障碍物分类识别的果园机器人避障方法研究

针对果园环境复杂,障碍物种类繁多,传统动力无法有效进入作业的情况,提出一种基于障碍物分类识别的果园机器人自主避障方法。首先对果园中存在的障碍物进行识别分类,然后针对不同种类的障碍物采用不同的避障方法来完成避障动作。通过搭建基于ROS的避障试验台,对果园机器人上搭载的视觉传感器和激光雷达传感器进行标定,在ROS功能包中植入避障算法,然后进行验证。试验结果表明:在同等条件下,相比传统的避障方法,本文的方法避绕圆形障碍物时用时少1.7 s,所用路程少0.31 m,具有一定的优势;而在避绕不规则障碍物时,本文的方法虽然所用时间和路程比传统方法分别多1.7 s和0.41 m,但机器人能够更加贴近障碍物进行避障,对林下中耕施肥和除草等作业有很大帮助,具有很好的实际应用价值。     

基于Q-学习的果园机器人避障算法研究

针对果园环境复杂、自动化程度低的问题,提出了基于Q-学习的果园机器人避障算法。该果园机器人搭载了激光雷达传感器。为了降低激光雷达数据的冗余度,首先对激光雷达数据进行截取,保留了机器人前进方向上一定角度内的数据,再将激光雷达的数据栅格化,采用数据差的方式标记出障碍物,将所有障碍物补齐为规定的正方形;然后,建立果园机器人的差速模型,对Q-学习的R值表、动作空间和动作选择策略进行建模,使得果园机器人能在果园路径规划过程中所获奖赏最大。MatLab仿真结果表明:该方法能够规划出一条较优路径。室内试验表明:机器人能平稳地避开所设障碍物,到达指定终点。     

基于激光雷达信息的履带式自动割草机障碍物检测

针对果园土壤生草制管理中所面临的割草任务重、劳动强度大等问题,设计一种基于二维激光雷达信息的履带式自动割草机障碍物检测方法。采用RPLIDAR A1进行障碍物扫描检测,由Matlab编程完成数据处理。将采集到的数据转换为直角坐标系下的x、y坐标,运用最小二乘滤波对数据进行去噪处理,采用k-means聚类算法对扫描数据进行聚类分析,得到障碍物的基本轮廓信息,最后经拟合得到较为密集的障碍物边缘离散点。试验结果中激光雷达扫描得到的角度和距离数据与现场实地测量数据之间最大误差为3.2%,达到了障碍物检测的目的,表明基于激光雷达信息的障碍物检测方法是合理可行的。     

山地果园钢丝绳牵引货运机超声波避障系统

为避免山地果园钢丝绳牵引式货运机运行时碰撞穿越轨道的行人或其他障碍物,提高果园轨道货运系统的安全性和稳定性,开发了山地果园钢丝绳牵引式货运机避障系统,包括STC单片机、超声波测距、红外光电检测、无线通信、语音报警及手动控制等模块.系统设计指标为:障碍物检测距离不小于150 cm,避障成功率达到100％.系统应用试验结果表明:使用静态障碍物,上坡避障完成后货运机前端与障碍物间最小距离为100 cm,下坡避障完成后该间距为90 cm;使用动态障碍物,上坡避障完成后货运机前端与障碍物间最小距离为98 cm,最小延时为0.64 s;下坡避障完成后该间距为66 cm,最小延时为1.30s.     

基于激光雷达自适应聚类半径的树冠检测研究

为解决丘陵山地果园条件下激光雷达检测过程中面对多尺寸、多距离条件下出现的目标物体漏检、误检等欠分割和过分割问题,提出一种基于激光雷达的自适应目标聚类半径目标物体检测方法。首先,在使用激光雷达感知到周围环境的三维点云后,去除地面点云并且使用体素滤波进行降采样的预处理,在减少数据量的同时去除点云中的噪声点。其次,建立K-d tree模型进行最近邻搜索,以加速欧式聚类的进程,通过自适应确定每颗树冠的聚类半径,使欧式聚类能够得到更好的聚类效果。最后为验证算法准确性和实用性,基于果园履带车平台,采用32线激光雷达对所提算法进行实车测试。结果表明：在丘陵山地果园中该算法可准确聚类果树树冠点云,且实地目标正检率为94.41%。     

