基于视觉的采棉机器人机械手定位运动分析

基于机器人的视觉,结合棉花生长的特点和环境,对采棉机械手的运动进行了规划,对目标定位算法进行了设计。提出了"视觉"定位的方法。在研究了末端执行器接近目标的方法基础之上,设计了电路寻迹装置,实现了机械手对目标的寻的控制。     

基于VS-IRRT算法的采摘机械臂路径规划

针对多自由度机械臂在采摘过程中出现的路径规划速度慢、路径成本高以及因视觉定位误差和机械臂关节位置误差引起的采摘失败问题,提出了结合视觉伺服的改进随机快速搜索树算法(Improved rapidly-exploring random trees with visual servoing, VS-IRRT),具体包括改进RRT算法和基于平移控制器的视觉伺服方法。改进的RRT算法通过使用基于超椭球引力偏置的采样方法和密度减小策略,增加树拓展的目的性,减小了树的采样密度,提高路径规划效率;引入贪心思想和B样条曲线,剔除多余节点,对剩下折线进行平滑处理,优化路径在机械臂上的实施效果;结合基于平移控制器的视觉伺服控制,减小了定位误差对采摘过程的影响。使用Matlab分别对改进RRT算法和基于平移控制器的视觉伺服在二维和三维空间中进行仿真模拟试验,结果表明,改进的RRT算法的采样点数较RRT^*-connect算法减少92.9%,规划时间较RRT^*-connect算法减少86.1%,路径成本较RRT算法也减少35.2%。使用六自由度机械臂进行采摘试验,VS-...     

基于机器视觉的喷雾定位系统设计

为实现温室封闭环境下的自动化农药喷洒作业,设计一种基于机器视觉进行喷雾目标检测、以机械臂为喷药执行单元的精准施药系统。该系统可对目标作物大小及位置进行实时获取,并通过DSP控制机械臂完成施药动作。为尽可能保证目标作物位置检测的准确性,本文针对目标作物冠层视觉检测时的特殊性,提出采用基于冗余组合的图像分割算法和引入方差分量的改进SAD(Sum of Absolute Differences)匹配算法。算法在抑制田间背景噪声和提高匹配算法适应性上取得较好的实验效果,可以为喷雾臂控制提供稳定准确的空间三维坐标。     

协同关系下多媒体运动与采摘机器人匹配设计研究

基于编码器的采摘机器人控制方法主要是通过机器视觉技术划分各机械臂的作业区间,利用编码器完成多机械臂的协同作业,此方法对图像边缘提取过程中模糊区域的边缘提取效果较差,导致采摘效率低。为此,提出协同关系下多媒体运动与采摘机器人匹配控制方法,将多媒体运动与采摘机器人图像边缘检测相匹配,采用梯度算法,通过滤波、增强、检测和定位等过程实现采摘机器人采摘目标的精确定位。在此基础上,采用基于约束的采摘机器人运动控制算法,通过采摘机器人双臂运动中位置、姿态及各关节速度间的约束关系,实现采摘机器人精确的双臂协同运动。实验表明:所提方法的图像识别和定位准确率平均值分别为98.35%和98.44%,采摘时间与其他两种方法相比分别降低12.07s和16.48s,说明此方法具有较高的识别精度和采摘效率。     

基于机器视觉的目标识别与抓取研究

针对视觉机器人设计中传统的目标识别算法受环境、对象变化的制约,且在识别正确率及速度上存在问题,提出了基于深度学习的目标精准检测与识别方法。首先,基于深度学习的YOLO算法通过数据训练后能对目标进行准确识别,并给出目标的位置信息,然后利用双目视觉对目标进行精准定位并得到其三维坐标,最后传输给机器人并控制机器人移动抓取目标物体。实验结果表明,该方法能够准确快速地对目标进行识别与定位,并成功地指导机器人抓取目标物体。     

