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...     

茄子收获机器人机械臂避障路径规划

提出了一种茄子收获机器人机械臂在笛卡尔空间的避障方法.将空间障碍物等效为可以用数学建模的圆柱扇环,将三维空间的路径规划简化为二维,提高了控制的实时性;将障碍从工作空间转换到C-空间中,使对机器人的控制直接作用于关节,避免了使用雅可比逆阵进行复杂的坐标转换.将C-空间映射到图像矩阵中,通过对图像进行适当的处理,规避了在使用A*算法寻优时可能出现的失败.实验结果表明,该避障路径规划方法计算量小,实时性好,适合自然生长状态下茄子的自动收获.     

番茄采摘机器人机械臂避障路径规划

以关节型机械臂避开垂直茎秆或撑杆采摘番茄为研究对象,提出了一种基于构形空间的关节型机械臂避障路径规划方法.利用空间映射原理,将关节型机械臂工作空间的三维避障问题转换为平面R-R机械臂避开障碍圆的问题,用临界碰撞关节角建立C-障碍空间的映射计算模型,将工作空间的位置避障转换为构形空间连杆关节角的计算.以能量最优函数优选避障规划的关节终点角度,利用A*算法计算平面R-R机械臂的避障关节角路径,获得一系列表示空间连杆位置的相交竖直面,并在竖直面内进行其余关节角的规划.避障采摘番茄的试验表明,机械臂带动夹持器能成功绕过直线状障碍物,引导夹持器到达果实目标位置,证明对平面R-R机械臂的空间映射建模是正确的,验证了提出的避障路径规划方法是可行的,可以应用于番茄的自动收获.     

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。     

基于北斗和激光雷达的机器人导航控制方法研究

为解决传统机器人导航控制易受到距离和空间等限制的问题,提出一种基于北斗数据和激光雷达数据组合的导航控制方法,该方法通过北斗输出的高精度定位数据构建全局地图并采用PID控制技术进行全局导航,通过激光雷达探测的局部数据构建局部地图,并由数据聚类和分段拟合等算法增强对探测到的障碍物边缘的描述,由人工势场实现机器人的避障路径规划。实测及仿真数据试验结果表明,采用分段拟合并取距离阈值为10,类别剔除阈值为3时,障碍物边缘更加清晰,轮廓更明确,有利于机器人自动避障;通过全局和局部地图的优势互补,导航控制方法在5 cm步进栅格化的数据下取得较好地避障性能;与已有算法相比,所提方法在与改进人工势场方法取得相近的最优路径情况下,运行时间减少43%,有效提高机器人的导航控制效率。     

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。     

农业机械导航路径规划研究进展

导航路径规划是农业机械自动导航的关键技术,近年来被广泛应用于耕种管收自动导航生产作业过程中。本文分别从全局路径规划和局部路径规划两个角度阐述分析了农业机械导航路径规划研究现状和进展。全局路径规划着重阐述了全覆盖路径规划和全局点到点路径规划,并归纳总结了在精准作业、农业运输和农机跨地块调度等方面的研究成果和具体应用。局部路径规划重点阐述了避障路径规划和局部跟踪路径规划,由于农业作业环境的复杂性和时空变异性,局部路径规划研究的重点是算法的实时性、高效性、鲁棒性和安全性。最后指出导航路径规划技术未来的研究重点为:数据资源标准化及规划路径共享;提高环境信息感知和解析能力;增强实时动态规划性能;路径规划与农机特性相结合。     

水果收获机器人避障路径规划

在综合分析路径规划研究的基础上,采用基于概率地图的路径规划方法,运用启发式搜索算法对水果收获机器人机械臂运动路径进行实时规划。在搜索过程中,以位姿点密度作为权重使路径向自由空间扩散,避免过度采样。为提高路径规划速度,采用延迟碰撞检测策略,可有效降低计算量。采用有向包围盒进行碰撞检测。最后利用虚拟现实技术,对水果收获时要绕过的支架和狭窄区域进行三维计算机模拟。结果显示,路径规划时间均小于0．15s,达到实时要求。     

