基于D-H法油茶果采摘机器人正运动学分析

油茶作为一种绿色植物,其产业在中央、地方的大力支持下得到了较快、长足的发展,但限于目前油茶果采摘机械化程度低,致使人工采摘效率低,严重制约了油茶产业的发展。以机器人坐标系建立最为常用的D-H坐标系法为基础,并对D-H坐标系的建立予以介绍,以自行研制的油茶果采摘机器人为研究对象,建立油茶果采摘机器人正运动学模型,为今后进一步研究实验提供理论依据。     

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.     

基于ADAMS的油茶果采摘机械臂试验设计及优化

针对目前我国油茶采摘主要以人工为主,劳动强度大、采摘效率低等问题,设计了一种适合园艺化栽培的履带式油茶果采摘机,并在Adams软件中对机械臂进行试验设计和优化仿真。试验数据表明:油茶果采摘机工作区间与各机械臂的长度和液压缸安装距离呈线性相关,最佳组合处的机械臂长度总和减小25.67%,可为油茶果采摘机的机械臂设计提供参考。     

便携式油茶果分层采摘装置设计与试验

目前，油茶果采摘基本靠人工，采摘效率低，采摘成本高。为提高油茶果采摘效率，设计了一种便携式油茶果分层采摘装置。工作时，与油茶果、花苞长轴方向夹角为0°、30°、60°、90°方向分别施加拉力，油茶果和花苞的拉断力随着角度的增大而减小，且呈一定的线性关系，同方向的油茶花苞拉断力小于油茶果拉断力。采用ADAMS软件仿真分析了平行胶辊速度、平行胶辊间距和平行胶辊直径对油茶果脱落过程的影响规律，结果表明：油茶果受到的冲击力随平行胶辊速度和平行胶辊直径的增加而增加，随平行胶辊间距的增加而减少。采摘试验结果表明：当平行胶辊间距为21mm、胶辊直径为30mm时，油茶果采摘效率为42kg/h,为人工采摘的3倍左右。研究结果可为便携式油茶果采摘装置的研发提供参考。     

电动胶辊旋转式油茶果采摘执行器设计与试验

油茶果机械化采摘是目前亟待解决的难题,其中花苞损伤又成为机械采摘难以克服的问题。设计了一种电动胶辊旋转式油茶果采摘执行器,分析了胶辊机构采摘油茶果的过程和原理,得到了油茶果碰撞脱落的临界条件。通过对采摘头回转架组件参数设计,确定了回转架组件上对辊间距有效调节范围为20~65 mm,初步拟定回转架转速范围为20~40 r/min。在江西农业大学油茶林进行了油茶果采摘试验,并对电动胶辊旋转式油茶果采摘执行器作业中油茶花苞损伤进行了研究。结果表明:当胶辊直径为30 mm,间距为25 mm,胶辊旋转速度为30 r/min,胶辊线速度为0.833 m/s时,直径大于25 mm的油茶果能全部被采摘,漏采率为13.6%,且未开的花苞未见明显损伤。     

液压驱动式油茶果采摘机设计与试验

为提高电动胶辊旋转式油茶果采摘执行器的采摘效率,设计了一种液压驱动式油茶果采摘机。通过分析油茶果与胶辊相互作用力的影响因素,确定了采摘机的主要工作参数。仿真分析了不同工作参数对油茶果与胶辊相互作用力的影响规律,并以上下组胶辊间距、旋转架转速、胶辊直径为影响因素,以油茶果采摘率和花苞损伤率为评价指标,在江西省林科院和江西农业大学分别进行了室外、室内采摘试验。结果表明,影响采摘率的因素由大到小依次是上下组胶辊间距、旋转架转速和胶辊直径;影响花苞损伤率的因素由大到小依次是胶辊直径、上下组胶辊间距和旋转架转速。结合室内、室外试验,运用综合评分法得出油茶果采摘率较高且花苞损伤率较小的最佳参数组合为:上下组胶辊间距15 mm、旋转架转速55 r/min、胶辊直径30 mm。与电动胶辊旋转式油茶果采摘执行器相比,液压驱动式油茶果采摘机旋转架转速提高了83. 33%,采摘效率明显提高,其平均采摘效率为210个/min。     

油茶果采摘机器人采摘手伺服系统选型设计

随着油茶种植面积的迅速增长,实现油茶果采摘作业的机械化与自动化成为急需解决的问题。根据油茶果生长环境与采摘特性,设计了一种能够有效采摘油茶果的采摘机器人,并对采摘机器人采摘手的伺服系统进行了选型设计。     

齿梳拨刀式油茶果采摘装置设计与试验

油茶果机械采摘是一个亟待解决的难题。为此,针对油茶果机械采摘难、效率低、易损伤花苞的现象,设计了一种齿梳拨刀式油茶果采摘装置,并通过对采摘装置工作原理和拨果原理开展理论分析,得出影响拨刀采摘效果的主要因素。同时,使用ADAMS软件模拟其运动过程,分析拨刀前端点速度、加速度、角速度和角加速度,绘制相应曲线,并对采摘装置关键零部件进行设计。采摘试验表明:设计的齿梳拨刀式油茶果采摘装置能够有效提高采摘效率并减少花苞损伤,可为油茶果的机械采摘设计提供新的思路。     

