植物根系特征与根区土壤水分高通量监测管道机器人研制

研究水分胁迫下的根系特征对于节水农业的发展具有重大意义。针对现有根系观测与土壤水分监测方法难以满足野外条件下根系和根区水分的同步、原位、高通量监测的不足,该研究研制了一种基于STM32芯片的管道机器人系统。系统由管道机器人、数据基站与PVC透明管道组成,通过在土壤中埋设管道机器人系统,控制机器人搭载的微距相机与土壤水分传感器在巡航时拍摄根系图像,并获取土壤水分数据。由根系图像识别分割与提取程序对图像进行畸变校正与根系识别,获取管道方向上植株的根系面积、长度与密度等特征参数。实验室条件下进行相机拍摄效果、图像畸变校正、识别与分割误差及里程轮测距误差测试,以及土壤水分传感器标定试验。测试结果表明：1)管道机器人能够清晰地拍摄到根系图像,图像畸变校正效果较好,单个像素点长度和面积分别为44μm和0.002 mm²,单张根系图像的拍摄范围为14.17 mm×10.60 mm;2)土壤水分传感器输出电压与土壤体积含水率之间呈现良好线性关系,决定系数R²为0.990;3)自主巡航定位准确度较高,平均相对误差为1.47%。在田间条件下进行的根系生长动态监测...     

基于目标规划的履带可变形机器人结构参数设计及验证

机器人结构参数直接影响其对环境的适应能力,因此合理的结构参数设计至关重要。为更高效设计能适应障碍已知环境的机器人,该研究提出一种基于目标规划的机器人结构参数设计方法,以得到能适应该环境的结构参数最优的机器人,并开发样机进行试验验证。首先提出并设计履带可变形机器人模型,在分析机器人越障机理基础上,建立机器人能够跨越的台阶和沟壑障碍与其结构参数间的关系,并在此基础上建立履带可变形机器人的结构参数目标规划模型。利用遗传算法得到该目标规划问题的最优结构参数:履带轮半径60 mm,摆臂最大长度326 mm,机体长度290 mm,并利用Adams建立仿真模型验证了机器人对目标环境的适应性。样机试验表明机器人能够跨越160 mm高台阶和300 mm宽沟壑,证明了计算得到的结构参数的合理性,及基于目标规划的机器人结构参数设计方法的可行性。该研究可为机器人的结构参数设计提供参考。     

基于机器人技术的工厂化育苗生产线模型设计与制作

本文详细阐述了工厂化育苗在现代农业中的重要地位,介绍了工厂化育苗生产线流程及特点。基于（fishertechnik）慧鱼创意组合模型中的机器人技术,设计并制作了工厂化育苗生产线机器人模型。该模型主要建立在LL Win．3．0软件基础上,采用感光传感器检测光线,将“感应”变换为电信号,实现基质装盘、基质压穴、播种、覆基质、浇水的机械化与智能化。为工厂化育苗生产线的进一步理论研究提供了明确的思路以及研究方向。     

六足农业机器人并联腿构型分析与结构参数设计

为拓展六足机器人在农业领域的应用,将并联机构用于六足机器人的腿部结构,从而使其可以用于山地、林地、丘陵等环境的农业运输、种植、采摘等。首先,对六足机器人并联腿部机构进行了构型分析,选择2-UPS+UP机构作为腿部的初步机构原型;其次,依据螺旋理论,对2-UPS+UP机构进行了转动解耦性优化和变异,提出了一种转动解耦的UPR+UPS+UP机构;之后,通过对该机构进行运动学分析,建立了该机构位置逆解模型与速度映射方程;最后,对UPR+UPS+UP机构的工作空间进行了分析,绘制了工作空间三维图,通过分析设计参数对工作空间的影响,确定了一组性能较好的结构参数,该研究为并联腿部机构农业六足机器人的进一步研究提供了参考。     