基于卷积神经网络的采摘机械臂无碰撞运动规划研究

介绍了卷积神经网络的基本结构及其工作原理，基于DH参数法建立了采摘机械臂运动模型，并设计了一套采摘机械臂无碰撞运动规划算法，旨在实现对采摘机械臂的精确控制。MatLab仿真试验表明：采摘机械臂在系统的驱动控制下，能够准确从起点移动到目标点，轨迹比较圆滑，且能以最优的圆弧路径避开障碍物，优化效果明显，能够满足采摘机器人作业需求，证实了该算法的稳定性和可靠性。     

自主导航农业车辆的全景视觉多运动目标识别跟踪

为提高自主导航农业车辆导航路径的准确性和行驶作业的安全性,提出自主导航农业车辆的全景视觉多运动目标识别跟踪方案。该方案采用全景视觉进行无盲区的多运动障碍目标的检测,并解决了多运动目标跟踪中遮挡重叠的问题。首先系统将多目相机采集的图像拼接成全景图像,采用分段图像的改进核函数算法对运动目标进行快速自动检测跟踪;其次采用基于路径预测的粒子滤波算法进行多运动目标跟踪并解决遮挡重叠的问题。通过试验表明:采用改进的核函数目标快速跟踪算法,与传统核函数跟踪算法相比,减少系统内存消耗66.8%,加快运算速度35.63%;采用基于路径预测的粒子滤波多目标跟踪算法,在多运动目标遮挡重叠的情况下,平均提高运动目标跟踪成功率39.5个百分点,算法平均耗时0.78s。     

基于机器视觉技术的整地机械智能化控制研究

为了提高农田整地效率、减少资源浪费以及改善土壤质量,该研究通过对整地机械在田间工作过程的分析,基于机器视觉技术,利用高分辨率的摄像设备对整地区域进行图像采集与分析,获取土壤质量、杂草分布等信息,同时借助图像处理与模式识别技术,对图像数据进行处理和分析,实现对植物区域、土壤区域和杂草区域的识别与定位,将识别得到的信息与预先设定的整地参数相结合,自动调整整地机械工作模式、深度和速度,以实现精准的整地操作。通过在实际农田环境中的试验验证,证明了基于机器视觉技术的整地机械智能化控制在提高整地效率、降低能耗、改善土壤质量等方面的显著效果。     

排球运动规划在采摘机器人识别定位中的应用

为对采摘机器人的识别与定位功能进行优化,将排球机器人的运动规划原理与采摘机器人的控制要求相结合进行应用探讨。通过搭建采摘机器人对果实的识别定位理论模型,运用核心图像识别与处理算法,硬件配置动作执行协调及软件系统后台指令控制,实现多功能性传感装置信息数据的合理性采集与传输,达到实时定位目标。进行了采摘机器人的识别与定位试验,结果表明:在排球机器人运动规划与控制机理下,通过目标与定位图像的有效抓取,采摘定位时间可控制在0.6s左右,综合定位准确率保持在93.8%以上,最高定位准确率可达95.7%,满足采摘机器人作业需求,验证了设计理念的可行性,可为类似农业设备定位开发提供思路。     

基于视觉算法的草坪修整机运动行为分析

针对智能草坪修整机智能化程度较低的问题,基于视觉算法对智能草坪修整机进行了设计,并对其进行了分析。草坪修整机的主要组成部分为控制模块、信息采集模块、移动模块、动力驱动模块和修整模块。通过采用视觉算法进行草坪环境数据的采集,并对其运动行为进行分析,包括建立运动学模型和动力学模型,为草坪修整机的智能设计奠定基础。为验证该草坪修整机的性能,进行了试验,结果表明该草坪修整机性能稳定,可以完成草坪的修整工作。     

基于滑模控制的自动泊车系统路径跟踪研究

现有的自动泊车系统研究,由于忽略实际车辆转向约束和初始位姿条件而影响实际车辆跟踪参考路径效果,本文提出基于B样条曲线的路径规划算法和基于趋近律的非时间参考终端滑模路径跟踪控制算法。首先,对车辆的运动过程进行研究,建立车辆的运动学模型。其次,基于B样条曲线理论建立非线性约束平行泊车路径优化函数,并分析车辆运动学约束条件。然后,结合非时间参考路径跟踪控制和终端滑模控制方法,提出基于趋近律的非时间参考终端滑模路径跟踪控制方法。最后,通过Simulink和Car Sim联合仿真,验证了规划路径的合理性以及路径跟踪控制器的效果。     

