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设计了一种果实自动采摘机器人,主要包括自动导航系统、采摘系统、运动系统、控制系统及动力系统。自动导航系统主要包括激光雷达导航和GNSS定位导航,可用于建立地图和规划工作路径;采摘系统通过双目立体视觉相机进行果实识别,再通过由六自由度机械臂和两指末端执行器(机械手)组成的执行机构抓紧果梗并剪断,完成果实采摘。试验结果表明,设计开发的机器人可以通过激光雷达导航完成室内工作,剪断并抓取果梗的两指末端执行器可适用于多种果实,上位机软件可以完成图像采集、机械臂控制和机器人工作路线图建立等操作。激光雷达导航试验结果表明,在1m/s的行驶速度下,导航绝对误差小于3.5cm,可满足温室果实采摘的需求。 相似文献
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《农业机械学报》2019,(Z1)
设计了一种果实自动采摘机器人,主要包括自动导航系统、采摘系统、运动系统、控制系统及动力系统。自动导航系统主要包括激光雷达导航和GNSS定位导航,可用于建立地图和规划工作路径;采摘系统通过双目立体视觉相机进行果实识别,再通过由六自由度机械臂和两指末端执行器(机械手)组成的执行机构抓紧果梗并剪断,完成果实采摘。试验结果表明,设计开发的机器人可以通过激光雷达导航完成室内工作,剪断并抓取果梗的两指末端执行器可适用于多种果实,上位机软件可以完成图像采集、机械臂控制和机器人工作路线图建立等操作。激光雷达导航试验结果表明,在1 m/s的行驶速度下,导航绝对误差小于3. 5 cm,可满足温室果实采摘的需求。 相似文献
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高架栽培草莓采摘机器人系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高草莓采收自动化水平,针对高架栽培草莓设计了自动采摘机器人系统,其采用无线遥控和语音提示相结合的人机交互方式,可以对机器人本体两侧果实同时进行采摘。该系统采用机器视觉和声纳测距相结合的方式实现了自主导航,通过双目视觉相机对果实进行识别和空间定位,由关节型机械臂操纵末端执行器进行定位。系统末端执行器采用果实吸附、果柄夹持和电热切割的方式对果实进行柔性操作。针对系统控制方案,制定了采摘机器人系统作业流程,并对机械臂末端运动路径节点和时间节拍进行规划,防止与周围环境发生运动干涉,保证机器人作业效率。试验结果表明,草莓采摘机器人系统末端定位平均误差小于2.2mm,单次采摘作业平均耗时10.99s。 相似文献
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针对大多数核桃种植区采摘核桃仍为人工采摘,效率低下、用工多等问题,设计了一种机械臂和末端执行器协作的采摘装置。首先,采用SolidWorks建立虚拟样机,对末端执行器进行受力分析并且利用ANSYS Workbench中的Static Structural模块对末端执行器关键部件进行静力学分析,得到手指最大应力为17.69 MPa,能够完成果实抓取任务。然后,采用D-H法对机械臂建模,使用MATLAB软件的机器人工具箱(Robotics Toolbox)进行建立机械臂数字模型,并对其进行工作区间分析和轨迹规划仿真。结果表明,所选机械臂和末端执行器能够满足设计要求。 相似文献
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智能移动水果采摘机器人设计与试验 总被引:10,自引:0,他引:10
设计了一种智能移动水果采摘机器人,该机器人主要由智能移动平台、采摘机械臂、末端执行器、横向滑移机构和控制系统组成。用VC++语言编写了系统控制程序,开发了人机交互界面。样机在江苏省丰县果园进行了综合试验,结果表明:该机器人能够完成自主导航、自主采摘及自主装箱作业,移动平台、采摘机械臂及末端执行器能够实现智能协调控制。整个系统工作性能稳定,成熟果实的识别正确率为81.73%,采摘成功率为86.92%,单个苹果采摘平均耗时9.50 s。 相似文献
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多末端苹果采摘机器人机械手运动学分析与试验 总被引:8,自引:0,他引:8
提出了一种多末端采摘机器人机械手结构方案,设计了机械臂、末端执行器及其控制系统。机器人机械臂采用主从两级结构,从臂前端可挂接多个末端执行器。末端执行器能进行果实连续采摘,其结构紧凑、驱动简单、通用性好,可适用于苹果、柑橘、梨等球形水果的自动化收获。针对设计的采摘机械手具有多末端的特点,提出了果树分区采摘作业策略,一个采摘区内各个末端执行器同时连续采摘、果实集中回收。在此基础上建立了机器人机械手运动学模型,采用D-H法推导了运动学方程,运用Matlab Robotics Toolbox进行了运动学仿真验证。制作了机械手物理样机并在实验室环境下进行了机械手运动学及采摘试验,结果表明,机械手各从臂末端位置误差小于9 mm,采摘成功率为82.14%。 相似文献
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【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。 相似文献
