基于气动柔性驱动器的苹果采摘末端执行器研究

设计了一种基于气动柔性驱动器的苹果采摘末端执行器:以气动柔性驱动器作为其弯曲关节,用力学分析的方法对弯曲关节及末端执行器进行建模,分析建立关节弯曲量及输出力与其内腔气体压力之间的数学关系;建立了末端执行器抓取苹果目标的数学模型.实验结果表明:该末端执行器有较大的输出力,能很好地抓持苹果,并具有很好的柔顺性.     

基于气动柔性驱动器的苹果采摘末端执行器研

设计了一种基于气动柔性驱动器的苹果采摘末端执行器：以气动柔性驱动器作为其弯曲关节,用力学分析的方法对弯曲关节及末端执行器进行建模,分析建立关节弯曲量及输出力与其内腔气体压力之间的数学关系;建立了末端执行器抓取苹果目标的数学模型。实验结果表明:该末端执行器有较大的输出力,能很好地抓持苹果,并具有很好的柔顺性。     

气动球果采摘柔性手爪设计与实验

针对球形果实采摘问题,采用气动多向弯曲柔性驱动器设计了2种规格带有回转腕部功能的多自由度3指采摘柔性手爪.该采摘柔性手爪采用中心对称结构,其柔性手指与驱动器复合一体,在气压下可产生贴合球果表面的弧状变形,3指协同配合运动抓取球果,并通过腕部旋扭分离方式完成采摘.研究了“刚-柔耦合”驱动器的材料和制造工艺,建立了柔性驱动...     

采摘机器人执行器气动柔性关节安全性设计

针对气动柔性关节易发生气体泄漏、失压等安全问题,设计了使用多个气囊驱动的安全柔性关节,从而提高了气动柔性关节在实际使用中的安全性.建立了安全柔性关节的静态数学模型,设计了相应的控制系统.并且设计了具有2个安全柔性关节的机器人单根手指.     

双孢菇柔性仿形采摘末端执行器设计与试验

为解决现有夹持式采摘机械手对双孢菇造成的机械损伤高、采摘损失大等问题,基于颗粒阻塞原理设计了一种双孢菇柔性仿形采摘末端执行器。首先根据双孢菇菇盖外形参数设计柔性仿形吸盘的结构,通过预试验分析末端执行器的关键参数;选定了吸盘材料和颗粒填充物的种类,通过有限元仿真验证柔性仿形吸盘的仿形能力和吸附效果,并得到柔性仿形吸盘最优的开口直径。为明确吸附负压、双孢菇直径、柔性膜厚度、颗粒直径等因素对吸附力的影响,对所试制的末端执行器进行了拉脱力试验,结果表明拉脱力与吸附负压、双孢菇直径、颗粒直径均呈线性关系,与柔性膜厚度呈非线性关系。当末端执行器中柔性膜厚度为9mm、颗粒直径为20目的石英时仿形效果最好,并与标准真空吸盘开展了对比试验,试验结果表明同等吸附力柔性仿形吸盘所需负压更低。针对尺寸范围为25~50mm的双孢菇进行了采摘试验,柔性仿形吸盘的采摘成功率为98.5%,并对采后双孢菇进行了损伤检测,柔性仿形吸盘的采摘损伤率为2.5%。结果表明,所设计的柔性仿形采摘末端执行器具备适应性强、抓取稳定、损伤率低等优点,能够满足双孢菇自动化采摘需求。     

猕猴桃采摘机器人末端执行器设计与试验

进行了棚架式栽培模式自然生长条件下簇生猕猴桃无损采摘机器人末端执行器的研究。基于果实与果柄的分离特性,提出面向机器人的果实采摘方法和简化几何模型,进行了果实与果柄分离试验的可行性验证;基于果实采摘方法设计了从底部接近、旋转包络分离毗邻果实并抓取、向上运动分离果实的末端执行器,并试制样机,进行了现场评价试验。结果表明,采摘模型能够实现果实与果柄的分离,末端执行器解决了毗邻果实分离问题,能够实现单个果实稳定抓取、无损采摘和采后抓持,成功率达到96.0%,平均单果耗时22 s。     

猕猴桃采摘机器人末端执行器设计

为实现猕猴桃的自动化采摘,设计了猕猴桃采摘机器人末端执行器.测定了猕猴桃抗压特性和其他相关物理特性,提出了一种机器采摘方案,设计了末端执行器的机械装置、感知系统和控制系统.试验结果表明,该末端执行器对猕猴桃的抓持成功率为100％,采摘成功率为90％,完成一次采摘动作耗时9 s.     

