遥操作机器人存在时延的位置控制研究

以电液伺服遥操作主从机器人为控制对象 ,在系统存在时延的条件下 ,实现机器人从动机械手位置和姿态行程跟随主手操纵柄位置的控制。通过建立电液比例阀控制不对称液压缸的数学模型 ,分析了 Smith数字控制器的原理和实现方法 ,并与传统的控制方法进行了对比研究。针对不同时延进行了仿真试验 ,仿真结果表明 ,该方法对电液伺服遥操作机器人的位置控制具有良好的效果和较强的鲁棒性 ,证明了方法的有效性     

基于蓝牙的果园机器人遥控系统研究

随着科技发展以及高新技术的不断涌现,农业机器人已逐步进入实际应用阶段。为了进一步提高农业机器人的可操作性,降低劳动强度,以果园机器人为研究对象,利用蓝牙技术传播距离远、受外界干扰小等优点,结合单片机技术设计并实现了对果园机器人运动的无线遥控。     

基于虚拟现实的遥操作工程机器人图形仿真

利用Visual C 和OpenGL编程,开发出一套机器人虚拟现实临场感系统,并对该系统的体系结构、几何实体建模、人机接口技术、碰撞检测等进行了论述。对于采用图形仿真技术来解决遥操作过程中的时延问题进行了探讨,并通过实验验证了采用图形机器人来预现实际机器人运动的可行性。     

基于立体视觉的遥操作机器人力感示教控制策略

为提高遥操作机器人的安全性和操作性能,利用人类对力觉信息更敏感的特点和视觉特有的“预测与导引”功能,将视觉对现场环境的认知结果以虚拟力(包括作业对象引力、障碍物斥力)的方式同操作者的操纵力信号融合,提出遥操作机器人的力感示教控制策略.力感示教控制策略将机器智能与人类高级决策的优点相结合,可有效提高遥操作机器人的作业效率与局部自主,降低对操作者熟练程度的要求,以及避免大时延系统中由图像时滞导致的机器人操控盲目性.对该控制系统的体系结构、作业环境空间信息的提取、控制方法等进行了阐述,并通过实验验证了控制方法在提高遥操作机器人作业效率和安全性等方面的优越性.     

基于立体视觉的遥操作工程机器人自主作业系统

建立了基于立体视觉技术的遥操作工程机器人自主作业控制系统.采用立体视觉技术实现对目标物体的形状自动识别与空间定位,进行了遥操作工程机器人运动学方程求解、运动轨迹规划与控制的研究.针对液压伺服控制系统具有非线性、参数不确定的特点,设计了模糊控制器.最后,在遥操作工程机器人实验台上进行了自主作业控制实验.实验结果表明,所构建的基于立体视觉技术的工程机器人自主作业控制系统,能够完成初步的自主作业任务,且作业过程比较流畅.     

遥操作工程机器人p-f力反馈控制方法

结合液压主、从遥操作工程机器人的特殊性,在分析已有控制方法的基础上,应用阀控液压马达和力传感器构成新型液压力伺服控制器,形成p-f结构主动力反馈双向伺服控制系统.代替以位置误差、位置误差的变化率或其组合形成的p-p型被动力反馈控制结构,在工程机器人双向伺服控制系统中应用主动力反馈结构.在空载和弹簧负载情况下,分别进行了力、位置跟随性能实验,实验结果表明.p-f型力反馈控制方法既能保证从手对主手的位置跟随精度,又能使主手准确连续地跟随从手受力情况,改进了遥操作工程机器人力反馈的性能.提高了力反馈透明度.     

果园远程机器人数字视频光纤传输系统——基于DWDM

随着设施农业的发展和农业机械化的要求,对作物的种植管理和收获模式的要求也越来越高。在规模化种植背景下,随着种植面积迅速增长,种植、管理和收获的劳动量也越来越大。研究开发果实收获机器人,实现机械化、自动化与智能化,是现代农业工程的重要课题。在果园采摘机器人自动化作业过程中,远程监控是关键,其不仅可以观测到采摘机器人的作业状态,对于机器人的远程控制也发挥重要的作用。为此,提出了一种基于DWDM光纤传输的采摘机器人远程监控系统,并对系统的性能进行了测试,包括数据传输性能和采摘机器人的作业性能。测试结果表明:采用DWDM光纤传输系统可以成功地将白天和夜间的作业场景图像传输到远程控制终端,在远程控制终端的协同控制作用下,采摘机器人具有较高的果实识别效率和采摘准确率。     

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。     

面向柔软物体抓取的遥操作工程机器人位置反力控制

为改善工程机器人系统的操作性,并提高在抓取和搬运柔软物体过程中的安全性,对主从遥操作系统的控制进行了研究,提出了位置速度/位置反力混合控制的方法。工程机器人在自由移动时,采用位置速度控制,工程机器人与环境间产生反馈力时,切换到位置反力控制。利用反馈力作为反馈信号,实现对力的间接控制。设计并开展了抓取与搬运柔软物体的实验,并对抓取和搬运过程中的物体最大变形量以及活塞杆平均位移进行了统计分析及配对t检测。结果表明:相比传统的位置速度控制方法,位置反力控制方法能够改善主从遥操作系统的操作性,确保在抓取和搬运过程中柔软物体的安全性。     

基于移动通信网络的农业移动机器人遥操作研究

以农业移动机器人为研究对象,首先介绍了基于移动通信网络的遥操作技术,并基于ARM嵌入式技术,设计了农业移动机器人硬件方案,并从硬件和软件两方面设计实现了该系统.实验结果表明:该系统能够出色地完成任务,满足了预期的效果,具有一定的稳定性和可靠性.     