哺乳母猪自动饲喂机电控制系统的优化设计及试验

随着中国规模化、集约化种猪场数字化智能饲喂需求的快速增加,为解决哺乳母猪少吃多餐且随哺乳日龄变化采食量动态增加的饲喂控制需求,该研究以哺乳母猪为试验对象,将机电系统、无线网络技术、Android技术、SQL Lite网络数据库、电子数据交换与哺乳母猪的营养供给模型集成起来,设计了一种哺乳母猪自动饲喂控制智能系统。研究结果表明,组成一个哺乳母猪智能系统的主要部件包括供料线、缓冲料仓、料位控制筒、料位调控杆、下料控制线管、螺旋输送机、中央控制箱、下料触发器、料槽及下料管道等,而且通过在系统的微处理器内存预设的采食量模型与雨刷电机精确旋转的电子控制技术相结合,实现了对预设饲喂量的准确投料;还通过储料仓的料位控制机构及设置的人工观察孔,可控制缓冲料仓的合理贮料量,尤其对泌乳早期(0~10 d)母猪的存贮料量最佳为大约10 d单头母猪的理论采食量,以保持日粮的新鲜度及减少结拱;预设的采食量的动态投料控制量基本符合哺乳母猪实际采食变化规律,且实际采食量的变化轨迹收敛于对数曲线。基于智能自动饲喂系统中采食量模型计算出不同泌乳日期的预测采食量,按4次/d的饲喂频率及变化的投料比例(30%,25%,25%及20%)进行定时与定量投喂,与人工饲喂对比,能显著促进哺乳仔猪采食量的增加(P0.05),以及极显著提高哺乳仔猪的平均体质量日增加量(P0.01)。此外,考虑安装、清理料槽及母猪采食的方便性,建议母猪饲喂器的触发器安装高度大约为10 cm。总之,该文设计的哺乳母猪电子自动饲喂系统无需传感器及电子标识技术的应用,适合在中国中、小型的种猪繁育场的哺乳舍推广应用,且系统设备及相应的软件系统的部署方便。进一步指出,母猪自动饲喂器除需要验证哺乳母猪的采食特性及哺乳的仔猪的断奶性能外,在未来还需要观察母猪的返情率甚至断奶商品猪的成活率等指标,从整个母猪的利用年限评价智能饲喂设备的优劣。     

液压驱动下肢助力外骨骼机器人膝关节结构设计及试验

液压驱动下肢助力外骨骼是一种典型的人机交互类机器人,在跟随人体行进的同时,可提高人的负重能力。为实现最优化的结构设计以降低对系统压强、液压缸尺寸的要求,通过仿生学分析人类正常步行时的步态数据,依据准拟人化设计准则,采用CAD设计软件、数值计算等方法,给出了液压驱动膝关节的设计过程,并通过MATLAB等仿真软件进行了验证。基于确定的模型参数,进行了结构设计及平台搭建,并进行了穿戴试验。仿真及试验结果表明,该方法设计的外骨骼膝关节可以满足步行及负重需求。在负重由10增加为20 kg时,即负重增加一倍时,膝关节的轨迹平均跟踪误差减小了0.05%,跟踪误差最大值增加了20.7%,但是相对于整个膝关节的活动范围,该误差仅占总活动范围的1.2%。该研究为优化液压驱动下肢助力外骨骼提供了参考方法,并可为直线执行器驱动外骨骼其他关节的优化设计提供参考。     

基于自监督学习的温室移动机器人位姿跟踪

为实现温室环境下机器人行进过程中的位置及姿态跟踪,该研究提出一种基于时序一致性约束的自监督位姿变换估计模型.模型用软遮罩,处理视频帧间静止造成的位姿预测值收缩现象,进一步用归一化遮罩,解决非刚体场景和目标遮挡问题.设计了一种星型扩张卷积,并基于该卷积,为模型构建自编码器.在采集自种植作物为番茄的日光温室视频数据上开展训...     

作物高光效株型数字化设计方法研究

针对传统株型育种研究难以实现作物株型定量化设计的实际问题,在分析生长方程和形态建模理论的基础上,根据植物器官水平、垂直变化规律提出了可控式建模思想.基于此思想,对定量化的株型设计进行了方法研究,结合高光效机理建立可视化的株型数字化设计平台,针对不同地区的环境特点进行定量化的株型设计,同时为优化田间栽培和管理方法奠定基础.     