拖拉机自动驾驶系统上线轨迹规划方法

为解决现有拖拉机自动驾驶系统上线距离较长,且在上线目标点附近跟踪误差较大的问题,提出了一种基于量子遗传算法优化的B样条理论局部上线轨迹规划方法。综合考虑最大曲率约束、起止点航向约束和最大转向角约束,把最优轨迹规划问题转化为B样条控制点参数优化问题,采用量子遗传算法对目标函数进行寻优,从而求得距离最短的可行驶上线轨迹。设计了4种典型作业工况,仿真结果表明,对于不同作业工况,算法均可通过优化配置B样条控制点得到满足约束的上线轨迹,曲率和等效前轮转角变化平缓,有利于路径跟踪控制器进行曲线跟踪控制。田间试验结果表明,针对设计的复杂作业工况,单独采用纯追踪算法的上线距离为78.6 m,基于上线轨迹规划方法的上线距离为23.7 m,且后者在上线点附近的横向跟踪误差更小。     

拖拉机机组无人作业协同控制系统设计与试验

为提高拖拉机作业机组无人作业的智能化水平,实现机组横向运动、纵向运动和机具提升作业的协同控制,设计了无人作业协同控制系统。以播种作业机组为研究对象,将拖拉机机组无人作业协同控制系统划分为规划层、决策层和执行层。规划层结合播种农艺要求和机组运动学特性,采用经/纬度坐标规划作业路径,为了同时满足直线作业区域与转向曲线区域的路径跟踪,提出自适应预瞄路径跟踪控制算法。决策层制定了拖拉机机组无人作业联合控制策略,实现拖拉机-播种机联合作业精准控制。执行层对拖拉机转向机构、机具提升机构、油门踏板、制动器、离合器等机构进行硬件线控设计。在此基础上,分别开展无人播种作业仿真与田间试验,仿真结果验证了拖拉机播种机组无人作业协同控制系统的可行性。田间试验表明：拖拉机转向器、油门踏板、离合器、制动器、机具提升机构严格根据规划层与决策层制定的控制指令协同动作。试验过程车轮转向平均误差0.45°,直线段横向误差均值为0.035 m,转向段横向误差最大值为0.11 m;机具提升响应时间为1.2 s、机具提升转角超调量小于1.5°;油门踏板、制动器、离合器均根据决策指令完成操纵动作。无人作业协同控制系统满足拖拉机机...     

基于改进A*与DWA算法融合的温室机器人路径规划

根据温室环境下移动机器人作业的实时路径规划要求,提出一种基于改进A*算法与动态窗口法相结合的温室机器人路径规划算法.针对传统A*算法搜索算法拐点过多的问题,对关键点选取策略进行改进,融合动态窗口法,构建全局最优路径评价函数,采用超声传感器进行局部避障,实现实时最优的路径规划.仿真实验结果证明,与传统A*、Dijkstr...     

液电混合驱动电铲提升系统能效特性研究

矿用电铲作业过程中,大质量的工作装置在提升和推压电机驱动下切入物料实现挖掘,在其卸料后下降时,工作装置的重力反驱提升电机发电,发出的电能通过制动电阻以热能形式消耗掉,造成能量浪费。本文提出液电混合驱动电铲提升系统,与提升电机同轴设置液压泵/马达,液压泵/马达的进出油口分别与蓄能器和油箱连接,通过蓄能器的预充压力平衡工作装置的重力。工作装置下降时,液压泵/马达将油箱中的低压油泵入蓄能器中,存储工作装置的重力势能;工作装置提升时,蓄能器释放高压油,液压泵/马达与提升电机共同驱动提升机构,达到降低电机装机功率和能耗的目的。分析了液电混合驱动的电铲提升机构驱动方案及其工作原理,搭建了原理性试验台,对液电混合提升驱动方案进行了验证,进一步建立了电铲整机机电液联合仿真模型,对液电混合电铲提升系统进行仿真分析。结果表明,本文方案可降低提升电机装机功率、峰值功率和能耗,适用于电动机驱动的重型提升装备。     

