气动柔性果蔬采摘机械手运动学分析与实验

采用气动弯曲型柔性驱动器设计了一种带有柔性机械臂的多自由度果蔬采摘机械手。基于分段常曲率理论,根据柔性驱动器形变规律,建立了多关节串并联的采摘机械手运动学模型和抓持力模型,研究了机械手采摘作业时抓取模式、工作空间和手指输出力与气压的关系,并进行了相关实验验证。制作了机械手样机,并在实验室环境下进行了多种果蔬模拟采摘实验,结果表明,该果蔬机械手具有多种抓取模式,且动作灵活、柔顺可靠、易于控制,适用于球形和圆柱形果蔬自动化采摘作业。     

基于3D打印技术的采摘装置结构优化设计

通过对果实采摘过程进行分析,设计了一种结构简单、能够对采摘对象外形进行自适应的柔性采摘装置。采用D-H坐标变换的方式建立采摘装置运动学模型,基于3D打印技术进行三维结构设计制造,并对采摘装置进行性能安全测试试验。结果表明：所设计的自适应柔性采摘装置能够在保证采摘对象无损伤的条件下自适应采摘对象外形,并完成抓取动作。研究结果可为柔性机械采摘装置的设计制造提供参考。     

基于Matlab的采摘机械手运动学仿真研究

结合人机协作思想,确定了采摘机械手自由度数目,并对其进行了结构设计,讨论了该机械手的运动学问题,并在Matlab环境下建立了采摘机械手的三维仿真图.同时,通过控制滑块驱动机械手运动,运动情况满足预定要求.编制简单的算法程序,对规划好的轨迹进行了运动学仿真,从而验证了连杆坐标系的正确性和连杆参数的合理性;在运动过程中各关节角连续变化,末端执行器可以实现预期的运动.     

基于OpenGL和MATLAB的五自由度采摘机器人动态仿真

为验证运动学分析的正确性,形象直观地反映运动过程,建立了基于OpenGL和MATLAB的采摘机器人可视化动态仿真平台。利用Denavit-Hartenberg方法建立了机器人运动学模型,得到了机器人的运动学正解。采用简化的反变换法求解机器人运动学逆解。采用SolidWorks建立机器人的三维模型,然后通过Deep Exploration将其转换成OpenGL所识别的cpp格式文件。基于VisualC++6.0与OpenGL的仿真平台,对机械手的运动学正解、逆解、抓取动作进行可视化仿真验证。并且利用MATLAB的Robotics Toolbox对机械手的各关节进行轨迹规划。仿真结果表明:D-H法建立的运动学模型反映了采摘机器人的真实运动情况,采摘机器人运动学正逆解正确。     

多末端苹果采摘机器人机械手运动学分析与试验

提出了一种多末端采摘机器人机械手结构方案,设计了机械臂、末端执行器及其控制系统。机器人机械臂采用主从两级结构,从臂前端可挂接多个末端执行器。末端执行器能进行果实连续采摘,其结构紧凑、驱动简单、通用性好,可适用于苹果、柑橘、梨等球形水果的自动化收获。针对设计的采摘机械手具有多末端的特点,提出了果树分区采摘作业策略,一个采摘区内各个末端执行器同时连续采摘、果实集中回收。在此基础上建立了机器人机械手运动学模型,采用D-H法推导了运动学方程,运用Matlab Robotics Toolbox进行了运动学仿真验证。制作了机械手物理样机并在实验室环境下进行了机械手运动学及采摘试验,结果表明,机械手各从臂末端位置误差小于9 mm,采摘成功率为82.14%。     

收获采摘机器人的运动学分析及仿真——基于ADMAS

为了对五自由度关节式收获机器人五自由度关节机器人末端执行器的位姿和运动进行描述,运用传统的D-H法建立各关节运动学数学模型,进行运动学正、逆解,求得末端执行器的位置关系式。基于UG软件建立了该机械手的三维立体模型,并通过ADMAS软件对机械手抓取、采摘和放下过程进行仿真分析,确定其运动轨迹。结果表明:所建立的运动学方程正确,设计的机械手满足工作要求,有较强的操作性,为收获采摘机械手的设计制造奠定了基础。     

基于FPA控制系统的多指多关节采摘机械手设计

针对传统机械手爪存在抓持动作单一、自由度少及通用性较差等缺点,设计了一种新型的由FPA直接驱动的多指多关节采摘机械手,有效地提高了机械手的灵活性和对不同果实采摘的自适应能力。从静力学的角度,建立了弯曲关节的转角及输出力的静态模型,并利用多目标优化方法对各个关键受力的均匀性进行了优化设计,分析了三自由度手指的输出力特性。最后,通过实验方法建立了机械手的苹果抓持实验,分析了气压值与抓持能力之间的关系。实验结果表明:随着待采摘果实目标半径的增大,机械手抓取关节角度有所减小,机械手抓取关节手指内腔的压力有所降低,为新型采摘机械手的研究提供了理论借鉴和技术参考。     

