指数与阈值划分采样状态,根据采样状态决定采样节点的选取方式,实时引导随机树的扩展。其次,为增强算法对不同环境的自适应性及快速避开不规则障碍物,引入动态阈值并优化最近节点选择机制。最后对路径进行优化处理,去除路径冗余点并采用贝塞尔曲线平滑路径减小路径复杂度。基于棚架式猕猴桃果园环境进行路径规划实验,实验结果表明改进后算法在猕猴桃果园环境中具有更好的适应性及规划效率,为提高猕猴桃采摘机器人导航效率提供了解决方法。     

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。     

基于改进RRT算法的猕猴桃采摘机器人全局路径规划

为提高猕猴桃采摘机器人导航效率,提出一种基于采样状态实时引导随机树扩展的改进方法(Straight-RRT)。首先,针对传统RRT算法盲目搜索的问题,引入评价指数与阈值划分采样状态,根据采样状态决定采样节点的选取方式,实时引导随机树的扩展。其次,为增强算法对不同环境的自适应性及快速避开不规则障碍物,引入动态阈值并优化最近节点选择机制。最后对路径进行优化处理,去除路径冗余点并采用贝塞尔曲线平滑路径减小路径复杂度。基于棚架式猕猴桃果园环境进行路径规划实验,实验结果表明改进后算法在猕猴桃果园环境中具有更好的适应性及规划效率,为提高猕猴桃采摘机器人导航效率提供了解决方法。     

基于蚁群算法与参数迁移的机器人三维路径规划方法

为解决机器人进行三维路径规划时路径规划效率受算法影响较大的问题,以最短距离为目的,提出了一种基于蚁群算法参数迁移的机器人三维路径规划方法。在使用栅格法建立的机器人三维环境模型中,使用蚁群算法寻找最短路径。针对蚁群算法的参数选择问题,使用参数迁移算法得到最优参数。将已知的环境模型和其对应的蚁群最优参数作为源任务,将源任务映射到高维空间,通过迁移参数连接不同源任务,根据图论的知识建立参数迁移图,将参数迁移图扩展,使其包含目标任务,为随机未知环境模型分配一组蚁群最优参数。仿真实验表明,基于参数迁移的蚁群算法可以快速有效地完成机器人三维路径规划。相比传统的参数选择方法和其他智能优化方法,蚁群参数迁移算法可以大幅减少路径规划所需时间,提高了路径规划效率。     

柑橘采摘机器人的连续采摘路径规划

课题组分析了采摘机器人的发展现状与存在的问题,针对柑橘采摘路径最优问题,将柑橘在三维空间中的点作为目标点,柑橘的连续采摘就是遍历目标点,将柑橘采摘问题作为TSP问题进行解决,使用Matlab软件进行建模仿真,利用蚁群算法求出柑橘采摘轨迹的最短路径。仿真结果表明,通过运用Matlab软件建立了柑橘在三维空间中的坐标模型,利用蚁群算法多次迭代和参数优化,计算出了柑橘采摘的最优路径,以期为实现柑橘自动化采摘提供研究基础。     

改进A*算法的采摘机器人路径规划与跟踪控制

为提高采摘机器人的工作效率和控制精准度,提出一种基于改进A*算法的路径规划与跟踪控制方法.首先建立移动采摘机器人的动力学模型,然后通过引入人工势场法改进了A*算法的效率,实现了对采摘机器人运动路径的快速规划,最后利用状态观测器估计出系统状态,并设计终端滑模控制律来准确跟踪路径指令,大大提高了控制精度.仿真结果表明:设计...     

智能采摘机器人路径规划的设计与研究

以四足轮式采摘机器人为研究载体，将采集的果园图像经过灰度化、阈值分割、几何校正、比例尺寸划分等处理，然后进行栅格化；在此基础上，对采摘机器人在作业时的路径进行全局规划，通过蚁群算法寻找出一条无障碍、短距离的行驶路线；同时，结合运动学模型和PID闭环等现代控制理论，将得到的路径信息转化为控制信号，输出占空比变化的PWM波，从而控制电机运转，使得采摘机器人以规定的速度跟踪已规划好的行驶路线；最后，将此理论以嵌入式方式进行软硬件开发，设计出一款路径规划-跟踪控制系统。实验结果表明，利用路径规划-跟踪控制系统的采摘机器人按规划的路径到达目标点的平均概率为94.5%,能够准确、有效地辅助采摘机器人进行采摘作业。     

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。     

基于启发式搜索算法的自动采摘机器人路径规划研究

对启发式搜索算法进行了分析和介绍,并选择采用A*算法进行自动采摘机器人路径规划研究.研究了采摘机器人路径规划的二维空间环境的模型,并采用栅格法建立了采摘机器人路径规划空间模型.利用Mat-Lab软件对模型进行了仿真实验,结果表明:改进的A *算法可以明显改善采摘机器人移动路径,使规划的路径更加平滑,证实了改进算法的可行...     