基于MCGS的升降台控制系统设计

针对升降台存在难以精准控制的问题,提出基于MCGS的升降台控制系统设计方案,主要利用PLC控制器控制步进电机带动升降台运动,升降距离由红外测距传感器测量确定,并设计升降台控制系统的主界面和运动参数设置界面,动画显示升降台系统运动过程,实现了实时监控和精准控制功能.升降台控制研究为运动实时控制系统提供了设计基础,可为农业...     

基于改进A*算法的果园移动机器人建图定位与路径规划方法与试验

为实现果园移动机器人室外自主导航,对机器人建图定位和路径规划进行研究.在建图与定位方面,提出一种紧耦合激光—惯性里程计方法,通过匹配提取到的关键帧点云线面特征来完成机器人的位姿估计与地图构建,将处理过的不同传感器的测量信息融入因子图进行优化得到全局一致位姿,运用滑动窗口的方法保证系统实时性,对历史关键帧进行边缘化处理以...     

基于Android平台的农田作业机械自动导航装置

为了实现农田作业机械无人化自动作业,进一步减轻劳动力投入,基于Android平台设计了一种农田作业机械自动导航装置,该装置由机载控制模块、Android控制终端和差分全球定位系统（DGPS）基准站3部分构成。装置内嵌一种新型路径追踪算法。该算法通过邻域画圆寻找与规划路径交点,确定农田作业机械的趋近方向,可以极大地提高农田作业机械耕作控制精度。经大田试验验证,该装置具有精度高、成本低以及稳定性良好等优点。      

基于视频跟踪算法的果园猕猴桃产量实时预估

对猕猴桃产量的准确预估有利于合理安排后续采摘与运输工序,因此开发智能化的产量实时预估工具非常重要。针对大棚培育的猕猴桃矮化密植、分布范围广等特点,本研究利用果园履带小车采集视频,结合人工标注,建立猕猴桃检测和跟踪的数据集。考虑到自制数据集中猕猴桃占比小及密集分布的特点,本文提出使用YOLO v7模型加上Soft-NMS来检测每一帧图像内的猕猴桃。在卡尔曼滤波器预测的结果上,引入VGG16网络对猕猴桃进行特征提取,并结合匈牙利算法完成帧间目标的匹配。最后采用基于YOLO v7+DeepSort跟踪算法的ID计数方法对猕猴桃进行产量估计。实验结果表明,改进的YOLO v7模型在猕猴桃检测数据集上表现良好,检测的F1值为90.09%。猕猴桃跟踪数据集中使用的跟踪算法平均准确率为89.87%,每个目标正确匹配的精确率为82.34%,大型视频跟踪速度为20.19 f/s。在环境影响较小的条件下,ID计数准确率为97.49%。该方法可为猕猴桃果园智能化管理中的估产、采收规划等提供技术支撑。     

双差速驱动移动机器人路径跟踪混合控制律研究

针对双差速驱动移动机器人的路径跟踪问题,建立了双输入-双输出的非线性运动学模型并进行了输入-输出线性化,分析了冗余运动约束的速度协同条件,提出了一种融合偏差智能转化评价函数法和指数稳定控制的混合控制律。评价函数法可针对不同的偏差状态智能选择合适的控制量以将其转化到指数稳定控制的适用范围,再通过指数稳定控制实现姿态角偏差和距离偏差向零的同步收敛。数字仿真和实验测试结果表明,该混合控制律可平滑转化偏差状态、同步消除位姿偏差,使移动机器人精确、稳定地跟踪直线和圆弧导引路径。