基于机器视觉的采摘机器人分拣控制研究

随着自动化技术在农业生产中应用的逐渐推广,农业生产智能化、自动化水平越来越高,采摘机器人在果蔬采摘过程中的应用逐渐广泛。果蔬采摘完成后的分拣作业是较为繁重的工作,为克服传统分拣作业分拣效率低、分拣精度差等问题,在深入研究机器视觉工作原理的基础上,进行了机器视觉系统的数学建模,完成了采摘机器人分拣控制系统总体方案的设计。同时,将机器视觉技术应用到采摘机器人的分拣作业中,完成系统硬件模块的设计、选型及软件流程设计,并对该系统进行了仿真实验。实验结果表明:基于机器视觉的采摘机器人分拣控制系统结构简单,目标识别和分拣精度高,系统安全性和稳定性较高,具有较大的推广价值。     

基于足球比赛命中率远程采摘机器人监控设计

为更深层次对我国采摘机器人的结构与控制进行改进优化,结合足球比赛的命中率机理,对采摘机器人的远程监控系统进行了设计。明确足球命中机理的核心控制概念,将足球比赛命中率与远程采摘机器人监控有效融合,建立采摘监控理论模型,并进行基于足球命中率的远程采摘监控试验。试验结果表明:选择步进电机转速范围为250～300r/min内,采摘作业的采摘损伤率由设计前的0.53%降至0.26%,降低约50%以上;采摘的综合效率由97.14%提升至98.83%,整体设计合理可行,可为其他类似监控系统优化提供一定的思路与参考。     

基于大数据和WiFi的采摘机器人远程操作系统研究

首先介绍了大数据Hadoop技术的原理和架构,然后设计了采摘机器人运动模型和定位导航模型,并实现了采摘机器人定位导航算法,最后介绍了采摘机器人远程操作系统总体方案和硬件设计。试验结果表明:远程操控系统通过对采摘机器人的转向和移动控制,可以准确控制采摘机器人沿着果树中间道路移动,以顺利完成采摘作业,符合设计需求,对采摘机器人的远程控制具有一定的参考意义。     

基于PID控制和ADAMS的快速移动采摘机器人设计

采摘机器人快速移动时,为了避免机器人侧翻,需要机器人具有较好的平稳性。为此,参考训练时运动员力的平衡控制原理,设计了机器人快速移动稳定系统。系统采用PID控制器对采摘机器人的受力进行监测和反馈,当检测到突变情况时可以调整机器人的姿态,保证其移动的平稳性。采用ADAMS软件建立了机器人的模型,并对机器人快速移动的速度进行了监测,模拟了PID控制器的响应过程,验证了基于训练力平衡控制原理的机器人平稳性控制器方案是可行的。     

采摘机器人视觉伺服控制系统设计

分析了采摘机器人目标位置与机器人关节角度之间的运动学关系,给出了两者之间的坐标变换公式.根据伺服控制特点,在机器人伺服控制中引入模糊PID控制方法,利用模糊控制策略在线自适应整定PID参数,提高了控制系统的动、静态性能.仿真和实验结果验证了设计的合理性和有效性.     

基于RBF网络的果蔬采摘机器人运动轨迹控制研究

为了提高果蔬采摘机器人机械手运动的精确性,提高机器人移动的效率,提出了一种基于遗传算法和RBF网络的机器人运动轨迹控制方法,并对果蔬机器人机械手的活动和整体的移动轨迹进行优化,有效地提高了果蔬采摘机器人的工作精度和作业效率。为了验证设计的采摘机器人的可靠性,在大棚内对机器人的采摘性能进行了测试,包括机器人移动路径规划和机械手路径规划。通过测试发现:使用RBF神经网络算法可以有效地控制机械手在三维空间内的运动;在遗传算法控制下,机器人可以通过较少的计算次数利用神经网络算法搜索得到最优路径,计算精度达到了99%以上。其计算精度及效率高,为高效果蔬采摘机器人的设计提供了较有价值的参考。     

基于VR技术的采摘机器人采摘环境仿真研究

为了提高采摘机器人采摘果实的准确率,提升机器人的作业效率,将VR虚拟现实技术引入到了采摘机器人的设计上,提出了基于小波神经网络的机器人PID控制器优化算法,并通过对采摘虚拟环境的创建和机器人的虚拟建模,验证机器人的作业性能.以黄瓜真实生长环境为研究对象,创建了采摘机器人的作业环境,并对采摘机器人的采摘准确率进行了对比,...     

基于无线网络的采摘机器人控制系统设计

以采摘机器人为研究对象,采用无线网络和Socket通信技术,以Exynos 4412微处理器为载体,设计了一套基于无线网络的采摘机器人控制系统,可以实现对采摘机器人的远程控制.无线网络通信性能测试结果表明:后台控制中心系统向采摘机器人发送3000次数据时,正确率为99％,能够满足系统设计需求,证实了系统的可靠性.     