我国油茶果采摘装备研究进展与趋势

近年来,我国油茶产业发展迅速,但采摘环节仍相对滞后,油茶果机械化采摘装备的研究对油茶产业大力发展有着显著地推进作用。重点研究目前国内已研制的油茶果机械化采摘装置和采摘机,系统地比较各自在采摘过程中的机理机制和性能参数等,可以看出当前研究技术不够成熟,采摘装备机械化程度普遍较低。分析油茶果机械化采摘时的科学问题和关键技术问题等,针对油茶果花果同期以及采摘装备机械化程度低等问题给出一些建议与对策,应在设计采摘装备时最大程度避免花苞掉落进而减少损伤的方式,来提高油茶果产量。提出我国油茶果采摘装备今后要向便携化、智能化等方向发展。对今后研究人员可以全面系统地了解近年我国油茶果采摘环节的研究进展和趋势,提供一定的参考依据。     

农业采摘机器人机械臂结构设计

【目的】农业采摘机器人是一种集机械、电子、传感、计算机于一体的多功能农业机械设备,被广泛应用于水果、蔬菜采摘领域。但其在对果实的识别和抓取方面仍存在很大的不足。【方法】机械臂是农业采摘机器人重要的组成部分之一,也是其主要执行机构。笔者根据机械臂结构特点与功能需求,设计了一种六自由度、关节运动灵活且可更换的采摘机器人机械臂,该机械臂通过控制系统调节3个平动关节在工作空间中的位置和角度,从而获得末端执行器能够完成采摘任务所需的最小工作空间,通过六自由度变换得出6个关节在工作空间中坐标系之间运动轨迹关系。该机械臂由视觉模块、驱动模块及控制模块构成。基于D-H参数法对采摘机器人机械臂进行运动学分析,并进行仿真验证。【结果】该机械臂具有较好的定位精度,能够满足农业采摘机器人对果实的抓取要求。     

果实采摘机器人设计与导航系统性能分析

设计了一种果实自动采摘机器人,主要包括自动导航系统、采摘系统、运动系统、控制系统及动力系统。自动导航系统主要包括激光雷达导航和GNSS定位导航,可用于建立地图和规划工作路径;采摘系统通过双目立体视觉相机进行果实识别,再通过由六自由度机械臂和两指末端执行器(机械手)组成的执行机构抓紧果梗并剪断,完成果实采摘。试验结果表明,设计开发的机器人可以通过激光雷达导航完成室内工作,剪断并抓取果梗的两指末端执行器可适用于多种果实,上位机软件可以完成图像采集、机械臂控制和机器人工作路线图建立等操作。激光雷达导航试验结果表明,在1m/s的行驶速度下,导航绝对误差小于3.5cm,可满足温室果实采摘的需求。     

视觉传感器在采摘机器人目标果实识别系统中的应用

目标果实的识别和定位是准确采摘的核心,是采摘作业的必要条件。为此,首先从硬件和软件两方面对采摘机器人总体框架进行了介绍,然后搭建了双目视觉系统,并建立了摄像机标定模型,最后实现了对目标果实的识别和定位功能。试验结果表明:采摘机器人目标果实识别系统对目标果实的识别定位误差在8mm以内,成功采摘率在96%以上,系统精度高,采摘效果良好,能够满足采摘机器人的作业要求,对实现水果采摘的自动化、无人化具有重要现实意义。     

采摘机器人选择性作业信息获取研究——基于无标定视觉伺服系统

以采摘机器人采摘作业为研究对象,以选择性采摘成熟果蔬为研究目标,基于无标定视觉伺服系统,结合果蔬成熟特性判断目标果实是否适合采摘,设计了一套以MSP430F149为核心的智能检测控制系统,可以实时处理相机采集到的图像,并选择性采摘符合要求的果实。本文重点研究了视觉伺服原理与模型、果实成熟度判断、选择性作业信息获取,以及系统的硬软件设计,并对文中设计研究的系统进行了可行性验证。试验结果表明:该无标定视觉伺服系统判断准确,能够较大程度提高机器人的可靠性与稳定性,应用前景宽广。     

果蔬采摘机器人系统的应用与发展

尽管果蔬采摘机器人技术发展迅速,但果蔬采摘机器人商业化的程度不高,很多仍然处于研发阶段.本文针对现有的果蔬采摘机器人系统进行了介绍,并分别从采摘机械臂、末端执行器、移动机构、视觉系统和算法等方面对国内外采摘机器人的发展现状进行论述,分析和讨论了果蔬采摘机器人现阶段面临的挑战和潜在的发展趋势.     

