GPS组合模糊控制的农田机器人导航系统设计

设计了一种GPS组合模糊控制的农田机器人导航系统,采用GPS对田间Ι坐标定位;模糊控制对田间Ⅱ坐标定位。根据GPS信号接收机能够确定农田机器人所在田间行;根据导航角、导航距建立模糊控制规则及数据库,确定农田机器人在行间的行走路线。通过Matlab Simulink软件对输入、输出信号及误差反馈量E模拟仿真显示:GPS组合模糊控制对农田机器人导航易于实现、系统响应快、鲁棒性好。     

割草机器人GPS/DR组合导航系统的研究

以割草机器人为主要研究对象,运用卡尔曼滤波将GPS接收机和数字罗盘构成GPS/DR组合导航系统,克服了以前割草机器人导航方式的缺点,显著改善了导航定位精度。为此,论述了GPS/DR组合导航系统的原理,介绍了试验情况并进行了数据分析,最后总结了其应用前景。     

基于激光雷达的农业机器人导航控制研究

以农业机器人为平台,利用激光雷达研究农业机器人在有行株距的果树与有行无株距的树木行中,特别是一侧存在行缺失情况下的导航性能。根据激光雷达获得的树行信息,机器人控制系统进行导航路径计算,确定机器人的横向偏差与方向偏角。利用模糊控制算法实现机器人的导航控制。在无株距且一侧存在4 m距离缺失的冬青树行间及在有行株距且一侧存在6.2 m距离缺失的梨树行间,分别进行3次重复的导航性能试验。试验结果表明,在整个试验距离内冬青树行距与梨树行距都不均等的试验条件下,在冬青树间的最大横向偏差为17.5 cm,在梨树间的最大横向偏差为28 cm。在一侧冬青树出现缺失时对机器人的导航性能影响较小,而在一侧梨树缺失时对机器人的导航性能影响较大。根据横向偏差的统计值与机器人行驶轨迹,表明控制算法能够控制机器人沿着中心线行驶。     

农业机器人视觉导航技术发展与展望

概述了农业机器人主要的导航方式，综合分析了目前国内外视觉导航研究现状及存在的问题，并提出了进一步研究的方向与途径。     

基于单片机和GPS定位的自主导航采摘机器人设计

为了提高采摘机器人的智能化控制水平和自主导航能力,改善机器人的应用限制和使用性能,提出了一种基于单片机和GPS的采摘机器人自主导航方法,克服了采摘机器人导航方式的缺点,显著提高了导航定位的效率和精度。该方法利用GPS实时接收卫星发射的时间、经纬度和高度等信息,通过RS232发送给单片机;单片机对GPS发送数据进行处理,得到控制所需的时间和位置等信息,通过与机器人所处的位置进行比较,调整机器人的姿态,实现路径的智能化追踪和规划。在实验日光温室内对采摘机器人的自主导航性能进行了测试,结果表明:利用单片机和GPS定位可以较为精确地对采摘目标路径进行跟踪,可以使机器人沿着既定路径移动,控制的精度较高,误差较小。     

我国农业机械GPS导航技术的发展

介绍了先进的GPS导航技术的研究进展,并阐述了其在农业机械中的应用前景.在综合论述国外农业机械GPS导航技术发展的现状和整体趋势的基础上,结合我国的国情,指出了我国农业机械GPS导航技术发展过程中所存在的主要问题和相应的解决措施.     

推广农业GPS导航技术促进农业增产增收

农业GPS导航技术为农业生产开辟了新的增产技术途径,有效提高了土地利用率,节省生产成本,适合大型农场、农机大户率先使用。     

割草机器人工作原理及试验研究—基于GPS/DR组合导航系统

随着国民经济不断发展,我国人民生活水平不断提升,多种人工作业逐渐被机器所取代。GPS/DR组合导航系统能够有效提升割草机器人定位精度,克服传统割草机器人固有弊端,提高工作效率。为此,对GPS/DR组合导航系统原理展开了分析,进行了GPS/DR组合导航系统割草机器人研究,并进行了相关试验研究,验证了GPS/DR组合导航系统割草机器人相对于传统割草机器人的优势。     