苹果采摘机器人末端执行器的结构设计与试验

针对目前国内外已开发的果蔬采摘末端执行器存在的不足,结合采摘苹果的具体实际,提出了一种苹果采摘机器人末端执行器.其本体结构主要由夹持机构、切割机构、气动系统和传感控制系统等组成,并制造了样机,其机械本体质量只有1.3kg.在试验室里进行了采摘苹果试验,结果表明:该末端执行器采摘方案合理有效,总体性能可满足机器人采摘苹果的要求,采摘一个苹果只需2.3s,对于采摘其他球状果实具有一定的通用性.     

果蔬采摘机器人末端执行器研究进展与分析

农业机器人是未来智能农业机械的发展方向之一.末端执行器的工作直接关系到采摘机器人整个采摘作业能否准确、高效.分类综述了果蔬采摘机器人末端执行器的特点和国内外研究现状,介绍了几种典型的果蔬采摘机器人末端执行器的研究成果.分析了影响果蔬采摘机器人末端执行器实用化的因素:采摘准确率、采摘速度、工作环境适应性和通用性等.指出了研究开发末端执行器的方向与关键技术.     

采摘机器人末端执行器研究现状与展望

简述了国内外末端执行器的发展现状,对非夹持与夹持类的果实获取方式和拉、折、剪、热切割等不同分离方式进行了分析与比较,对吸盘、推杆、安全杆等附加机构的功能与配置方式进行了归纳,并介绍了末端执行器中视觉、距离、接近等传感器的集成应用情况,进而指出了末端执行器研究中仍存在的问题。同时,对采摘机器人末端执行器的发展进行了展望。     

智能移动水果采摘机器人设计与试验

设计了一种智能移动水果采摘机器人,该机器人主要由智能移动平台、采摘机械臂、末端执行器、横向滑移机构和控制系统组成。用VC++语言编写了系统控制程序,开发了人机交互界面。样机在江苏省丰县果园进行了综合试验,结果表明:该机器人能够完成自主导航、自主采摘及自主装箱作业,移动平台、采摘机械臂及末端执行器能够实现智能协调控制。整个系统工作性能稳定,成熟果实的识别正确率为81.73%,采摘成功率为86.92%,单个苹果采摘平均耗时9.50 s。     

基于偏好免疫网络的油茶果采摘机器人图像识别算法

针对油茶果采摘机器人视觉识别中外界物体的形态学特性要求,采用了偏好人工免疫网络算法作为机器视觉的图像识别算法,并根据采摘环境及采摘对象的特点对算法结构进行了改进,增强了算法的识别率.仿真实验表明,采用偏好人工免疫网络算法对油茶果的识别率在晴天时达到了81.67％,阴天时达到了87.69％,满足采摘识别率的要求.     

面向球果抓取的主动式三指手爪设计与试验

为解决球形果实快速、稳定抓取问题,设计了一种主动式三指手爪。该手爪指部机构末端安装有球状主动滚轮,主动滚轮外附着柔性膜以增加手爪柔顺性与摩擦力。每个指部机构具有2个自由度,可实现手指开合以及主动滚轮旋转。工作时3根手指相互配合,在摩擦力作用下球果向手爪内部运动,可在仅接触球果条件下实现球果快速、稳定抓取,无需精确控制手爪位置和姿态。为阐述抓取过程中主动式手爪与球果的交互关系,推导了主动式手爪-球果交互模型。选取番茄、苹果以及橙子为典型球形抓取对象,开展了3款手爪（主动式手爪、鳍状软爪以及平行刚爪）的抓取试验。抓取试验结果表明,所设计主动式手爪平均首次抓取成功率为96.7%,平均抓取无损率为98.3%,平均任务时间为5.9 s,在抓取成功率、抓取质量以及抓取效率3方面均有较好表现,验证了该主动式手爪的有效性。     

气动柔性摆动关节静态模型

提出了一种基于气动柔性驱动器( FPA)的摆动关节,该关节由左、右两个对称分布的弧形FPA并联而成,弧形FPA两个活动端与摆动关节的动平台固定连接,动平台可以绕着转动副摆动.改变两个弧形FPA的内腔气压,驱动左、右弧形FPA输出不同大小的转动角度,从而实现该关节的摆动运动.基于力矩平衡原理建立了摆动关节的静态模型,仿真分析表明摆动关节的转动角度与弧形FPA内腔气体压力基本呈线性关系,并且转动角度随初始角度、FPA平均半径、预拉伸角度的增大而增大,随FPA壁厚的增大而减小.实验结果表明所建立的数学模型能够描述摆动关节的静态特性.     