GNSS平地作业路径实时规划与导航方法研究

为有效提高GNSS（Global navigation satellite system）控制土地平整的工作效率,提出了基于导航技术的GNSS平地作业路径实时规划与辅助决策方法。通过拉力传感器实现了平地作业中铲车载荷的实时检测,利用数学建模的方法,建立了拖拉机平地作业行驶过程的路径实时规划与导航模型。通过拉力传感器实时采集铲车载荷反馈值,根据拖拉机行驶目标区域的地势情况,以避免铲车过载和空载为原则,确定拖拉机的行驶目标点,解算出拖拉机行驶的转向角,实现了最优导航平地作业。农田平地试验结果分析表明,该方法能够较好地实时规划路径并提供导航方向,引导拖拉机高效地平地作业;基于该方法的平地作业,其铲车的过载或空载率总和不大于6.9%,远低于未使用导航时的平地情况。     

基于视觉导航和RBF的移动采摘机器人路径规划研究

为了提高采摘机器人自主导航和路径规划能力,提出了基于计算机视觉路径规划和RBF神经网络自适应逼近算法的导航方法。使用图像分割、平滑处理和边缘检测技术,根据图像像素灰度值确定了导航线的位置,利用逐行扫描的方法得到了导航离散点。路径规划和跟踪使用RBF神经网络逼近算法,通过逼近误差和权值控制路径跟踪的精度,系统响应的执行端使用液压伺服系统,提高了机器人自主导航的精度。以黄瓜采摘作为研究对象,在日光温室对机器人采摘作业进行了测试,通过测试得到了RBF神经网络的路径跟踪误差曲线。测试结果表明:机器人可以很好地逼近跟踪规划路径,其计算精度较高,跟踪效果较好。     

移动机器人避障路径规划方法研究

以全自主移动机器人为研究平台，介绍了移动机器人的硬件体系结构、避障行为决策、避障运动控制等。提出一种足球机器人避障路径规划方法，该方法吸取了栅格法信息处理量小的优点，只对障碍物的威胁点进行检测，弥补了其在特征匹配方面的不足，同时无需考虑障碍物的运动状态和运动速度，提高了机器人避障的灵活性和鲁棒性。     

基于改进ORB_SLAM2的机器人视觉导航方法

提出了一种基于改进ORB_SLAM2的视觉导航方法。针对ORB_SLAM2构建的稀疏地图信息不充分、缺少占据信息、复用性差而无法直接用于导航的问题,对ORB_SLAM2算法进行了改进,融合环境的3D、2D占据特征以及路标点空间位置、视觉特征等多模态信息构建了包含定位、规划、交互图层的多图层地图以支撑机器人的精准定位和最优路径规划;针对机器人的自主导航任务,基于先验多图层地图建立约束进行机器人的位姿估计,融合运动约束进行机器人位姿优化,实现了基于先验地图的机器人精准定位,同时基于规划图层进行机器人的最优路径规划,提升了机器人的自主导航能力。在TUM数据集及北京鹫峰国家森林公园进行实验,结果表明：所构建的多图层地图提升了机器人定位的精度和效率,性能明显优于RGB-D SLAM;基于先验地图的视觉定位方法能够进行机器人移动过程中精准、实时地定位,助力机器人按照所规划的路径实现准确的自主导航。     

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。     

基于机器视觉的农业机械避障导航算法研究

【目的】机器视觉技术已经成为一种重要的农业机械导航线路提取技术,但农业机械避障导航的自动提取容易受到自然条件的影响,其实时性要求还需进一步改进。【方法】笔者提出了一种基于机器视觉的农业机械避障导航算法,首先,利用改进之后的避障导航算法对CCD提取的彩色农田图像进行灰度化处理,呈现出图像信息;其次,利用改进之后的Otsu算法对避障系统获取的图像信息进行分割,得出新的图像,再利用滤波、腐蚀、膨胀等算法模式去除避障中的不良信息;最后,在避障信息的基础上提取出针对性的骨架,再对导航进行模拟,计算得出最后的偏差,并采用速度分别为0.5 m/s、1.0m/s的慢速实验对田间农作物中的障碍物进行检测。【结果】仿真结果表明,笔者提出的障碍物探测方法能够在不同的车速情况下,对障碍物的方向和形状进行精确识别,具有很好的适用性。【结论】1）基于机器视觉的农业机械避障导航算法能够较好地克服农业种植过程中出现的障碍物干扰,准确地提取出农田中的作物行驶方向和距离,并为以后的处理打下了良好的基础。2）目前对于障碍物的检测只考虑了静态障碍物和离航向最近的障碍物为有效障碍物的情况,在后续的研究中应对田间多障碍、动态障碍...     

