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。     

农业采摘机多自由度机械臂设计研究

【目的】保证农业采摘设备能够稳固地抓取不规则农作物,提高农业机械化收获效率和质量,促使农业生产向信息化、智能化、高效化的方向不断发展。【方法】设计了一种先进、新型的农业采摘机多自由度机械臂。从机械臂的运行原理入手,分别设计了加固板、加强板、限位板、滑动装置、稳定槽、挡板等组成部分,完成了对机械臂结构的科学化设计,最后仿真验证了机械臂的抓取精度。【结果】该机械臂与移动平台所对应的抓取误差被控制在0.01 mm以下,该机械臂可以实现对目标物体的精确采摘。【结论】该机械臂具有定位精确度高、抓取自由灵活等特点,能够满足农业采摘机对水果、蔬菜等农作物的抓取需求,应用前景广阔。希望本研究能为农业生产人员和农机科研人员提供有益的借鉴和参考。     

基于力反馈的机械臂关节导纳控制研究

文章提出了一种应用于机械臂关节控制的简化的导纳控制器,它由一对弹簧阻尼系统建模,依靠力反馈产生相应的柔顺行为,通过在机械臂末端安装力传感器,经过相应的求解算法,得到机械臂末端的位置偏差,进而实现相应的柔性运动目标,从而减小接触力并防止在施加静态或动态扰动时对机械臂造成能量损失。     

基于滤波算法的林果采摘机器智能控制系统研究

【目的】提高林果采摘机器的综合采摘效率,减轻人工作业强度,优化系统数据收集与传输性能,提升系统稳定性。【方法】课题组设计了一款基于滤波算法的林果采摘机器智能控制系统。该系统利用滤波算法实现了网络信息拥堵控制,其工作原理为：通过高分辨率相机收集林果图像发送至总控系统,使用滤波算法识别目标林果后检测位置信息;由传感器收集林果与机械爪的距离进行位姿计算,运动控制设备发送指令后机械臂到达采摘位置;末端执行设备控制电机运转后操控机械臂完成采摘。【结果】测试表明,系统应用滤波算法的适应性良好,与应用灰狼算法相比,整体运行稳定率达到了92%以上,各项参数指标符合预期。【结论】该林果采摘机器智能控制系统可实现高效智能采摘,推广前景较为良好,本研究可为类似采摘或收获农机装备的优化设计提供参考。     

刚柔耦合串联机械臂末端位置误差分析与补偿

机械臂连杆柔性、关节柔性等非线性变形的综合影响,导致其末端位置发生偏离而产生误差。本文以IRB1410型串联机械臂为研究对象,采用理论分析、仿真分析与实验验证相结合的方式,对机械臂末端位置误差进行分析与补偿研究。首先,建立机械臂刚柔耦合理论误差模型,并运用Newmarkβ法进行数值仿真分析;联合ANSYS和ADAMS进行刚柔耦合机械臂末端位置运动误差仿真;为了实现快速补偿,提出基于BP神经网络的伪目标点法对位置误差进行补偿,补偿后其位置误差均方根减小了68.3%,说明该方法具有较好的补偿效果;最后,自主设计并搭建了测量实验平台,采用所提算法进行了误差补偿实验,对比补偿前后距离误差,补偿后误差均方根减小了77.01%,验证了伪目标点法对柔性误差补偿的有效性。     

基于残差网络的UR5机械臂故障诊断方法

【目的】UR5机械臂是常用的机械臂之一,但由于其负重较小,抓取物体时易发生故障,导致严重后果,因此探究UR5机械臂的故障诊断方法具有重要现实意义。【方法】研究团队提出了一种基于ResNet网络的UR5机械臂故障诊断方法。首先,利用MATLAB机器人工具箱对UR5机械臂进行仿真建模。其次,在对UR5六自由度机械臂抓取时产生的大量数据进行分析后,将数据输入网络进行故障诊断实验。此外,还设置了对比实验和消融实验。【结果】ResNet网络模型的训练集与测试集的准确率最终收敛到98%,损失值最终稳定在0.015,其准确率比LeNet、AlexNet、VGG等网络模型的准确率高1%～2%,损失值也更小。【结论】ResNet网络在判别UR5机械臂故障时具有较高的准确率与较低的损失值,研究团队所提出的故障诊断方法有效,可保障机械臂正常执行抓取任务。     