球形水果采摘末端执行器设计与仿真

末端执行器的工作直接关系到采摘机器人整个采摘作业能否准确、高效。设计了一种能够完成多种球状果实采摘的机器人末端执行器。该末端执行器采摘作业时无需检测与果实的接触力,采用单个电机可实现整个采摘控制。采用Solid Works软件设计了末端执行器整体结构,并应用Adams构建虚拟样机进行运动仿真,验证了方案的可行性。该末端执行器结构简单、制作成本低,适合多种球状果实采摘。     

基于视觉组合的苹果作业机器人识别与定位

为实现机器人自动化采摘作业,设计了苹果作业机器人识别与定位系统.模拟人类采摘过程,采用单、双目视觉组合传感器系统,克服了现有识别与定位系统对目标到视觉传感器距离的依赖性.实现了对单、双目视觉系统的单独和组合标定,与手动测量结果相比,双目视觉系统标定后3个方向的标准偏差分别为3.4、1.2和1.2 cm.提出了基于苹果颜色、形状和位置特征的识别与定位方法,试验结果表明:当工作距离为240 cm时,双目视觉系统可以准确识别并定位所有苹果,深度方向标准差为4.9 em;当工作距离为150 cm时,双目视觉系统深度方向标准差为2.4 cm;当工作距离小于100 cm时,单目视觉传感器测量目标到传感器距离的标准偏差为1.0 cm.     

高架草莓采摘机器人设计与试验

设计了一款针对高架栽培模式的草莓采摘机器人。该机器人由履带式行走机构、基于机器视觉的精密运动定位机构和一个可同步剪切夹持草莓果柄的末端执行器等机构组成,采用以ARM9为核心的分层式控制系统。温室内实地试验表明该机器人能够自主识别、定位并无损伤采摘高架栽培模式下的成熟草莓,采摘成功率可达88%,采摘单颗草莓时间为18.54 s。     

基于机器视觉的荔枝果实采摘时品质检测技术

为了在荔枝采摘时实时判断果实的品质状态,通过分析自然环境中荔枝不同生长期的图像,对荔枝果实未成熟、成熟、成熟后外表腐烂变质的3种情况进行了图像数据分析。选取了YCbCr颜色模型,利用探索性分析法对荔枝不同部位、不同光照、不同生长期的荔枝图像的Cr分量进行了数据分析与统计,确定了辨识荔枝果实未成熟与成熟的Cr分量的阈值范围;对于成熟的荔枝,采用边缘提取与Hough圆拟合方法对其Cr分量图进行处理,标记出图像的荔枝果实,然后利用纹理统计法、颜色特征与果实不同部分面积比值相结合的方法进行果实变质的判断,最终实现了未成熟、成熟以及腐烂变质的荔枝果实的视觉智能判断,建立了荔枝果实品质辨识的智能系统。试验结果表明,辨识荔枝品质状态的正确率达93%。     

基于穴盘苗力学特性的自动取苗末端执行器设计

通过对穴盘苗进行夹苗拉拔试验、钵体摩擦试验、钵体平板压缩抗压试验,研究分析了与自动移栽相关的穴盘苗力学特性,为机构设计提供依据。对穴盘苗自动取苗进行技术设计,得到两针钳夹式取苗末端执行器自动取苗的拉拔力与钵体抗压强度、夹持角度、夹持面积、静摩擦因数等参数的关系。利用建立的夹持参数关系,结合穴盘苗力学特性试验数据,设计了一种适应穴盘苗力学特性的自动取苗末端执行器。试制了物理样机,进行了自动取苗夹持力测试。测试结果表明,夹持力测试数据与理论计算数据无显著性差别,验证了理论设计的可靠性。在所测试的含水率下,当取苗频率为30株/min时,取苗成功率达到95.16%。