基于改进避障策略和双优化蚁群算法的机器人路径规划

针对传统蚁群算法在移动机器人路径规划中存在的收敛速度慢、收敛路径质量低、死锁以及动态避障能力差的问题,本文提出基于改进避障策略和双优化蚁群算法（Double optimization ant colony algorithm,DOACO）的路径规划方法。首先,设计新的概率转移函数并对函数中的各分量权重进行自适应调整,以优化算法的收敛速度;然后,利用碰撞检测策略对路径进行再优化,进一步提高算法的性能;最后,针对常规避障策略避障能力差、实时性不足等问题,提出避障行为与局部路径重规划相结合的避障策略。实验结果表明,DOACO算法相对于传统的蚁群算法,不仅能规划出更优的路径,收敛速度也更快,而且新的避障策略也可以有效地应对多种碰撞情况。     

基于VS-IRRT算法的采摘机械臂路径规划

针对多自由度机械臂在采摘过程中出现的路径规划速度慢、路径成本高以及因视觉定位误差和机械臂关节位置误差引起的采摘失败问题,提出了结合视觉伺服的改进随机快速搜索树算法(Improved rapidly-exploring random trees with visual servoing, VS-IRRT),具体包括改进RRT算法和基于平移控制器的视觉伺服方法。改进的RRT算法通过使用基于超椭球引力偏置的采样方法和密度减小策略,增加树拓展的目的性,减小了树的采样密度,提高路径规划效率;引入贪心思想和B样条曲线,剔除多余节点,对剩下折线进行平滑处理,优化路径在机械臂上的实施效果;结合基于平移控制器的视觉伺服控制,减小了定位误差对采摘过程的影响。使用Matlab分别对改进RRT算法和基于平移控制器的视觉伺服在二维和三维空间中进行仿真模拟试验,结果表明,改进的RRT算法的采样点数较RRT^*-connect算法减少92.9%,规划时间较RRT^*-connect算法减少86.1%,路径成本较RRT算法也减少35.2%。使用六自由度机械臂进行采摘试验,VS-...     

割草机器人路径规划研究 ——基于改进蚁群算法和计算机视觉

首先,从设计需求、结构体系和控制系统设计了割草机器人总体方案;然后,设计了草坪边界提取算法和割草机器人路径规划系统,实现了一套基于改进蚁群算法和计算机视觉的割草机器人路径规划系统.试验结果表明:割草机器人能够实现草坪边界提取和规划出最优路径,割草机器人路径规划具有一定的可行性.     

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。     

基于自适应蚁群算法的农用智能机器人路径规划

针对田间农用智能机器人路径规划问题,结合蚁群算法特点,提出一种基于自适应蚁群算法的路径规划方法,目的是在信息采集、田间巡检、果蔬采摘及作物搬运等操作中,利用所提方法为农用智能机器人搜索出一条距离最短的优化路径,确保其能沿着该优化路径顺利达到指定作物种植区,完成指定工作任务。该方法通过引入自适应调整信息素挥发系数、更改信息素更新机制和限定信息素阈值等策略,对传统蚁群算法进行了优化改进。仿真结果显示,在100 m×100 m作物种植区模型内,改进算法能有效解决农用智能机器人路径规划问题;改进算法规划的最佳路径长度较传统蚁群算法和禁忌搜索算法分别减少3.745 1 m和16.387 6 m;改进算法规划最佳路径所需程序迭代次数较传统蚁群算法和禁忌搜索算法分别减少13代和31代,结果表明,与传统蚁群算法和禁忌搜索算法相比,改进算法具有较强的全局搜索能力和较好的收敛性能。     

基于改进蚁群算法的机械臂路径规划

针对机械臂在运动过程中的避障问题,提出基于改进蚁群算法对其路径进行规划。首先引入可选节点周围安全因素对蚁群算法中的转移概率进行改进,得到机械臂末端执行器的路径轨迹;其次根据执行器位置,利用伪逆法进行运动学逆解的求解,获得各关节变量;最后进行仿真及利用实物机械臂进行验证,结果表明,与传统的蚁群算法相比,改进的算法在相同的规划环境下具有较快的收敛速度,获得的路径轨迹较为合理,避障效果明显。