一种树生水果采摘机器人的结构设计

【目的】像苹果、梨子、桃子这类树高3 m左右的树生水果的采摘仍主要采用传统的手工作业方式,劳动强度大、劳动成本高,人工采摘作业不仅效率低下还具有一定的危险性。而目前研究开发的农业采摘机器人多采用刚性关节型机械臂,难以满足某些地方果树生长密集、枝条随机生长等情况的采摘需要,为了解决这些问题,亟需设计一款柔性采摘机械臂。【方法】课题组根据仿生学原理,模仿大象鼻子的运动机理,设计了一种拉绳驱动的仿象鼻柔性采摘机械臂,并基于该机械臂设计了一种树生水果采摘机器人。采用三维数字化软件SolidWorks对树生水果采摘机器人进行三维建模,树生水果采摘机器人的整体结构主要由机械爪部分、机械臂部分、收集装置部分、车身部分组成。【结果】机械爪部分可以夹裹目标果实;机械臂部分可实现多自由度、较大幅度的柔顺弯曲运动,用于实现机械爪在抓取、采摘过程中所需的各种柔性运动,配合可升降的收集装置部分,能有效缩短机械臂的运动行程,进一步提高采摘效率;车身部分带有水果收集箱,采摘后的水果能暂时储存在车身部分中。【结论】该采摘机器人具有工作空间更大、灵活性更强、安全性更高等优点,可以满足枝条密集、作业空间狭窄环境下的采摘作...     

搬运机械臂液压系统计算和元件选型研究

【目的】液压传动技术具有易于控制、使用方便、系统设计优化、配置参数高、工作效能高等优势,对搬运机械臂液压系统进行计算和元件优化选型研究具有重要的现实意义。【方法】课题组采用模块化设计理念,在相关最优参数的控制指标下完成了一种搬运机械臂液压系统的计算和元件选型设计。在以往传统液压传动装置的基础上,利用液压传动的理论及实践成果,综合考虑负载机械臂的热处理特性,确定了搬运机械臂液压缸的主要参数、液压泵的规格和电机的驱动功率等,最后对机械臂液压系统进行了压力损失和温升的验算。【结果】搬运机械臂液压系统的总压力损失符合系统的假定设定,元件选型在安全许可范围内,规格符合设计要求。【结论】通过液压系统的计算和元件选型,可以很好地满足工业实体化设计中轻便、移动灵活、结构简便等要求,减轻重体力作业人员的劳动强度,实现自动化电气控制,机、电、液一体化生产。     

除草机器人机械臂运动分析与控制

研究了基于直接施药方法的除草机器人,计算机从地面图像中识别杂草目标,通过伺服控制器控制机械臂动作,末端执行器切割杂草并涂抹除草剂。本文着重分析了机械臂运动学问题,求得其逆解。进而转换成机械臂控制参数,并加以修正,软件编程实现机械臂的精确控制。     

综合关节和杆件柔性的机械臂刚柔耦合建模与仿真

基于Lagrangian方程和转子非线性扭簧模型,建立柔性机械臂刚柔耦合动力学模型;通过假设模态法将物理坐标转换为模态坐标;利用ADAMS建立了虚拟样机,用于求解仅考虑杆件柔性时的运动;在Matlab中编写了Runge-Kutta算法,用于求解综合关节和杆件柔性时的运动。针对重力和驱动力作用下的垂直面摆动,给出了不同末端负载影响下的柔性关节转角和末端变形曲线;分析了关节柔性与杆件柔性之间的耦合关系。结果表明关节柔性不可忽略,关节和杆件柔性耦合作用下的末端振动小于两者的叠加,振型由关节和杆件的柔性确定,但幅值主要受驱动力影响。     

