全自动草坪修剪机器人设计

本文设计的全自动草坪修剪机器人是集环境自动感知、路径自主规划、系统控制于一体的全自动智能四驱割草器。通过树莓派控制搭载ROS系统完成机器人的应用开发,机器人系统中利用传感器和摄像头进行数据信息采集,采用SLAM技术构建地图控制小车路径和轨迹规划;底层采用嵌入式系统控制机器人的运动和航迹推演,底盘采用四轮差分驱动结构,辅加PID算法和控制策略对机器人底层进行控制,安装超声波传感器使得机器人完成避障功能。     

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。     

割草机器人路径规划的研究——基于机器视觉和人工势场算法

首先建立了割草机器人环境模型和传感器系统,然后利用OTSU算法和Faster R-cnn对图像进行分割和障碍物识别,最后根据割草机器人和周边环境搭建了一个人工势场,实现了对割草机器人路径规划。试验结果表明:割草机器人能够自行躲避障碍物目标,对预设路径进行局部重新规划,证明了该系统的可靠性和可行性。     

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。     

基于模糊逻辑控制的自主导航采摘机器人避障设计

为了提高采摘机器人自主导航的环境适应能力,提出了一种基于改进的遗传算法的模糊学习逻辑控制方法,提高了机器人路径规划的能力和效率,缩短了路径规划所用时间。该方法以传感器测得的障碍物距离、轮转速和目标地点方向作为输入量,左右驱动轮的速比作为输出量,控制机器人的移动路径和方向。为了使机器人规划的路径尽量短,达到节能的目的,引入了改进的遗传算法,使用修正项对遗传算法进行改进,建立了适应度函数的基本模型。最后,对采摘机器人的性能进行了测试,通过测试发现:机器人可以成功地躲避障碍物,且能够完成最短路径规划,规划反应时间短、可靠性高。     

电磁诱导式喷雾机器人导航系统

针对喷雾机器人的工作要求,研制了电磁诱导式导航系统,系统由机械本体、电磁感应传感器、单片机控制系统和直流电机PWM驱动系统组成。机器人行走轨迹的诱导信号由埋设在田间的通有高频电流的导线产生,利用一对电磁感应传感器的信号电压差值判断机器人位置。AT 89C 52单片机根据传感器提供的信息,采用P ID算法规划行驶路径,由PWM系统驱动直流电动机完成机器人的行走。试验结果表明,10 m范围内直线导航精度±1 cm;转弯半径0.5 m时导航精度±2.5 cm。     

基于ROS的室内自主导航移动机器人的研制

【目的】解决传统AGV机器人体积大、成本高、受限于固定路径等问题。【方法】本研究提出了一种以低成本、轻量化和结构简单为设计理念的室内移动机器人。为了降低制造成本确定了机器人的整体结构,双驱动电机与福来轮组成三轮结构。机器人采用基于ROS系统的控制方案、上位机与下位机结合的控制方式,使用激光雷达作为SLAM的传感器并用磁编码器作为里程计。本研究深入分析了A*全局规划算法,并提出了改进的A*算法。同时采用DMA（动态窗口法）作为局部路径规划算法,通过搭建实际移动机器人,进行SLAM建图实验、自主导航实验和避障实验。【结果】实验结果表明,该机器人能够进行室内的自主导航并且在全局路径规划速度方面有较大的提升,使用改进后的A*算法后,平均路径规划效率提升了31.1%。【结论】本研究为我国移动机器人技术的发展和产业化提出了一种性能优越、成本低、结构简单的移动机器人设计方案。     

基于类人足球比赛决策系统的采摘机器人多路径优化

采摘机器人的研究已经成为实现智能化农业的一个热点,到目前为止,采摘机器人还没有一套完备的自主决策系统,对其理论研究也不足;而基于足球比赛决策系统的机器人已经研究的较为成熟,如果将其决策系统移植到采摘机器人上,将大大提高采摘机器人的决策效率和自主规划能力。为此,提出了一种基于足球比赛决策系统的采摘机器人多路径优化方法,采用小波神经网络提高了训练后的值和期望目标值的逼近程度,实现了足球比赛路径优化的高精度预测;结合机器视觉技术,采用模糊决策算法对最终的运行轨迹进行决策,实现了机器人的自主路径规划。将该方案移植到了采摘机器人控制系统中,为了验证方案的可行性,采用不同的算法对采摘路径进行优化,结果发现:采用小波神经网络和模糊决策算法可以成功地锁定果实目标,且优化所需时间少,路径最短,满足设计需求。     