苹果采摘机器人机械手运动学分析与仿真

通过齐次坐标变换建立了机械手的运动学模型,并对正运动学以及逆运动学分别进行了求解,通过初始位姿对运动学正反解进行了初步验证;利用矢量积法求解了机械手的雅克比矩阵,建立了机械手关节速度与末端执行器速度的瞬时对应关系;由机械手的具体结构设计出发,利用Pro/E 建立了机械手的实体样机模型,并导入仿真软件 ADAMS 中对其进行运动学仿真验证,使机械手整个运动过程直观化;同时分析了仿真过程中机械手各关节的驱动与机械手末端点运动变化的关系.仿真结果表明机械手的运动学方程解完全正确.     

基于3D打印的柔性机械手研制及试验研究

果实采摘是农业种植生产过程中最耗时费力的环节。为了实现果实的良好抓取,本研究设计了一款结构精简、具有自适应性的柔性机械手。该机械手由柔性手指、气动元件、手腕和底座组成,基于3D打印制作,装配简单。其中,气动元件和柔性手指由柔性材料TPU和PLA打印而成,手腕为具有柔性的一体件打印而成;利用气动元件的伸缩功能实现对手腕的驱动,带动柔性手指自适应变形抓取果实。结合常曲率变形和D-H坐标法建立了单手腕的运动学模型。在此基础上,进行了柔性机械手功能性验证试验和安全测试试验。试验结果表明,柔性机械手具有适应果实的形状进行自适应抓取的功能,对表皮较为脆弱的果实没有损伤;气动元件满足使用要求,可以完成对手腕的动作驱动。研究结果将为机械手柔性抓取结构的设计提供参考价值。     

抓持-旋切式欠驱动双指手葡萄采摘装置设计与试验

针对葡萄的柔性无损采摘要求,基于欠驱动原理和抓持-旋切协同工作方式设计了一种欠驱动双指手葡萄采摘装置,一个电动机通过连杆机构驱动双指四指节手爪从果实中部接近并包络抓取葡萄,复合在双指手上的旋切部件摆动-伸缩带动圆盘刀切断果梗,实现果实与果梗分离。基于此设计思路,首先通过葡萄赤道面直径分析确定了欠驱动手指机构指节尺寸与转角范围,然后通过建立欠驱动手指机构静力学模型,基于传力最优和接触力均布的要求确定了驱动连杆尺寸,结合接触力分析和葡萄挤压破裂试验,获得抓持2 kg葡萄不发生损伤的最大接触力为20 N,再通过手指机构静力学模型求解获得驱动电动机的推力,从而指导驱动电动机的选型。设计了葡萄采摘装置控制系统,通过指节处压力传感器实时反馈接触力实现最大接触力的有效控制。采用加减速梯形控制方式实现了旋切部件运动,圆盘刀转速1 200 r/min可对果梗有效切断。对赤道面直径95~200 mm的葡萄进行50次采摘试验,试验结果表明该装置的采摘成功率为100%,果实挤伤率为5.2%,不考虑视觉定位葡萄与果梗的耗时,完成一次抓持-旋切动作平均耗时29.4 s。     

果蔬自动化采摘执行装置的设计与研究

针对传统刚性机械手在果蔬采摘过程中出现的驱动电机数过多、气源不便于携带等应用性问题,设计了由驱动模组、固定与切换模组和抓取模组3部分组成的果蔬自动化采摘执行装置。通过驱动模组的旋转电机配合切换结构,实现抓取模组绕着转轴整体旋转和抓取模组自体式旋转两种模式之间的切换,完成执行装置的位姿调整。同时,通过伸缩电机控制抓取爪的联动开合,取代传统的气动夹爪,实现对作业对象抓取。      

基于农业采摘的机械臂结构设计研究

为提高农业采摘机械手整体的工作效率和机械臂采摘工作的灵活性与准确性,针对农业采摘机械手的结构特征问题,根据农业采摘器具机械臂的运动学原理,在保证臂体整体结构紧凑、适应作业场所的前提下,对机械臂进行结构优化,并在可操作性的理论模型的基础上,通过对机械臂进行建模、仿真分析及关键运动构件参数的优化,验证此机械臂结构设计的可行性与合理性。同时,结合其相关运动控制参数设定及要求,实现农业采摘机械臂的准确采摘定位化与轨迹化控制与反馈调节控制,达到机械臂结构的优化目标,为后续机械臂轨迹规划控制奠定良好的基础,亦可作为其他农机结构优化的参考。     

基于Matlab的油茶果机械采摘平台设计与试验

针对目前我国油茶果采摘主要以人工为主、采摘效率低、采摘中易对油茶花苞造成损伤等特点,本文提出了一种基于CCD视觉机械臂定点采摘的方法,设计了油茶果机械采摘平台,通过Matlab工具箱对机械臂进行运动学模拟分析,并控制机械臂实际采果动作。试验表明,仿真结果与试验效果基本一致,验证了该采摘平台对油茶果定点采摘的可行性。     

