水果采摘机械臂避障运动规划优化算法

避障运动规划是水果智能采摘研究中的一个重要方向,其目标是在复杂多变的非结构化果园环境中找到机械臂实时避障的最优路径.本文根据相关优化算法提出的时间先后顺序,介绍了几种避障运动规划的优化算法,包括基于图搜索的A*算法、基于最优化理论的人工势场算法和蚁群算法、快速随机树搜索算法和深度强化学习算法;重点介绍了几种算法的原理及...     

水果采摘机器人实时避障方法的研究

针对采摘机器人采摘作业时易受障碍物阻挡而影响其工作效率的弊端,提出了将避障问题转化为基于位置力控制问题的解决办法,采用弹簧阻尼模型实时计算机械手臂进入障碍物区域产生的虚拟力,通过采用外在力控制回路来调节手臂位置控制系统,达到消除虚拟力的目的,实现机械手避障.     

基于足球比赛运动的采摘机器人自主避障设计

随着科技水平的提高,农业生产向实现智能化发展,农业采摘机器人中的自主避障控制系统成为重点。在农业生产环境复杂且未知的条件下,采摘机器人的控制需要具有较高的智能化水平。为此,基于足球比赛运动的控制规则,设计了采摘机器人自主避障控制系统;阐述了基于足球比赛运动的移动机器人自主避障设计实现技术、控制技术及模糊逻辑控制方法,使机器人的移动通过模糊逻辑控制和基于优先度的避障策略来实现。仿真试验结果表明:该采摘机器人自主避障设计有效性和实时性较高,在农业生产的复杂环境中,可较好地自主避障并进行路径优化。     

采摘机器人实时智能避障系统研究—基于嵌入式ARM

为简化采摘机器人底层控制系统软硬件设计,提高系统的实时性和可靠性,在处理器的设计上引入了嵌入式微处理器,取代了常规的单片机和PLC方案.提出了基于ARM控制器和源代码开放的Linux操作系统组成的采摘机器人控制系统,对其实时避障功能进行了设计,并模拟采摘机器人作业环境对该方案的可行性进行了测试.结果表明:采摘机器人行使...     

基于遗传算法的采摘机器人轨迹规划

以总距离最短作为性能指标,以6自由度采摘机器人作为研究对象,在考虑各关节速度、加速度和加速度变化约束的基础上,采用遗传算法对机器人所经过各点的进行路径规划.运用robotics toolbox 工具箱进行仿真,结果表明:所设计的机器人轨迹规划方法既能保证总路径最优,又可使机器人的轨迹平滑.     

采摘机器人避障控制系统研究 —基于ARM+DSP和视觉传感器

以采摘机器人移动路径中躲避障碍物为研究对象,首先介绍了视觉系统,接着从系统总体方案、软硬件设计等方面进行了详尽的介绍和设计。系统以防止采摘机器人与障碍物的碰撞为前提,分析了系统躲避障碍物的策略,实现了基于ARM+DSP和视觉传感器的采摘机器人避障控制。利用MatLab 7.0进行了仿真验证,结果表明:避障控制系统可以实现避障和路径规划,且路径最优、耗时最少,证实了整个系统的可靠性和可行性。     

篮球战术在采摘机器人避障模糊控制系统中的应用

为了实现采摘自动化,加快采摘机器人的普及,在成本低廉的测距传感器模糊控制避障系统的基础上,设计了新型摘机器人避障系统。基于篮球战术规则设计了模糊规则库,提高了避障精度。系统包括避障系统、目标导引系统、权重分析系统和动作融合系统,最终输出机器人的速度V和转角Δθ。通过控制左右两驱动电机,实现机器人的速度V和转角Δθ。本系统具有成本低及工作可靠性高的特点,通过系统仿真发现,与传统的传感器模糊控制避障系统相比,该系统显著提高避障性能。     

采摘机器人避障末端臂的设计与试验

在机器人实际采摘果实的作业中,机器人末端臂及末端执行器与果树枝条接触碰撞几率最高,其要具有感知碰撞的能力,从而判断原规划采摘路径的合理性,最终实现避障采摘之目的。为此,提出了一种采摘机器人感知碰撞避障伸缩末端臂,其通过转动关节与机器人大臂连接,整体相对于大臂可以进行仰俯动作,同时本身具有直线伸缩的功能,从而驱动末端执行器实现直线接近待采果实。感知碰撞结构使末端臂在上、左和右3个方向上具有感知危险碰撞的能力。通过试验改进了样机部分结构,伸缩杆运动平稳,感知碰撞结构动作可靠,并可通过调节微动开关的高度位置,能够对不同碰撞力做出反应,发出危险力的开关量信号,以适应多种果蔬的采摘作业。     

基于PLC的采摘机器人作业路径避障系统设计

为提高果实采摘效率,基于PLC技术设计了采摘机器人的作业路径避障系统。系统主要由信息获取系统、工控机主程序及运动执行系统等部件组成,通过PLC技术对路径规划和果实的采摘、运输进行控制,并采用改进的蚁群算法对最优路径进行规划。对采摘机器人在温室环境下进行性能测试,结果表明:采摘机器人可以实现作业路径避障,并完成果实的采摘,工作性能稳定,能够满足农户对采摘机器人的使用和性能要求。     

农业机器人避障路径智能规划研究

随着农业科技的发展,机器人技术凭借其作业效率高、人力资源投入少、安全隐患小等优点,在农业生产方面的应用越来越广泛.但是,机器人在未知的农业生产环境中,缺乏自动寻径功能,自适应运动能力较弱,在躲避障碍物方面的研究更是少之又少.为此,通过研究农业机器人运动系统结构及自我定位原理,建立了农业机器人运动模型,完成了避障路径规划...     