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。     

大数据分析在智能采摘机器人路径规划中的应用

为了实现机器人在果园中的自主运动,基于大数据融合,对激光测距传感器、CCD摄像机和电子罗盘等传感器采集的数据进行分析,确定当前机器人位置与航向。在果园中预先设定机器人行走路线,安装数码管地标牌,地标牌坐标已知;电子罗盘用于确定机器人航向角;CCD摄像头拍摄地标牌图像,采用图像灰度化、图像分割、图像腐蚀及图像细化的方法提取表示牌上数码管图像数据。采用模糊控制方法识别地标牌上数码管数字,CCD摄像头同时扫描行进前方是否有障碍物。激光测距传感器完成两个任务:①检测距离地标牌距离和方向角,通过标识牌坐标计算机器人当前位置与航向角;②检测与障碍物间距离,当小于1m时启动避障系统。实际测试表明:系统依托多种传感器,对果园环境感知能力强,具有较高的路径规划能力。     

基于混沌控制的采摘机器人防碰撞系统设计

针对采摘机器人在作业过程中遇到障碍物导致路径规划出现混沌现象的问题,基于混沌控制对采摘机器人防碰撞系统进行设计,并采用模糊自适应控制算法和滑模变结构控制算法结构的方式对系统进行控制。为了验证防碰撞系统的有效性,对采摘机器人进行了防碰撞和采摘仿真试验,结果表明：采摘机器人在作业过程中可以避开障碍物,按照规划路线到达预设位置,完成果蔬的采摘。     

基于MiroSot系统的苹果采摘机器人路径规划研究

针对农业机器人的一个重要类型—采摘机器人,开展了基于机器视觉的路径规划的理论分析和实际应用研究。为了解决苹果采摘机器人中路径规划难度大、最优解求解困难等问题,将MiroSot机器人路径规划系统应用于苹果采摘机器人中,结合采摘机器人作业环境特点和工作需求,采用图像处理技术,设计了具有环境感知、避障和决策能力的采摘机器人路径规划系统。MatLab实验仿真结果表明:系统可以实现无碰撞的最优路径规划,并能够根据环境变化实时进行局部路径规划,证明了系统的实时性、有效性和可行性。     

农业搬运机器人控制系统设计

本课题组设计的农业搬运机器人控制系统是以燃料电池作为动力源,集合路径自主规划于一体的机器人。设计采用燃料电池作为动力装置,具有转化效率高、环境污染少、燃料来源广和价格较低等优势。采用树莓派作为主控系统,树莓派安装乌班图系统,乌班图系统搭载ROS机器人控制系统,通过GPS定位装置实现自主定位导航,利用超声波传感器使机器人完成避障功能。四轮采用无刷轮毂电机作为驱动机构,具有结构简单、成本低、维护简单以及应用成熟的特点,控制器采用STM32F103ZET6作为机器人运动控制芯片,通过USART接口与导航模块连接,通过I/O与3路超声波连接,通过PWM信号对轮毂电机的驱动器进行调速控制。     

基于力传感器重力补偿的机器人柔顺控制研究

基于力觉控制的机器人运动系统能够通过感知外界环境的接触力,实现机器人作业过程中对力和位置的双重控制。为了提高机器人对接触力的感知精度,实现准确的柔顺控制,提出一种基于力传感器重力补偿的机器人柔顺控制方法。首先,通过调整机器人末端姿态,采集机器人不同位姿下力传感器数据,计算机器人底座安装倾角、力传感器零点数据、末端工具重力及重心坐标等参数;然后,利用机器人姿态变换矩阵,实现对力传感器的重力补偿,为机器人柔顺控制提供准确的受力感知;最后,采用导纳控制,实现机器人对物体的抓取搬运。进行了力传感器重力补偿实验及机器人柔顺放置实验,结果表明,该方法能够提高机器人对外界环境感知的精准度,实现精准的机器人柔顺控制。     