基于双目摄像头的机械臂目标抓取

通过一台双目摄像头对目标物体进行图像采集,利用自适应分割法将疑似目标物分割出来并识别,从而获取其位置坐标信息,并将此信息发送给上位机。通过改进的机械臂逆运动学解与五次多项式插值算法,获取机械臂的关节角变化轨迹,再结合空间Q学习算法对机械臂的末端轨迹进行优化,包括在仿真中解决避障问题,最终驱动机械臂对该物体完成抓取。     

基于STM32体感交互式仿上肢采摘机械臂设计

农业采摘机械臂是提高农业自动化程度和生产效率的重要手段,针对传统农业采摘机械臂控制方式单一、与用户的交互性和控制效率较低的问题,提出并设计一种基于仿生学,能够实时模仿上肢采摘行为的体感交互式仿上肢机械臂系统。系统采用STM32微处理器作为主控芯片,采用6个舵机构建六轴仿生机械臂结构。采集端MUP6050加速度计获取人体手臂姿态信息,通过无线收发芯片SI4432实现手臂姿态的无线传输;机械臂接收端完成手臂姿态的无线接收及解析,从而控制机械臂模仿人体上肢的动作。试验结果表明,系统对仿人体机械臂动作的平均识别率为96%以上,动作跟随的平均响应时间为2～3 s,能够按照人体手臂的运动轨迹做出相应的模拟动作,跟随人体手臂完成各种抓握、屈伸、旋转等动作,较好地实现仿上肢采摘机械臂的功能。     

基于Gazebo虚拟世界的草莓采摘机器人仿真研究

【目的】提高草莓采摘的自动化水平,解放劳动力并降低采摘成本。【方法】研究小组设计了一种基于曲柄连杆机构的三爪同步夹持式采摘机器人,分析了其主要部件Kinect深度相机、六轴机械臂以及三爪夹持式采摘机械手的结构设计,并在Gezebo虚拟世界中构建了采摘机器人的模型,生成了草莓采摘机器人的末端运动轨迹,完成了该草莓采摘机器人的前期开发试验和算法验证。【结果】该草莓采摘机器人可精准地夹持草莓,减小了采摘过程中对草莓表皮的损伤,同时机械臂末端运动半径最大可达770 mm,完全满足小型辅助采摘设备的基本需求。【结论】Gazebo能真实地还原草莓采摘的自然环境,充分验证了该草莓采摘机器人的可行性,同时还可以在虚拟环境中模拟不同的任务场景,可为六轴机械臂或其他多轴运动机械的运行轨迹设计提供准确的实验数据,并为机器人的实际应用提供指导。     

水果采摘机械臂末端执行器设计

为实现机械臂采摘红心猕猴桃,设计了一套采摘机械臂末端执行器。测定红心猕猴桃的抗压特性,提出一种机械臂采摘方案,设计了末端执行器的机械部件、控制系统。提出利用带有绝对值编码器的伺服电机实时检测卡爪坐标位置,通过伺服电机负载电流变化来反映猕猴桃夹紧受力状态。试验结果表明,设定保持1.3 A负载电流可完全可靠夹持住红心猕猴桃,夹持成功率为100%,完成一次机械臂末端执行器抓取猕猴桃动作用时8 s。     

四面体式折展机械臂设计与分析

为解决现有部分机械臂收拢率低、末端姿态不可调节等问题,基于四面体单元提出一种折展机械臂机构。首先,阐述了一种单自由度四面体单元机构,该机构具有高刚度和较好的折展性,基于螺旋理论分析了四面体单元的自由度;其次,将多个四面体单元通过特定组合构造一种多自由度折展机械臂机构,以2个四面体单元组成的机构为例,基于几何方法求解各节点的位置、姿态和速度,并得出多个单元组合机构的运动规律;通过ADAMS仿真分析对运动理论分析结果进行验证,应用Workbench有限元仿真软件进行静力学和模态分析;最后,进行了折展实验。研究表明,基于四面体单元的折展机械臂具有多自由度、姿态可调及大收拢率的特点。     