基于深度相机的山地果园运输车避障系统设计

为避免山地果园单轨运输车在运行过程中碰撞到作业果农、牲畜、大型石块等障碍物,提高果园作业的安全性和稳定性,采用深度相机基于渡越时间法设计一套山地果园单轨运输车避障系统。该系统运行时由深度相机获取运输车通行通道障碍物信息,经过运行Linux系统的树莓派车载电脑进行数据处理,做出决策后下发标志位信号至运输车控制中枢Stm32微控制器,控制电机改变运动状态。试验结果表明:该系统对于障碍物识别率为100%,对于符合修剪要求的干扰型侧枝,其误触率在8%以下,避障最小制动距离为101 cm,系统最大延时0.475 s。     

可翻转运输避障割草机避障杆的设计与有限元分析

为解决新疆主干型果园株间杂草无法清除的问题，设计了适用于新疆主干型果园种植模式的避障割草机。文中介绍了避障割草机的整体结构及工作原理，并用ANSYSWorkbench对关键部件避障杆在割草作业过程中的总变形及应力和应变进行有限元分析。结果表明：避障杆最大等效应力为179.92MPa，最大应变为9.25×10-4，最大变形量为34.418mm，均在要求范围内，结构参数符合实际工作需求。     

我国果园割草机发展现状与展望

我国是世界水果生产大国,随着近年来果园生草覆盖技术的推广,果园割草机快速发展迫在眉睫.分析和阐述了我国果园割草机切割装置、行走系统、仿形装置等关键部件,以及导航、避障和自动识别等关键技术的相关发展,同时介绍和分析了国内外割草机的发展现状,结合牵引式、自走式等割草机类别,归纳了部分国内外具有代表性的割草机机型、特点及存在...     

F.US-UFO型果园避障割草机试验研究

果树行间距一般比株间距大,可以利用割草机械直接进行除草作业,但是果树株间的杂草就不能很好的用割草机进行机械化作业清除。文章在江苏泰兴烨佳梨园、沛县聚英阁苹果园和睢宁官山楸树园对F.US-UFO型果园避障割草机开展田间试验,通过对收草质量、割幅、割茬高度、漏割率、避障损伤率、避障割草高度与行间高度最大差、最短避障距离的测定,测试机具作业性能;通过对使用可靠性系数、平均故障间隔时间、班次小时生产率、劳动生产率和单位面积耗油量的测定,测试其田间生产性能。试验结果表明:F.US-UFO型果园避障割草机既能完成行间割草作业也能完成株间割草作业。果园行间坡度越小,园间路面越平坦,果树株行距越大,割草机作业质量越高。割草机工作效率为0.49 hm~2/h,单位面积耗油量为11.41 kg/hm~2。     

基于单线激光雷达的割草机器人建图方法研究

针对单线激光雷达无法感知形状不规则的花丛问题,提出一种基于单线激光雷达的3D-SLAM方法,解决单线激光雷达不能实现多平面感知的问题。设计一个自动升降激光雷达高度装置,该装置主要由丝杆滑台、步进电机、雷达架、单线激光雷达等组成,通过丝杆滑台滑块的水平进给,控制激光雷达竖直运动。割草机器人在工作时,通过激光SLAM（同步建图与定位）技术检测障碍物信息,ROS（机器人操作系统）系统根据不规则障碍物的高度做出相应对策。通过对不同状态的建图效果进行量化和对比分析,试验结果表明：改进后与改进前相比,相对误差率降低1.04%;漏检率降低为0;避障率提高93.33%。本研究为割草机器人的准确定位与避障提供理论依据。     