基于TRIZ理论的果实采摘机器人研究

在介绍发明问题解决理论-TRIZ概念的基础上,分析了40个发明原理、39项技术特性、矛盾冲突解决矩阵、物质-场分析理论以及发明问题解决算法(ARIZ)等.运用TRIZ理论对果实采摘机器人进行了具体研究,对其中的机械手和末端执行器进行分析改进,建立了只抓住果梗而不与果实本体直接接触的软质水果收获机器人模型,解决了果实采摘机器人在果实采摘过程中的一些问题.     

果树快速定位采摘机器人设计——基于红外和激光扫描技术

为提高采摘机器人的自主导航能力和采摘效率,实现机器人的快速果树识别和定位,结合红外测距传感器与计算机图像处理技术,利用激光扫描传感器体积小、功耗低、速度快、抗干扰等特点,提出了一种非接触式测量果树深度信息的方法;并结合计算机图像处理对果树进行了标定,实现果树的快速识别与定位,为采摘机器人运动轨迹规划提供了自主导航的参数。为了验证该方法的可靠性,在采摘机器人试验样机上安装了红外线测距和激光扫描快速定位装置,并通过左右两侧果树的导航路径拟合,得到了机器人的行走路径,通过对比红外线测距和激光扫描的结果发现,其拟合路径基本吻合,从而验证了该方法测量数据的可靠性。根据不同的树高对应的枝叶密度,利用计算机图像处理对果树进行了标定,最后利用激光扫描方法对标定后的果树进行了快速定位,并将结果和全站仪的结果进行了对比,结果表明:激光扫描和全站仪之间的最大误差仅为20mm。这说明,激光测量的精度较高,可以满足设计的需求。     

基于云计算技术的苹果采摘机器人系统

近年来,我国水果产业迎来快速发展期,苹果种植面积日益扩大,年产量明显增加,促使我国成为世界上最大的水果生产国家。水果进行种植过程中,成熟的水果采摘操作时必须消耗大量的时间和劳动力。由于进城务工人员日益增多,农村劳动力人口不断减少,此时劳动力成本有一定程度的增长,果农日常经营的成本也有所增加,因此智能采摘机器人顺势而生。为此,针对水果采摘机械研究的不足之处,提出了基于云计算的苹果采摘机器人系统,在机器人处于作业状态下设计了苹果采摘机器人软、硬件设计情况。为验证苹果采摘机器人的采摘效果,在果园中对其采摘性能展开试验,试验结果表明:所设计的采摘机器人运用视觉技术,能很好地克服气候环境等因素的影响,采摘作业中性能稳定,采摘效率高,值得在苹果生产地推广使用。     

基于强化学习的采摘机器人采摘臂避碰设计

首先介绍了采摘机器人采摘臂避障问题和强化学习理论,并将强化学习方法应用到采摘臂避障问题中,构建了一平面3自由度的采摘机器人采摘臂的多Agent避碰系统。笔者研究目标是通过Agent感知采摘臂连杆与障碍物之间最小距离d和采摘臂姿态偏差角θ两方面信息,然后进行避障规划,在复杂未知环境中使其找到合适路径采摘目标。在NET平台上进行了基于强化学习的采摘臂避障系统平台的开发与仿真,对采摘臂避障系统的避障能力进行了测试分析。仿真实验表明:采摘臂避障避碰系统避障能力比较强,能够在复杂环境中采取避障措施,并准确达到指定位置。     

基于遗传算法和EDA技术的果蔬采摘机器人设计

为了提高果蔬采摘机器人的避障和路径规划能力,实现机器人智能化和轻量化的设计,将嵌入式系统引入到果蔬采摘机器人的控制系统中,并利用EDA技术对控制系统进行了封装,植入了机器人路径规划的遗传算法。对果蔬采摘机器人的机械手进行了改进,通过机械手结构设计实现了采摘机器人执行末端的避障功能,利用遗传算法智能控制设计实现了复杂环境中的路径搜索功能。对果蔬采摘机器人的性能进行了测试,结果表明:障碍物识别率高达99%以上,路径规划的准确率也在95%以上,满足智能化采摘机器人的设计需求,为现代化采摘机器人的设计提供了较有价值的参考。     

基于嵌入式监控的双差速驱动果蔬采摘机器人设计

为了提高采摘机器人的转弯性能和自动寻迹能力,利用双差速驱动系统建立了速度协同约束的非线性运动模型,并进行了线性优化,提出了一种基于嵌入式监控图像采集反馈信息的闭环控制模型,提高了采摘机器人移动和转弯寻迹的灵活性。针对采摘机器人双差速的路径寻迹问题,建立了机器人输入、输出的非线性运动模型,并分析了冗余运动约束和系统运动约束条件,通过控制姿态偏差和距离偏差,结合嵌入式监控系统的反馈信息,实现机器人移动和寻迹的反馈调节。对采摘机器人的采摘性能进行了测试,测试项目主要包括寻迹能力和路径规划的耗时。通过测试发现,机器人可以实现较高精度的路径寻迹功能,路径规划耗时短,系统稳定性好。