玉米除草机器人视觉导航系统设计与试验

玉米苗带准确检测与精准跟踪是玉米除草机器人实现自主作业的重要基础。针对玉米除草机器人苗带检测,该研究提出了基于感兴趣区域更新的玉米苗带实时识别及导航线提取方法,首先利用单目相机采集机器人前向玉米苗带,将苗带图像进行归一化和超绿处理,采用改进自适应响应阈值SUSAN（small univalue segment assimilating nucleus）角点法以及冗余离群特征点剔除法获得玉米苗特征点,以改进的顺序聚类算法对视频帧进行玉米苗带聚类处理,再利用最小二乘法拟合出各玉米苗带,最后基于机器人航向偏差和其相对玉米苗带的横向偏差实时调整感兴趣区域和更新导航线;同时,针对除草机器人苗带行线跟踪,提出以运动学为模型的PID（proportion integration differentiation）转向角决策方法,建立了导航跟踪控制模型;并在Visual Studio平台下,利用OpenCV库开发了导航控制系统。试验结果表明,玉米除草机器人导航线提取准确率为96.8%,每帧图像平均处理时间为87.39 ms,具有较好的实时性和抗干扰性;在模拟环境下,玉米苗带直线和曲线跟踪平均误差≤1.42 cm,标准误差≤0.41 cm;在农田环境下,不同速度导航跟踪平均误差≤1.51 cm,标准误差≤0.44 cm。研究结果可为玉米除草机器人田间自主作业提供关键技术支撑。     

苹果四臂采摘机器人系统设计与试验

针对鲜食苹果智能化高效采收需要,该研究设计了四臂并行采摘的“采-收-运”一体式机器人系统,以代替人工采收作业。以中国矮砧密植高纺锤果树为对象,根据树冠内果实空间分布特征,提出了四臂并行采摘执行部件的作业方式;建立了基于多任务深度卷积网络的果实可见区域识别模型,实现受遮挡果实离散区域语义分割及其归属关系的端到端判别;在此基础上,根据果实表面局部点云信息对其质心进行空间定位;提出了基于时间最优的四臂协同采摘任务规划方法,以实现机械臂对树冠内不同区域的高效遍历。最后在采摘机器人关键部件集成的基础上,在矮砧密植标准果园进行生产试验。试验结果表明,机器人对树冠内可见果实的识别率为92.94%,被识别果实中定位精度满足机器人采摘操作要求的比例为90.27%;机器人平均采摘效率为7.12 s/果,其中四臂协同采摘效率约为单臂采摘效率的1.96倍;对可见果实采摘成功率为82.00%,对树冠内全部果实的采收率为74.56%,枝叶遮挡干涉是造成采摘失败的主要原因。该研究可为鲜果智能化采摘模式的探索应用提供技术支撑。     

农业机器人新型肘关节的静力学性能分析

为了提高农业自动化程度,改善农业机器人的通用性与适应性,提高农业机器人工作时的承载能力和利用率,该文提出一种基于二自由度正交球面并联机构的农业机器人新型肘关节。新型肘关节由2条支链组成,其动平台相对于机架具有2个转动自由度。新型肘关节与其它机器人的肘关节相比,具有良好的运动性能和较大的工作空间。对新型肘关节进行静力学性能分析,首先采用虚功原理的方法建立新型肘关节的静力学传递方程,该方法简化了肘关节的静力学计算过程;其次,利用矩阵理论中的范数知识,将力雅克比矩阵引入到静力学性能评价指标中,定义了肘关节的静力学力矩传递性能评价指标和力矩输入均衡性评价指标,分析了肘关节的静力学特性,并绘制了肘关节的静力学性能评价指标在工作空间内的性能图谱。分析结果表明,农业机器人新型肘关节的力矩传递性能指标和力矩输入均衡性能指标都呈对称分布,静力学力矩传递性能随着转角的增大而降低,在初始位置附近约50%的工作空间内具有良好的静力学特性和运动稳定性。该研究为农业机器人新型肘关节的优化设计提供参考。     

果园环境下移动采摘机器人导航路径优化

针对移动采摘机器人在果园作业时,果树较大冠层与行人等障碍物易影响机器人行驶的突出问题,该研究提出了一种基于改进人工势场法的机器人行间导航路径优化方法.首先,通过移动采摘机器人搭载的固态激光雷达实现果园行间三维点云信息获取,运用地面平面算法去除果园地面点云,提取了果园垄行与果树冠层点云.其次,采用最小二乘法(Least ...     

温室移动机器人运动模糊控制策略仿真

采用模糊控制技术对温室内移动机器人的避障控制算法进行了研究,并通过计算机仿真技术进行仿真实验来验证其控制算法的正确性,采用C++和MATLAB语言编制了仿真程序.通过仿真实验表明该模糊控制算法可行,能够避开一定形状的障碍物,能够应用于实践中.     