面向室内养殖场的机器人自主导航技术研究进展

介绍了视觉导航、激光导航、卫星导航和路标导航等机器人导航技术,分析了不同类型的机器人导航技术在特定应用场景下的导航精度、实时性、适应性。根据这些导航技术的特点,结合在梅州市金绿现代农业发展有限公司室内养殖场开展的导航技术试验结果,指出了在室内养殖场内应用单一导航技术存在的问题,并展望多种导航方法信息融合的导航技术在室内养殖场的应用前景,期望为突破机器人饲喂、运输、采摘关键技术,解决制约农业智能化、无人化发展难题提供思路。     

基于DSP和图像处理的农业机器人视觉导航研究

确定了间歇式行走的农业机器人视觉导航方案,设计了计算机图像采集单元、计算机图像处理模块和视觉导航参数提取算法,实现了一套基于DSP和图像处理的农业机器人视觉导航系统.试验结果表明:农业机器人移动速度增加时,导航误差会增大,且机器人的平均横向偏移在10 cm之内,能够满足农业机器人的导航需求.     

基于灰色预测的农业机器人GPS导航系统硬故障隔离

采用卡方检验和灰色预测相结合的算法,综合利用卡尔曼滤波数据和GPS历史有效定位数据,在不增加额外传感器信息条件下,对农业机器人导航中常见的GPS定位数据突变故障进行了检测和隔离。实验结果表明,这类故障被有效隔离后,不会影响导航系统的正常工作。GPS定位数据的灰色预测残差小于10cm,当虚警率仅为0.05时仍可降低卡方故障检验的漏检率。     

基于激光雷达的巡检机器人导航系统研究

智能巡检机器人能够高效、可靠地完成巡检任务,降低工作人员的劳动强度,准确、稳定的导航定位是巡检机器人执行巡检任务的基础。本文研究了基于激光雷达的巡检机器人导航系统,可实现机器人在室内外环境下的地图建立、路径规划和导航定位。导航系统由远程监控平台与巡检机器人组成,远程监控平台发布巡检任务、监控机器人状态、查询与存储检测数据,巡检机器人可实现自主导航定位、遍历检测点、执行数据采集等巡检任务,二者通过无线网络实现远程数据交互。融合激光雷达与编码器信息,使用高鲁棒性Gmapping算法建立二维环境地图。根据地图与检测点信息,采用分支界定算法搜索最优巡检路线,以减少巡检时间和能源消耗。使用自适应蒙特卡罗定位(AMCL)算法估计机器人位置和姿态,结合巡检路线,进行导航定位。根据横向偏差与航向偏差,通过经典的PID算法完成机器人驱动控制。机器人搭载可见光相机与红外相机,可对目标进行可见光通道与红外通道的融合图像检测。对巡检机器人进行了室内导航定位试验,试验结果表明,在1 m/s的速度下,位置与航向偏差的平均绝对误差(MAE)分别小于5 cm和1.1°,标准差(SD)分别小于5 cm和1.5°,能够满足巡检导航定位的要求。     

基于视觉导航和RBF的移动采摘机器人路径规划研究

为了提高采摘机器人自主导航和路径规划能力,提出了基于计算机视觉路径规划和RBF神经网络自适应逼近算法的导航方法。使用图像分割、平滑处理和边缘检测技术,根据图像像素灰度值确定了导航线的位置,利用逐行扫描的方法得到了导航离散点。路径规划和跟踪使用RBF神经网络逼近算法,通过逼近误差和权值控制路径跟踪的精度,系统响应的执行端使用液压伺服系统,提高了机器人自主导航的精度。以黄瓜采摘作为研究对象,在日光温室对机器人采摘作业进行了测试,通过测试得到了RBF神经网络的路径跟踪误差曲线。测试结果表明:机器人可以很好地逼近跟踪规划路径,其计算精度较高,跟踪效果较好。     

基于视觉导航的割草机器人运动控制

以割草机器人为研究对象,重点进行了草地识别和非接触避障两方面的研究,提出了基于视觉导航的割草机器人运动控制策略。并对割草机器人进行了场地试验,试验测试表明各控制方案相对有效,能够有效解决实际问题,对于智能割草机器人控制应用领域具有重要价值。      

机器视觉技术和GPS在农业车辆自动导航中的应用

机器视觉和GPS是农业自动车辆获取导航信息的两种主要方式,其主要任务是获得作物行或犁沟的信息。为此,介绍了基于以上两种导航技术的农业车辆研究现状,重点对比了机器视觉与GPS的技术特点及其优缺点,并指出了研究中存在的问题;最后讨论了两种导航方式的发展趋势。