基于Q-学习的果园机器人避障算法研究

针对果园环境复杂、自动化程度低的问题,提出了基于Q-学习的果园机器人避障算法。该果园机器人搭载了激光雷达传感器。为了降低激光雷达数据的冗余度,首先对激光雷达数据进行截取,保留了机器人前进方向上一定角度内的数据,再将激光雷达的数据栅格化,采用数据差的方式标记出障碍物,将所有障碍物补齐为规定的正方形;然后,建立果园机器人的差速模型,对Q-学习的R值表、动作空间和动作选择策略进行建模,使得果园机器人能在果园路径规划过程中所获奖赏最大。MatLab仿真结果表明:该方法能够规划出一条较优路径。室内试验表明:机器人能平稳地避开所设障碍物,到达指定终点。     

履带式作业装备自主导航路径规划方法研究

基于北斗卫星定位的履带式作业装备自主导航路径规划方法,以规则型地块为研究对象,根据履带式作业装备的自身属性以及作业特点展开研究。通过北斗卫星定位系统获取地块四角坐标、联合作业装备尺寸及作业行间距等信息,自动生成作业路径。实验结果表明：路径规划算法测量点与计算点间最大误差为0.09m,平均误差为0.046m,算法准确性较高。     

基于GNSS的农田平整自动导航路径规划方法

为了提高农田平整作业工作效率,分析了基于全球导航卫星系统（Global navigation satellite system,GNSS）的农田平整自动导航解决方案的可行性,改进了系统硬件设计,提出了一种基于GNSS的农田平整自动导航路径规划方法。该方法将全局路径规划和局部实时路径规划相结合,以铲车空载或满载时间最短为最优评价基准,融合K 均值与密度均值,聚类农田栅格;根据设计的铲车挖高填低方法和局部搜索策略得到平地路径全局规划,在实际作业中根据拉力传感器反映的实时载荷进行局部调整和规划。通过仿真试验和农田路径规划平地对比试验分析表明,最大高度差从22.8cm降到2.7cm,平整度从12.6cm降到1.5cm,高差分布列从81%上升到97%,平整效果能满足精细灌溉需求。该方法能够较好地实现路径规划,实现拖拉机高效平地作业,其中铲车的满载和空载率较其他方法小,满载和空载率总和在20%左右,增加了有效工作时间,降低了人工劳作强度,提高了平地效率。     

基于无线网络安全的农业机器人自动避障系统

农业机器人能够感测其周围环境,解释感测到的信息,以获得其当前位置和周边环境信息;并规划实时轨迹,以到达目标对象。在整个过程中,自动避障是一个需要挑战的基本问题。为了实现农业机器人的避障功能,提出了一种基于无线网络安全的农业机器人自动避障系统。系统采用无线网络安全技术与嵌入式控制技术,引入机器人自动避障策略,并通过差动驱动农业机器人的数值模拟和实验结果验证了系统的有效性、准确性和可行性。     

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。     

基于足球比赛路径规划的农用无人机定位和导航研究

无人机具有很高的作业效率,能够推动农业生产的现代化和智能化。由于受各种因素的影响,无人机的实际航线与规划航线之间会出现偏差,因此需要进行定位和导航。足球比赛机器人的控制原理与农用无人机相似,其路径规划方法可以作为无人机定位和导航的参考。为此,将足球比赛路径规划的人工势场模型与农用无人机相结合,设计了一种无人机定位和导航方法。仿真试验结果表明:该方法定位和导航的无人机药液喷洒覆盖率达到98%,飞行的距离和时间相比人工控制减少了20%,路线中的急剧转向次数大幅减少,能够为无人机航线控制提供新的途径。