机械除草技术研究现状及作业模式选择

【目的】通过研究机械除草技术现状和作业模式选择,为机械除草技术的改进和完善提供一些参考。【方法】通过查阅资料、电话访谈、调查研究等多种方式相结合的方法,介绍了机械除草技术的基本原理、分类及现状,并且分析机械除草作业模式的应用案例。【结果】通过分析机械除草作业影响因素,关系着机械除草作业模式的选择与设计。【结论】机械除草作业模式具有高效、省力等优点,需要根据不同的农作物种植模式和土壤条件进行调整和应用,也应该结合其他农业技术措施进行综合应用。     

基于UG和ANSYS的机械手应力仿真研究

【目的】机器人在工作时机械手的强度与效率至关重要。【方法】课题组根据机械手夹持物体的特点,设计了一种齿轮式的末端作业机械手。先利用UG NX软件对末端机械手进行三维建模,在ANSYS Workbench模块导入相应模型,借助ANSYS软件进行有限元静力学仿真分析。采用铝合金材质的机械手,在机械手的齿轮舵盘施加一定转矩,在机械手的末端各施加两个方向相反的法向推力,分不同载荷进行仿真分析。【结果】结合总变形图和应力分布图,仿真结果表明,机械手末端薄壁部分有较大变形,最危险的区域出现在齿轮安装螺栓孔中心及其周围区域,最后调整材料类型或优化机械手的结构。优化后的机械手能够满足材料刚度要求,满足合理的夹持作业要求。【结论】此研究对简化机械结构设计工作,提高设计效率具有重要意义。     

剪切夹持一体化水果采摘末端执行器的设计与分析

【目的】推进水果采摘机械化,同时减少机械采摘中水果的损耗。【方法】本研究设计了一种剪切夹持一体化的通用采摘末端执行器,该执行器采用直流减速电机推拉螺杆套接的法兰盘来改变连杆与导轨滑块间的角度,从而带动移动刀台的往复运动,实现剪切夹持与松开的动作;刀片下端配备硅胶材质的柔性夹持体,可以在剪切力增大时夹紧果梗,便于剪断;同时使用SolidWorks软件对该执行器进行了动力学分析。【结果】电机转矩与刀尖剪切力在连杆与导轨夹角最大处的比例系数为3.697,结合选定的电机型号,该末端执行器的剪切力大于小型水果的果梗剪切强度,满足一般水果的采摘要求。【结论】该末端执行器通过改变微动开关的位置及刀片夹持体的相对位置可适用于不同类型的水果剪切果梗采摘,具有轻便、操作简单、适用性强等优点。     

水稻规格化育秧及机械插秧技术研究

【目的】为提高育秧效率,降低农民种植水稻劳动强度,研究水稻规格化育秧及机械插秧技术,实现快速插秧,提高种植效率。【方法】笔者对水稻规格化育秧及机械插秧技术进行分析,针对影响水稻规格化育秧及机械插秧技术的因素进行综合研究,提出了相应的改善措施。【结果】通过对影响水稻规格化育秧及机械插秧技术的因素进行综合研究,提高了水稻规格化育秧及机械插秧技术水平,降低了农户劳动强度,节约了人力成本。【结论】规格化育秧技术能够提高育秧的品质和成活率,保证了水稻的高产和优质,可以促进农业发展。     

基于视觉测量的挖掘机工作装置姿态测量系统

提出了一种基于视觉测量的挖掘机工作装置姿态测量方法。使用工业相机获取工作装置侧视图像,采用鞍点检测方法快速捕捉工作臂上的人工靶标;将靶标间的固定几何尺寸关系作为约束条件筛选出靶标中的鞍点并计算相应工作臂的姿态角;通过预判靶标的运动范围以缩小图像检测区域,提高算法处理速度。试验表明,与挖掘机上原有的拉线传感器测量系统相比较,动臂和斗杆姿态角动态测量偏差分别小于1°和2°,处理每帧工作装置运动图像平均用时在100 ms以内,验证了该方法对挖掘机工作装置姿态测量的可行性。