脐橙采摘机器人末端执行器设计与试验

针对脐橙无损采摘的需求,基于欠驱动原理设计了一种双V型手指脐橙采摘机器人末端执行器,主要由吸附机构、夹持机构和旋切机构3部分组成,吸附机构可以实现果实与果簇快速分离,夹持机构能够对果实进行无损稳定夹持,旋切机构可以将果实与果梗快速分离。建立脐橙数学模型并分析了手指工作空间。依据夹持机构的受力分析,并对关键部件进行了选型。结合电阻式薄膜压力传感器设计了手指的力反馈系统,使夹持机构达到稳定无损采摘要求。搭建末端执行器实体样机,以步进电机转速为因素,以单果采摘时间、采摘成功率和损伤率为指标,进行了105次采摘试验,根据试验结果,选取250 r/min作为最佳步进电机转速,此时单果采摘时间为1.76 s,采摘成功率为94.28%,损伤率为0。该文研究的脐橙采摘末端执行器采摘速度高、控制难度低、与机械臂集成度高,可为脐橙采摘机器人的整体研发提供参考。     

用于草莓收获机器人的果实定位和果柄检测方法

介绍了一种用于草莓收获机器人的果实定位和果柄检测方法。利用基于OHTA颜色空间的图像分割方法从背景中分割草莓通过计算二值化草莓blob的惯性主轴来判断草莓的姿态,根据草莓的成熟度实现了果实的选择性采摘。试验证明这种方法的平均判别速度为1 s,果柄误判率为7%,在采摘过程中仅对5%的果实造成损伤,满足草莓机器人的收获速度和精度要求。     

可调红蓝光子比例的LED植物光源配光设计方法

为了动态控制用于植物生长的人工光源,该文提出一种以光子数作为评价标准,使红蓝光比例连续可调的LED植物生长光源的配光方法。综合考虑红、蓝2种波段光源及其他光谱的作用,该文采用白光LED与红光LED组合配比,以正向电流下LED的光谱密度数据作为计算基础,提出配光设计算法,实现红蓝成分有效光子数维持一定的要求下,红光与蓝光光子数比在指定区间(4:1~9:1之间)连续可调,从而满足植物不同生长状态对光质成分的需要。     

基于双目视觉的香蕉园巡检机器人导航路径提取方法

为实现移动机器人香蕉园巡检自动导航,研究提出了一种基于双目视觉的香蕉园巡检路径提取方法。首先由机器人搭载的双目相机获取机器人前方点云,进行预处理后对点云感兴趣区域进行二维投影并将投影结果网格化,得到网格地图;然后采用改进的K-means算法将道路两侧香蕉树分离,其中初始聚类中心通过对网格地图进行垂直、水平投影以及一、二阶高斯拟合确定;最后基于最小包围矩形提取导航路径,将道路两侧网格以最小矩形框包围,提取两包围框中间线作为期望导航路径。测试结果表明,改进的K-means算法聚类成功率为93%,较传统方法提高了12个百分点;导航路径提取平均横向偏差为14.27 cm,平均航向偏差为4.83°,研究方法可为香蕉园巡检机器人自动导航提供支持。     

并联机器人串类水果抓取模型及抓取位姿计算

针对随机放置串类水果图像中主果梗和非主果梗间特征区别不明显、平面轮廓法获取的机器人抓取位姿信息较少的问题,该文构建了并联机器人串类水果三维抓取模型,并提出一种基于主果梗骨架和三维抓取模型的4-R(2-SS)并联机器人随机放置串类水果抓取位姿计算方法,以获取较高精度、包含较多信息的抓取位姿,进一步提高机器人对串类水果的抓取成功率。采用果粒和果梗区域的轮廓间距构建用于提取串类水果果梗轮廓的形态学图像分割法,并基于多维特征向量和高斯混合模型聚类算法提取主果梗;根据主果梗三维位姿和机器人夹持机构特征构建4种基于主果梗骨架的随机放置串类水果三维抓取模型,获取夹持机构的空间位置、绕Z轴的旋转角度以及手指开口宽度的抓取位姿信息。将提出的抓取位姿计算方法应用于课题组研制的4-R(2-SS)并联机器人串类水果机器视觉自动分拣系统进行试验验证。试验结果表明,相对于基于平面轮廓的抓取位姿获取方法,基于该文方法的有分支主果梗和无分支主果梗串类水果的抓取成功率分别提高14和12个百分点,平均抓取成功率提高13个百分点。该文提出的抓取位姿计算方法可有效提高4-R(2-SS)并联机器人机器视觉系统对随机放置串类水果抓取位姿的获取精度,有助于进一步实现串类水果的准确快速自动分拣。