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黄瓜采摘机器人远近景组合闭环定位方法 总被引:5,自引:0,他引:5
针对黄瓜采摘机器人远景定位精度不高,以致切伤果实和茎蔓的问题,设计了一种基于机器视觉具有空间位置反馈功能的末端执行器。对温室环境下黄瓜果实采摘区域图像信息获取方法加以研究,综合HIS色彩空间H、S分量进行阈值分割,结合RGB色彩空间G通道边缘分布特征以及黄瓜形状特征,提取黄瓜采摘区域。基于摄像机线性透视模型,研究了采摘切割点空间定位方法,最终向采摘机械臂控制器反馈位置微调信息。采用远近景组合闭环定位方法,对采摘目标进行闭环定位,有效地解决了采摘机器人一次远景定位误差较大的问题。试验结果表明,排除温室复杂光照情况,机器人末端执行器定位精度达到2mm,满足采摘作业要求。 相似文献
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大容差高效草莓采摘末端执行器设计与试验 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前草莓果实视觉识别中的定位重叠和被遮挡果实的算法复杂、耗时长,末端执行器对定位精度要求高且无法采摘重叠果实和被遮挡果实等问题,设计了一次可采摘多粒果实的大容差末端执行器。该末端执行器采用从下向上拢起果实、在避开障碍后再进行夹持和切割果梗的采摘方式,主要由机械爪拢夹切断机构和垄壁仿形机构组成。将末端执行器安装在采摘机械臂上进行了果实采摘试验。试验结果表明:该末端执行器在定位误差±7mm范围内都能完成采摘,容差范围大;无需进行重叠成熟果实的分割和目标果梗位置的计算,可一次采摘3粒重叠成熟草莓;对含1、2、3粒果实的果实域,采摘一次平均耗时分别为2.00、2.13、2.28s,采摘成功率不低于97.7%。 相似文献
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为解决单果采摘效率低、果实易损伤等问题,设计了用于番茄果实串采摘的具有夹持与切割功能的末端执行器系统。夹持系统采用平行夹爪气缸结构,切割机构采用钢丝软轴带动圆形锯片的切割方式,并对末端执行器进行了静力学和运动学的分析与仿真。试验结果表明:末端执行器采摘时,夹持果梗动作需要0.5s,切割果梗动作约需7s,切割机构回到初始位置需5.5s,完成番茄果实串采摘动作共需13s,夹持机构行程12mm,切割机构行程40mm,末端执行器能够符合番茄果实串采摘要求。 相似文献
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提出了一种基于气电混合驱动且能够全天候工作的高效率苹果收获机器人。该机器人机械臂包含5个自由度,混合使用电动和气动两种驱动方式,同时保证机械臂的准确定位和末端执行器对果实的快速柔性抓取。机器人视觉识别系统结合了机器视觉和深度神经网络方法,在提高系统鲁棒性的同时优化了系统的整体检测速度。此外,机器人配备的夜间照明系统使其能够实现全天候工作。在实验室环境下进行了机器人视觉检测试验和苹果采摘试验,结果表明,视觉系统定位苹果的平均时间为44 ms,机器人的采摘率为81. 25%,平均每个苹果的采摘时间为7. 81 s。 相似文献
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采摘机器人作业行为虚拟仿真与样机试验 总被引:1,自引:0,他引:1
为开展采摘机器人智能防碰损作业行为及规划算法的仿真试验与验证,设计了一种基于虚拟现实的采摘机器人仿真试验系统。以葡萄采摘机器人为对象,先构建虚拟现实环境下采摘机器人及其作业场景模型,用于模拟设施果园试验环境;然后对虚拟采摘机器人进行运动学建模,运用D-H参数法解算机械臂运动学正解和逆解;再依据葡萄串形状等特性设计一种夹-托-剪式的采摘机器人末端执行器及其采摘过程控制模型;建立机械臂末端连杆与执行器之间的空间位姿变换关系,并对机械臂运动进行轨迹规划;设计并定义仿真系统各模块间的数据接口,最终基于虚拟现实平台EON开发出采摘机器人虚拟仿真系统。基于该系统进行18次葡萄防碰损采摘路径规划及夹剪行为试验,成功率达88.89%;将相关算法移植到物理样机进行43次室内试验,成功率为86.05%。结果表明,开发的仿真系统可为采摘机器人智能行为算法的测试及改进提供虚拟试验平台。 相似文献
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智慧果园是未来果园行业发展的趋势,智能化果实采摘是发展智慧果园的关键问题。为实现智能化果实采摘,本文搭建了一种适用于丘陵果园矮化栽培模式下的柑橘采摘机器人系统。针对丘陵果园垄间地面凹凸不平,存在地形倾斜角0°~20°,设计了一种自适应调平平台保持机械臂基座水平;通过视觉系统获取多幅点云图像建立果树的三维点云模型,获取果实位置信息;为避免采摘时造成果实损伤,结合柑橘类水果的采摘特点,设计了一种剪切夹持一体化的末端执行器完成柑橘采摘。针对果园自然环境的主要扰动因素(风和光照)进行分级,设置10组对比试验,结果表明:在低光照或正常光照条件下,平均果实定位准确率为82.5%,末端执行器夹取成功率为87.5%,平均采摘时间最短为12.3s/个;高光照条件下平均果实定位准确率为72%,末端执行器夹取成功率为80%,平均采摘时间最短为12.5s/个。 相似文献
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