黄瓜收获机器人避碰轨迹规划

提出了一种基于机器视觉和关节空间的黄瓜收获机器人障碍避碰轨迹规划新方法,描述了算法的实现过程。该算法中,障碍分为球体、正方体和长方体3类;根据黄瓜果实图像信息,按照距离由近及远原则,规划成熟黄瓜的采摘顺序;根据障碍类型,进行障碍判断和归类,构造障碍保护圆和障碍保护点;采用过中间障碍点的三次多项式插值函数进行描述黄瓜收获机器人相应阶段关节空间的运动轨迹。     

基于改进避障策略和双优化蚁群算法的机器人路径规划

针对传统蚁群算法在移动机器人路径规划中存在的收敛速度慢、收敛路径质量低、死锁以及动态避障能力差的问题,本文提出基于改进避障策略和双优化蚁群算法（Double optimization ant colony algorithm,DOACO）的路径规划方法。首先,设计新的概率转移函数并对函数中的各分量权重进行自适应调整,以优化算法的收敛速度;然后,利用碰撞检测策略对路径进行再优化,进一步提高算法的性能;最后,针对常规避障策略避障能力差、实时性不足等问题,提出避障行为与局部路径重规划相结合的避障策略。实验结果表明,DOACO算法相对于传统的蚁群算法,不仅能规划出更优的路径,收敛速度也更快,而且新的避障策略也可以有效地应对多种碰撞情况。     

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。     

果实采摘机械手多关节求解方法与避障规划

以Motoman SV3X采摘果实为研究对象,在果实空间位置坐标和竖直类障碍物空间位姿已知的情况下,提出了一种机械手多关节角度计算和路径规划方法。首先根据果实位置和竖直类障碍物的分布计算出若干组机械手终点关节角度,然后选择其中一组作为终点角度,利用A*算法规划出一条机械手从初始角度到达终点角度的避障路径,解决了避障规划中的多关节角求解问题,规划方法对于竖直类障碍物的避碰路径规划具有一般性。Matlab仿真试验表明,求解的机械手关节角度能够避开竖直类障碍物,而且使末端执行器的位置在预设的误差范围内,验证了规划方法的正确性。     

基于深度强化学习的虚拟机器人采摘路径避障规划

针对采摘机器人在野外作业环境中,面临采摘任务数量多,目标与障碍物位置具有随机性和不确定性等问题,提出一种基于深度强化学习的虚拟机器人采摘路径避障规划方法,实现机器人在大量且不确定任务情况下的快速轨迹规划。根据机器人本体物理结构设定虚拟机器人随机运动策略,通过对比分析不同网络输入观测值的优劣,结合实际采摘行为设置环境观测集合,作为网络的输入;引入人工势场法目标吸引和障碍排斥的思想建立奖惩函数,对虚拟机器人行为进行评价,提高避障成功率;针对人工势场法范围斥力影响最短路径规划的问题,提出了一种方向惩罚避障函数设置方法,将障碍物范围惩罚转换为单一方向惩罚,通过建立虚拟机器人运动碰撞模型,分析碰撞结果选择性给予方向惩罚,进一步优化了规划路径长度,提高采摘效率;在Unity内搭建仿真环境,使用ML-Agents组件建立分布式近端策略优化算法及其与仿真环境的交互通信,对虚拟机器人进行采摘训练。仿真实验结果显示,不同位置障碍物设置情况下虚拟机器人完成采摘任务成功率达96.7%以上。在200次随机采摘实验中,方向惩罚避障函数方法采摘成功率为97.5%,比普通奖励函数方法提高了11个百分点,采摘轨迹规划平均耗时0.64s/次,相较于基于人工势场法奖励函数方法降低了0.45s/次,且在连续变动任务实验中具有更高的适应性和鲁棒性。研究结果表明,本系统能够高效引导虚拟机器人在避开障碍物的前提下快速到达随机采摘点,满足采摘任务要求,为真实机器人采摘路径规划提供理论与技术支撑。     

基于蚁群算法的六自由度采摘机器人轨迹规划研究

在现代农业生产中,果蔬采摘作业复杂而繁重,采摘机器人在作业过程中常常需要经历成千上万个果蔬采摘点,面对这样巨大的工作量,采摘机器人移动路径规划显得非常重要。为此,以采摘机器人运动轨迹为研究对象,以其运动轨迹总长最短为研究目标,针对机器人各关节机构运动速度变化情况及机器人运动特性,利用基本蚁群原理对六自由度采摘机器人的路径进行规划。实验结果表明:所设计的采摘机器人轨迹优化技术不但路径优化能力强、运动轨迹平滑,还具有可靠性强及稳定性好的优点。     

采摘机器人智能监控和路径规划设计研究

为了提高采摘机器人自主导航和自动化定位能力,提升机器视觉的路径规划精度,基于 TI 公司的MSP430 F149 单片机,设计了一款具有监控终端和GPS导航功能的自动采摘机器人,实现了机器人路径规划实时处理、通讯、定位、报警一体化和自动化控制功能. 通过测试发现,MSP430F149 单片机具有功耗低、体积小、操作简单,便于系统管理维护等优点. 对机器人5 种路径规划的总体行驶精度路、径规划的移动时间利用率、路径规划的漏采率进行了测试,通过测试发现:5 种路径规划中套行法的各种指标测试效果最好. 同时,结合MSP430 F149 单片机和PID算法,实现了采摘机器人高效自动化采摘功能,提高了机器人的采摘精度,为采摘机器人的智能化设计提供了较有价值的参考 .