基于视觉算法的采摘机器人控制优化研究

为了优化采摘机器人控制,基于视觉技术设计了控制系统。首先,在大津分割法的基础上,计算图像中的角点,将角点从分割后的二值图中去除,降低背景干扰点簇的影响;其次,建立褐菇几何特征参数,以此参数对褐菇进行特征图像提取;再次,采用遗传学算法,对褐菇采摘路径进行优化,与传统往复前进式路径规划相比路程缩短了30.5%;最后,对系统进行实地褐菇采摘测试,结果显示：辨别成功率分布区间为[87%, 91.7%],采摘成功率分布区间为[80%, 85.75%],单个褐菇平均采摘时间分布区间为[12.4s, 13.2s],系统具有良好的采摘性能。     

基于OFDM信道和远程监控的果园采摘机器人设计

随着网络和远程控制技术的发展,基于移动互联网的智能机器人成为未来机器人的发展方向。到目前为止,采摘机器人还很少采用移动互联网进行远程监控,如果将移动互联网应用到果园采摘机器人的设计上,将会大幅度地提高采摘机器人的实时在线控制水平,提高多机器人编队控制能力。为此,提出了一种基于OFDM信道估计和远程监控网络的果园采摘机器人设计方法,并结合果实图像的分割、归一化、细化和增强技术,提高机器人果实图像的识别能力。通过夜间对采摘机器人平台的测试发现:机器人在加入信噪比的干扰信号情况下,采用OFDM传输系统的机器人信号发送端和接收端的信号吻合程度很高,误码率很低,为新式智能远程控制采摘机器人的研究提供了较有价值的参考。     

一种多机械手编码控制系统的果蔬采摘机器人设计

为了提高果蔬的采摘效率,对果蔬采摘机器人进行了改进,设计了一种新的多机械手的编码控制采摘机器人。通过对机器人功能和结构的设计,使机器人具有了利用机器视觉技术的图像边缘提取来划分每个机械手的作业区间的功能,并可以利用编码器对每个机械手进行编码,从而完成多机械手的协同作业。对机器人的采摘作业性能进行了测试,首先利用机器视觉模块完成了苹果采摘区间的划分,并预设了每个机械手的采摘作业轨迹,利用编码器对预设轨迹进行了追踪。通过测试发现:机器人多机械手的实际追踪轨迹和预设轨迹的误差很小,满足设计需求,多机械手的协同采摘平均速度可以达到80个/min以上,具有高效的果蔬采摘性能。     

远程控制采摘机器人手势识别研究——基于势场蚁群算法

采摘机器人在作业时遇到通过自主导航无法越过的障碍物时,或者在危险的地带无法进行人工采摘作业时,需要借助远程方式进行实时控制,使其成功越过障碍物,并在高危环境中有效地展开采摘作业。为了优化采摘机器人远程控制系统,提出了一种基于手势识别的远程控制方案,并引入了势场蚁群算法,提高了机器人的控制的准确性和高效性。在远程控制方案中,将基于视觉的手势识别与远程控制机械手相结合,通过深度相机采集手势图像并提取手势特征,转换为机械手舵机的控制命令,并通过无线网络发送至采摘机器人控制单元,实现视觉手势对机器人的远程控制。对采摘机器人进行了测试,通过测试发现:基于蚁群算法的手势识别系统可以有效地追踪得到不同的动态手势,且可以准确地识别手势所代表的意义,成功实现了机器人远程控制的手势识别。该方法不仅可以远程实现机器人避障功能,还可以将其应用在山谷、沼泽等危险地带进行采摘作业,实现其非凡的使用价值。     

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PLC的采摘机器人平台设计与研究

随着我国农业生产规模的扩大,日益增长的劳动力需求和落后的传统农业生产方式之间的矛盾越来越突出.采摘作业是农业生产中较为普遍的环节,为克服传统采摘作业效率低、安全隐患大等问题,设计了基于PLC的采摘机器人平台,完成了机器人平台的结构设计.同时,通过建立机器人的动力学模型,求解了各关节机构与采摘目标之间的运动关系,通过硬件...     

基于DTN算法的采摘机器人控制系统可行性研究

为进一步提高我国采摘机器人的智能采摘水平,以优化系统数据采集与传送效能参数、确保控制系统运行稳定性为目标,针对采摘机器人的控制系统进行设计研究.利用DTN算法体系与DTN网络层级数据处理算法,实现网络信息拥堵控制,建立DTN算法模型,设计采摘机器人控制系统整体架构并展开控制试验.试验结果表明:该采摘机器人控制系统应用D...     

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。     

基于云平台和计算机控制系统的采摘机器人仿真设计

为了提升采摘机器人定位系统的效率及定位准确性,将云平台技术和计算机控制系统引入到了定位系统的设计上,在进行果实定位时,通过云平台和计算机技术对图像进行实时滤波,并对曝光图像进行融合,以提高图像的质量,进而提高图像特征提取和定位的准确性.模拟采摘机器人的作业环境,以机器人定位系统的定位效率和定位误差作为研究对象,对基于云...     

基于DSP信号实时编码的采摘机器人避障控制研究

为了提高采摘机器人成功避障的性能,在采摘机器人机器视觉技术中引入了DSP实时编码技术,通过对成熟果蔬图像和视频的实时编码,获取果蔬位置和障碍物位置,达到成功避障的目的。根据机器人视频采集驱动的软件架构,对采集驱动进行了改造,在不增加前端外设的前提下实现了主动降帧,并根据DSP芯片的特点,对实时编码器进行了优化设计,大大提高了高分辨率图像实时编码的速率。最后,对机器人的距离位置测量和避障功能进行了测试,通过测试发现:在1.20~2.00m的距离范围内,测量的距离和实际距离的最大偏差不超过0.03m,6组避障测试中机器人成功避障的概率较高,其中最低也达到了97.28%,符合设计的要求。