果园避障除草机研究现状与分析

在现代化宽行密植的果园种植模式下,传统除草机无法对果树树盘附近区域有效进行杂草清除。为此,针对现代化果园果树树盘附近杂草清除作业,国内外先后研发了不同型号的果园避障除草机。本文对国内外避障除草机研究现状进行了介绍,通过对果园避障除草机的检测装置、控制系统以及动力系统进行阐述,分析并发现了现阶段避障割草机存在缺乏智能化、创新性结构等问题,总结出我国避障除草机的技术研究应加强向高智能化、自动化水平转型发展。     

基于北斗和激光雷达的机器人导航控制方法研究

为解决传统机器人导航控制易受到距离和空间等限制的问题,提出一种基于北斗数据和激光雷达数据组合的导航控制方法,该方法通过北斗输出的高精度定位数据构建全局地图并采用PID控制技术进行全局导航,通过激光雷达探测的局部数据构建局部地图,并由数据聚类和分段拟合等算法增强对探测到的障碍物边缘的描述,由人工势场实现机器人的避障路径规划。实测及仿真数据试验结果表明,采用分段拟合并取距离阈值为10,类别剔除阈值为3时,障碍物边缘更加清晰,轮廓更明确,有利于机器人自动避障;通过全局和局部地图的优势互补,导航控制方法在5 cm步进栅格化的数据下取得较好地避障性能;与已有算法相比,所提方法在与改进人工势场方法取得相近的最优路径情况下,运行时间减少43%,有效提高机器人的导航控制效率。     

基于视觉与激光雷达融合的棚内农业机器人定位和检测研究分析

【目的】探究视觉与激光雷达融合在棚内农业机器人中的应用,解决复杂环境下机器人自主导航的关键问题,提高机器人的感知能力和环境适应性。【方法】首先,采用高精度的视觉传感器捕捉棚内农业场景,通过图像处理技术提取关键特征,建立视觉地图以支持机器人的定位。同时,引入激光雷达传感器获取场景的三维点云数据,从而实现对环境深度和形状的准确感知。视觉与激光雷达信息的融合构建了综合感知系统,为机器人提供了更全面、可靠的定位信息。其次,针对棚内农业作业中常见的障碍物,设计了基于深度学习的障碍物检测算法。通过训练神经网络,机器人能够在实时环境中快速而准确地识别障碍物,并进行相应的避障决策。【结果】本研究提出的基于视觉与激光雷达融合的农业机器人定位和障碍物检测系统在不同棚内环境中表现出卓越的性能。【结论】机器人能够实现高精度的定位,并对障碍物做出及时准确的响应,为棚内农业的自动化精准作业奠定了坚实的技术基础。     

丘陵山地果园全液压遥控式履带动力底盘设计与试验

针对目前丘陵山地果园作业农用底盘整机体积大、行驶作业操作繁琐和通过性差等问题,结合丘陵山地果园开沟、除草和修剪等农艺管理环节的实际需求,设计了一款全液压遥控式履带动力底盘。首先,对动力底盘的整机结构和工作原理进行了阐述;其次,对前置挂载机构、行走系、变幅宽底盘、液压系统、遥控系统等关键部件进行设计和相应的匹配选型;最后,对整机进行了性能试验。试验结果表明：动力底盘在最小幅宽（1220mm）和最大幅宽(1620mm)的直线行驶偏移率分别为2.24％和2.2％,均满足相应国家标准（≤6%）要求。底盘的转向机动性能良好,最小幅宽原地转弯半径为905mm,可适应丘陵山地果园相对狭窄的坡地作业环境。遥控操作上下斜坡、翻越田埂、跨越畦沟等过程平稳,满足丘陵山地果园非结构化地形行走要求。挂载链式开沟器进行开沟作业时,沟深稳定系数为88.5%,沟宽稳定系数为92.5%,满足国家标准（≥85%）要求。整机工作性能满足丘陵果园复杂坡度地形管理作业要求,可为丘陵山地果园田间管理作业的有效实施提供综合应用平台和技术支撑。     

果园避障旋耕机的设计与试验分析

目前,新疆林果业要进一步实现机械化,需要不断提高果园的"宜机化"标准,开展新疆果园的"宜机化"改造势在必行.为此,针对普通旋耕机作业造成少耕、漏耕的情况,设计了一种适合新疆果园避障旋耕作业的机具,可通过液压控制系统提供动力输出,控制避障执行系统在中耕除草时对果树或障碍物进行有效避让,以免对果树造成伤害.经过对国内外避障...     