基于PLC控制的采摘装置自适应调控研究

为了实现果蔬采摘的无损采摘和果蔬的准确识别,本文基于PLC技术设计了果蔬采摘装置的自适应调控系统。系统主要由信息采集模块、图像处理模块、运动控制模块、运动执行模块和PLC控制器组成。通过机械手进行设计,使其在抓取果蔬时的抓取位置、位移和作用力具有自适应能力;对图像进行自适应均衡化处理,提高图像识别。试验数据表明:采摘装置可以对果蔬精准定位,保证果蔬的无损采摘。     

库尔勒香梨几何物理参数和采摘挤压因素研究

对库尔勒香梨的几何物理参数和采摘挤压因素进行分析,可以为香梨采摘机器人的机械手设计提供理论依据.统计分析160个成熟期库尔勒香梨的几何物理参数,采用单因素加卸载试验研究机械手采摘过程中抓握挤压因素对力学指标的影响.物理参数研究结果表明:香梨果实平均质量为122.34 g,纵径大于横径,纵横比均值约为1.22,与硅胶材料...     

基于DSP的三自由度采摘机械手控制系统研究

通过对采摘机械手进行运动学分析,针对采摘机器人运动控制难度大这一问题,设计了基于DSP的三自由度采摘机械手控制系统,并从硬件和软件等方面搭建了系统平台。MatLab仿真结果表明:采摘机械手在控制系统的驱动控制下,可以准确从起点运动到终点,且轨迹比较圆滑,可以到达预期目标,满足采摘机器人作业需求,证实了该方法的可行性。     

欠驱动式柑橘采摘末端执行器设计与试验

为实现柑橘采摘的机械化、智能化,设计了一款欠驱动式柑橘采摘末端执行器。该执行器通过三指充分抓握与偏转的融合控制,实现对不同大小及椭圆度的柑橘的稳定采摘。针对不同尺寸柑橘采摘需求,设计了双连杆并联式手指,在抓握直径差异较大的柑橘时,手指能够自动进行抓取或捏取动作,并实现被动柔顺。通过静力学分析,得到抓取力与电机输出力矩间的关系。针对不同椭圆度柑橘采摘需求,为手指根部添加旋转关节。在建立电机驱动控制系统模型的基础上,提出基于电流反馈的主动柔顺控制策略,指根能够旋转合适的角度使指面与柑橘表面紧密贴合,在防止手指棱边刮伤柑橘表皮的同时,增大接触面积、提高摩擦力。仿真结果表明,该末端执行器结构在运动学方面满足设计要求。制作物理样机并在实验室环境下进行了柑橘抓取试验,试验结果表明采摘执行器针对直径30~100mm的柑橘抓取成功率为98.3%,平均耗时5.3s。该末端执行器能够针对不同尺寸、不同形状的柑橘实现采摘功能,具有适应性强、抓取稳定、不损伤果实等优点。     

采摘机械手结构和控制系统优化——基于神经网络武术套路训练

采摘机器手在农业生产中具有广阔的应用前景,其采摘效率和采摘质量主要受机械手结构的影响。为了提高采摘机器人的作业性能,将武术套路训练的勾拳动作引入到了采摘机器人的机械手结构设计中,根据勾拳手形对采摘机器人的动作进行了优化,并结合神经网络武术动作误差训练方法,对机械手控制系统进行了改进,从而有效地提高了机械手作业的灵活性。为了验证该方案的可行性和可靠性,对采摘机械手进行了实验验证。结果表明:对机械手进行结构和控制系统进行优化后,其采摘范围较大,可以满足三维空间作业需求,采摘机械手动作响应较快,误差较小,满足高精度快速采摘的需求。     

数控技术在采摘机器人作业中的应用

为研究采摘机器人的数控技术,构建了欠驱动采摘机器人模型。基于农业采摘机器人成本、耗能及实地作业需求,构建的模型为后轮驱动模式,结构简单。实际工作过程中,通过车轮移动,机械手通过智能控制到达指定位置进行果蔬采摘。同时,从采摘精度角度出发对机器人的驱动及末端执行装置进行参数设计,通过PID控制实现对采摘机器人的自动采摘过程,构建出末端执行装置运动学矩阵方程,并在此基础上构建系统数控系统,实现其自动采摘等多元化功能,为后续相关研究提供参考。     

番茄采摘机器人末端执行器的硬件设计

设计的基于多传感器信息融合和开放式控制的智能型番茄采摘机器人末端执行器,其硬件主要包括执行系统、感知系统、控制系统和供电系统,执行系统中真空吸盘装置使果实从果束中分离,手指夹持机构对番茄可靠抓持,果梗切断装置利用激光对果梗进行切断.该末端执行器设计质量为1.2 kg,完成一次采摘动作只需3 s.只需更换联接板,即可与其他机械手顺利联接.