基于嵌入式监控的双差速驱动果蔬采摘机器人设计

为了提高采摘机器人的转弯性能和自动寻迹能力,利用双差速驱动系统建立了速度协同约束的非线性运动模型,并进行了线性优化,提出了一种基于嵌入式监控图像采集反馈信息的闭环控制模型,提高了采摘机器人移动和转弯寻迹的灵活性。针对采摘机器人双差速的路径寻迹问题,建立了机器人输入、输出的非线性运动模型,并分析了冗余运动约束和系统运动约束条件,通过控制姿态偏差和距离偏差,结合嵌入式监控系统的反馈信息,实现机器人移动和寻迹的反馈调节。对采摘机器人的采摘性能进行了测试,测试项目主要包括寻迹能力和路径规划的耗时。通过测试发现,机器人可以实现较高精度的路径寻迹功能,路径规划耗时短,系统稳定性好。     

排球战术在除草机器人路径规划系统中的应用

为了应对城市绿地急速增长和园林绿化劳动效率低下的矛盾,实现除草工作自动化,基于测距传感器设计了一种新型除草机器人。以犁地方式规划空旷区域路线,依据排球战术近战规则,设计神经网络系统,实现机器人避障路径规划,调节权重系数w■和w■,实现输出值向期望值的逼近;依据排球长传组织进攻战术,制定机器人死区改出神经网络系统。仿真实验表明:系统具有良好的稳定性与准确的路径规划能力,成本低廉,可以满足大规模普及需求。     

大数据在农业机器人路径规划实时同步定位中的应用

为了使农业机器人能够有效地避开作业过程中的障碍物,设计了基于大数据的农业机器人路径规划与实时同步定位系统。该系统采用大数据云平台,给出了单个小障碍物的避障策略,提出了避障路径规划和实时同步定位算法。实验结果表明:应用云平台大数据进行路径规划和实时定位非常有效,解决了农业机器人在作业过程中的路径规划和实时同步定位问题,可为其他相关领域的避障路径规划提供参考。     

自走式智能牛舍清洁机器人路径设计与研究

阐述了清洁机器人总体设计架构,并对清洁机器人驱动系统与控制系统进行分析。通过设计出清洁机器人全区域覆盖路径规划、基于感应回归算法的自动返回充电站路径规划与基于栅格地图的距离转换路径规划方法的自动返回加水站路径规划,实现了牛舍清洁机器人24h的清洁工作。根据全区域覆盖路径规划方法、感应回归算法与基于栅格地图的距离转换路径规划方法的设计应用,进行机器人运行轨迹规划算法的优化实现。实践证明:这些方法在清洁机器人路径规划方面得到了很好的运用。     

基于文献计量的国际农业机械研究前沿

为系统分析国际农业机械领域的研究前沿,对该领域科技规划和科技决策提供支撑,利用文献计量方法和内容研判的定性情报研究方法,结合专家咨询,从基础研究和工程技术两个角度,揭示出农业机械研究前沿。其主要包括:①无线传感器网络、传感器设备系统算法及软件等农业传感器研究;②自主式农机、轮式移动机器人等农业机器人的导航控制、路径规划优化与追踪、运动与姿态控制及相关算法;③无人机的导航、制导与控制;④遥感技术和地理信息系统等领域。信息化、自动化和智能化是未来农业机械研发的主要方向。美国、意大利、中国、澳大利亚、西班牙和丹麦等国是重要的核心论文来源国。      

基于启发式搜索算法的自动采摘机器人路径规划研究

对启发式搜索算法进行了分析和介绍,并选择采用A*算法进行自动采摘机器人路径规划研究。研究了采摘机器人路径规划的二维空间环境的模型,并采用栅格法建立了采摘机器人路径规划空间模型。利用MatLab软件对模型进行了仿真实验,结果表明:改进的A*算法可以明显改善采摘机器人移动路径,使规划的路径更加平滑,证实了改进算法的可行性和优越性。