智能温室远程控制系统的设计与实现-基于LPC2132

设施农业是世界现代农业发展的主要方向之一,环境控制对果疏生产的重要作用已经为国内外大量的科学实验和生产实践所证实.为此,介绍了一种以LPC2132单片机为主控器,以温度、湿度、CO2含量等传感器为主要外围元件的智能温室远程控制系统.该系统具有显示直观、准确和使用方便可靠等优点,代表了温室测试系统的最新发展趋势.运行调试表明,试验结果与设计要求基本一致.     

基于LPC2132和GSM的智能温室远程控制系统的研究

设计了以LPC2132为主控芯片、GSM短信模块为无线数据传输媒介,利用温湿度传感器、水位检测、AD转换、液晶显示等一系列外围元件,实现集系统的数据采集、传输和控制为一体的智能温室远程控制系统。通过实际应用表明,该系统运行可靠、操作简单,且对湿帘用水实现了循环利用,具有一定的应用前景和推广价值。     

基于DSP与超声波测距的农业机器人定位与避障控制

随着新兴电子集成技术和自动化技术的发展,控制系统已逐渐向数字化转变,高集成芯片广泛应用于自动化控制领域,体积小、运算能力强的嵌入式系统慢慢开始取代计算机。为此,首先分析了超声波测距功能及其优越性,采用三球定位技术,设计研究了一种基于DSP和超声波的全局定位系统;然后,采用多路超声波收发模块设计了基于超声波的自主避障控制系统,并提出一种新的模糊推理方法,实现机器人的避障和路径规划功能;最后,采用Visual C++可视化程序设计软件对避障系统进行仿真和场地试验,验证了系统的可靠性和可行性,为机器人的研究和发展提供了更加宽广的空间。     

基于篮球运动的避障系统开发设计

随着科技水平的提高,机器人的应用范围不断增加,其工作环境复杂多变,设计出一套应变能力强的避障系统必不可少。为此,阐述了基于篮球运动的避障系统设计,引用篮球运动中的个人防守技巧和立体型进攻防守技巧,研究篮球运动中进攻时的防守躲避意识,以动态窗法建立工作控制,并对工作环境信息实时采集分析,反应到控制系统,及时躲避障碍。农业机器人的行进方向采用模糊逻辑控制方法,避障系统设计则以VFH避障算法实现自主避障。避障系统设计中需要考虑动态障碍的运动学,才可及时自主避开。仿真试验结果证明了该避障系统的有效性和实时性。     

基于超声测距的柑橘收获机器人应急避障系统

针对柑橘采摘机器人视觉系统的特点及现实中可能遇到的问题,使用高精度的多路超声测距系统为采摘机器人提供应急避障。首先,校正了超声测距传感器的精度,并设计多路超声系统,针对不同类型的障碍物进行了试验。试验证明,超声测距系统可有效避免机器人与障碍物的碰撞。     

基于无线网络安全的农业机器人自动避障系统

农业机器人能够感测其周围环境,解释感测到的信息,以获得其当前位置和周边环境信息;并规划实时轨迹,以到达目标对象。在整个过程中,自动避障是一个需要挑战的基本问题。为了实现农业机器人的避障功能,提出了一种基于无线网络安全的农业机器人自动避障系统。系统采用无线网络安全技术与嵌入式控制技术,引入机器人自动避障策略,并通过差动驱动农业机器人的数值模拟和实验结果验证了系统的有效性、准确性和可行性。     

基于双目视觉的农业机器人运动定位与避障研究

针对当前机器人定位避障技术中,感知外界环境信息单一及误差大等问题,提出了一种基于双目视觉的农业机器人运动定位和避障系统,可以通过双目视觉采集农业机器人周边的环境信息,实现农业机器人运动定位和避障。MatLab实验结果表明:农业机器人从起点成功到达终点,算法路径为最优避障路径,证明了系统的准确性和可行性。     

割草机器人避障行为的研究--基于传感器测距及模糊控制技术

针对以往割草机器人避障行为控制过程中存在的问题,并依据割草机器人的智能化工作要求及障碍物的特点,提出了基于测距传感器系统及模糊控制技术的割草机器人避障行为控制方法.试验结果表明,该方法可行且具有灵活性和鲁棒性.     