基于随机运动障碍避碰规则的农业机器人路径优化

农业机器人作业时,为了提高机器人躲避障碍物及自主导航的效率和水平,将随机运动障碍物避碰规则引入到了农业机器人导航控制系统的设计中。采用人工势场算法对避障规则进行了设计,并利用蚁群算法对机器人路径规划方法进行了优化,从而使机器人在随机运动障碍物的环境下可以实现自主导航,且获得最短的导航路径。模拟多除草机器人的作业过程,对多运动障碍物环境下机器人的路径规划进行了仿真,结果表明:采用随机运动障碍物避障规则可以成功实现运动障碍物环境下的路径规划,且采用蚁群算法得到的路径最短、规划效率最高。     

轨道运输机在丘陵山地果园研究应用进展

对比国外研究,阐述了轨道运输机在国内的研究成果、发展现状和不足之处,在农业果园领域的发展现状及生产应用,指出我国轨道运输机是在日本、韩国技术基础上有所创新,研发过程中不断提高轨道运输机的运行坡度、载重量、稳定性及新增功能用途,达到不仅可以遥控,还增加了自动避障和智能感知在轨位置的功能,设计更加自动化与智能化。为我国南方丘陵山地果园、农资的经济高效运输方式提供参考依据。     

果园采摘平台行走机构的研究现状及发展趋势

果园采摘平台是果实采摘过程中运用得最多的采摘机械。我国果树多种植在丘陵山地,地面崎岖不平,采摘机械行走机构性能的好坏关系到果园采摘作业效率和作业人员的安全。为此,从目前国内外常见的果园采摘平台行走机构典型应用分析入手,结合丘陵山地果园地貌特征以及小型机器人行走机构的部分应用,提出设计一种适合丘陵山地果园行走的、具有轻质化以及高离地间隙特征的仿形履带式行走机构。该机构在我国果园采摘平台的研制和推广上具有实际应用价值。     

轮式AGV沿葡萄园垄道行驶避障导航算法与模拟试验

针对轮式AGV沿葡萄园垄道循迹受到障碍物阻碍的问题,应用滚动优化原理提出了基于超声波测距与航向角检测的AGV防碰避障导航算法。采用交叉布置的8路超声波传感器检测垄道边界与障碍物,提出了同一障碍物匹配与类型判据及动态障碍物轨迹预测模型。以AGV横向位置偏差和航向偏角作为模糊控制器输入,获得AGV前轮期望导向角,为AGV绕行障碍物提供参考航向角。基于滚动优化原理提出了调节绕行偏角和调节车速的避障导航策略,设计了AGV绕行静态障碍物、减速或停车避让动态障碍物的导航算法。试验系统的上位机采用Lab VIEW开发的避障导航算法程序,实时将导航数据发送到下位机PLC来控制AGV转向。模拟试验结果表明,该导航算法实现AGV沿垄道预设路径纠偏行驶的同时,可导引AGV避免与垄道上的障碍物发生碰撞,验证了防碰避障导航算法的有效性,可为无人化轮式拖拉机等前轮导向车辆沿垄道循迹的防碰预警与避障技术提供参考。     

基于模糊神经网络的智能车辆避障方法研究

基于Takagi-Sugeno(T-S)模型的模糊神经网络兼具有模糊逻辑推理能力和自学习训练的优点。将基于T-S模型的模糊神经网络的信息融合算法应用于智能车辆的安全避障控制中,提高了车辆的避障控制精度。采用多个超声波和红外测距传感器探测障碍物的方位,信息经过模糊神经网络控制器融合后,实现了智能小车对障碍物和环境类型的识别以及安全避障控制。通过MATLAB仿真实验验证此方法能够使智能小车安全避障。