基于机器视觉的无人机避障系统研究

无人机避障不及时造成的人员伤亡及财产损失是阻碍无人机发展应用的重要原因之一,实时性好、准确率高的避障系统可降低无人机的运行风险。提出基于目标检测的智能避障系统,以one stage与two stage目标检测方法相结合的方式改进目标检测模型YOLOv3。其中,障碍物检测分三部分完成:基于darknet-53进行三个不同尺度的特征提取、RPN根据ground truth筛选感兴趣区域和yolo层多尺度特征融合预测障碍物的位置和分类。然后,在该文数据集的基础上将训练好的障碍物检测模型进行测试,测试结果表明:改进模型的障碍物检测速率为25帧/s,mAP为95.52%,与现有的目标检测模对比结果表明:本研究改进的目标检测智能避障算法,比Faster R-CNN的mAP提高17.2%,检测速率加快14个FPS;并在保证实时性的同时,mAP比YOLO2提高23.3%,比YOLOv3提高6.25%。最后,将目标检测模型应用于无人机避障系统中提出实现方案,进一步为无人机安全运行提供新的方法。     

基于蚁群算法的汽车避障系统研究

随着社会的不断发展,人们对生活品质要求也越来越高,所有人都有了自己的要求,在所有要求当中汽车是必不可少的物件。但是汽车在运行的时候还常常出现车祸等现象,所以现在人们在购买汽车的时候还会考虑汽车的避障系统。现在对于汽车的避障系统,采用最多的就是蚁群算法,因此本文就此方向进行简单的分析。     

基于ARM的采摘机械手运动控制及避障研究

通过对采摘机械手位姿描述和运动学分析,以及对机械手运动控制和避障方法的深入研究,针对采摘机器人在作业过程中容易和树枝、非目标果实发生碰撞这一问题,设计了基于ARM的机械手运动控制及避障系统,并采用Mat Lab进行了机械手末端执行器的三维仿真实验。结果表明:该控制系统达到了预期的要求,并具有较好的实时性、稳定性和可靠性。     

基于LPC2103的稻田自动灌溉系统

在水稻生长的不同时期合理控水灌溉,不但节约水资源,而且还可以提高稻田的产量.为此,设计了基于LPC2103的稻田自动灌溉系统,通过超声波测距模块测量稻田水位高度,使用SHT75湿度传感器检测稻田的湿度,并根据水深和湿度数据决定电机是否工作.软件采用uC/OS-II操作系统进行任务管理,实现GPS数据获取、GPRS发送信息、湿度检测以及控制功能.对样机的测试结果表明,设计达到了预期的目的.     

基于模糊控制系统的采摘机器人避障系统研究分析

针对目前使用的采摘设备落后、工作量大、稳定性差等问题,为了提高采摘机器人的环境适应能力,对采摘机器人的避障控制系统进行了分析,拟采用模糊控制系统的方法,来加强采摘机器人避障系统的能力和效率,减少采摘机器人避开障碍物及规划出适当路径所用时间。模糊控制使用超声波检测前方障碍物距离,以控制转轮速度和方向作为输入量,速比作为输出量,控制移动的速度和方向。为使采摘机器人避障路径规划尽可能短,采用改进的遗传算法和模糊控制系统建立基本模型。对采摘机器人的避障性能进行仿真试验,结果表明:基于模糊控制的采摘机器人的避障系统可以成功地避开障碍物及规划出最短行走路径,且能够快速定位树上的果实和准确地完成采摘任务,具有效率高、易操作、采摘成功率高等特点。     

基于足球比赛运动的避障系统开发设计

在农业生产中,由于农作物生长环境的复杂性及传统的机械作业,易对农作物造成损伤。针对该未知复杂环境中的采摘机器人自主避障设计,提出了基于足球比赛运动的采摘机器人进行了自主避障系统,实现采摘机器人自主导航。基于足球比赛运动策略的采摘机器人开发设计中,为实现采摘机器人自主进行路径优化以避开障碍物,以模糊逻辑算法作为避障决策控制算法,以多种传感器感知环境信息设计避障系统。试验结果表明:安装本文设计开发的避障系统的采摘机器人可进行路径优化,自主避障,验证了该避障系统的有效性。     

嵌入式采摘机器人视觉测量与避障控制系统研究

采摘机器人拥有自主收集信息并进行有效判断的能力,可以独立完成对果实的采摘作业,对满足水果种植需求、减小水果种植的劳动力投入及降低生产成本有着很重要的实际应用价值。为此,以嵌入式ARM智控系统为基础平台,设计了采摘机器人视觉测量与避障控制系统。该系统集机器视觉、视觉传感感知、伺服电机驱动和ARM智控模块于一体,建立了采摘机器人采摘运动学的数学模型,并通过BP网络神经型迭代学习算法测量果实的距离和球心坐标,对成熟果实进行精准识别和定位采摘。试验结果表明:采摘机器人能准确地进行自主采摘,成功率比较高,躲避障碍物的能力很强,更适合在复杂未知的果园中进行收获作业。     

基于Seekur的农田机器人激光避障设计与仿真

以农业机器人为代表的新型智能农业机械装备的开发已经成为现代农业领域研究热点之一。为了探讨农田环境下机器人作业时自主避障问题,设计了基于Seekur机器人平台的自主避障系统,由激光传感器、WRAP wifi interface和远程监控PC组成;通过分析农田环境中避障应用需求,设计了模糊逻辑算法避障策略。通过在Mat Lab中的模糊逻辑仿真和Mobile Sim中的避障过程仿真,验证了模糊逻辑避障算法具有较好的避障效果。