基于图像边界提取的果园作业机器人自主导航系统

针对果园中农业移动机器人的自主导航问题,提出了一种基于图像边界提取的自主导航系统。首先,通过摄像机采集果园场景图像,并利用均值偏移算法对图像中的像素点进行聚类;然后,采用基于图论的图像分割算法,根据预定义类别对图像进行分割;接着,提取出所需类的图像区域,并利用Canny算子对该区域图像的边缘进行检测和滤波;最后,利用Hough变换提取出该区域的边界线,从而获得机器人的行进路线。实验结果表明:该方案在不需要先验知识的情况下,能够快速、有效地获得最优路径。     

基于多约束条件的果园喷雾机器人路径规划方法

果园喷雾机器人路径轨迹规划影响机器人行驶路线的平滑线和行驶过程的可靠性和平稳性。针对目前果园喷雾机器人路径规划中存在的转弯处参考轨迹不够平滑、曲率较大、行驶不平稳等问题,提出了一种基于果园喷雾机器人运动学多约束条件的三次非均匀B样条曲线果园喷雾机器人轨迹优化方法。通过先验地图获取树行位置信息对行间路径点进行拟合处理,保证果园喷雾机器人行驶在树行中心线上符合喷雾作业要求,综合考虑最小转弯半径、首末端点约束、转向机构延迟约束、曲率连续等多约束条件构建路径曲率最小化目标函数,并通过最优化算法求解待优化的曲线参数,生成符合果园喷雾机器人行驶要求的全局路径,最后采用纯跟踪算法进行跟踪试验来验证机器人行驶精度。仿真与试验结果表明,规划生成轨迹的最大曲率为0.31m-1,平均曲率为0.15m-1,符合果园喷雾机器人的行驶要求;针对该轨迹跟踪行驶的平均横向误差为0.225m,标准差为0.031m,满足果园喷雾机器人在果园内喷雾作业时对行驶精度的要求。     

基于激光雷达的农业机器人果园树干检测算法

针对丘陵山区果园中的斜坡及杂草影响果树检测精度的问题,提出了一种基于激光雷达的树干检测算法。首先,利用单线激光雷达获取环境信息,通过数据预处理滤除噪声点及无法利用的数据点,以树干为目标设定聚类半径,根据数据点到激光雷达的距离自适应设定聚类阈值,完成初步聚类;然后,利用初步聚类结果及地面类内数据点量大、且大致呈一条直线的特征,将数据点超过一定数量的类进行二次曲线拟合,将拟合半径大于一定阈值的类视为地面干扰,并将其剔除;最后,利用杂草枝叶类中数据点之间距离不连续的特征,将存在一定数量的相邻数据点距离较大的类视为杂草枝叶类,并将其剔除,从而完成对果园中果树树干的检测。结果表明：在无干扰情况下,对树干的误检率为0.76%、漏检率为1.90%,平均正确率为97.3%;在只存在地面干扰的情况下,树干检测平均正确率为96.1%;在只存在杂草干扰的情况下,树干检测平均正确率为91.4%;在同时存在地面和杂草干扰的情况下,树干检测平均正确率为91.9%,综合以上各种情况的树干检测平均正确率为95.5%,该方法可用于丘陵山区树干较明显的乔化果园中的树干检测,为精准农业装备在丘陵山区果园中的导航应用提供参考。     

基于改进双向RRT*的果园机器人运动规划算法

为提高果园机器人在果园中作业的自主性、安全性和效率,需要进行有效合理的运动规划。针对传统RRT*(Rapidly exploring random tree star)全局路径规划算法在连续走廊式环境下存在搜索效率低、采样点利用率低、生成路径折线多转角大等问题,以阿克曼底盘果园喷雾机器人为运动模型,提出一种改进双向RRT*的果园喷雾机器人运动规划算法。首先,根据激光雷达建立果园二维平面地图,将果树和障碍物均视为障碍物区域,并结合喷雾机器人本体尺寸,对障碍物进行膨胀化处理;然后,通过改进双向RRT*算法搜索路径,搜索路径过程中结合动态末梢节点导向和势场导向进行偏置采样,并对初步生成的路径进行路径点去冗余以及相邻折线段转角约束处理;最后,采用三阶准均匀B样条曲线对处理后的路径点进行轨迹优化,在优化过程中主要考虑轨迹的碰撞检测和喷雾机器人底盘曲率约束。试验结果表明,相较于传统双向RRT*算法,本文所提出的改进算法规划时间平均减少57.5%,采样点利用率平均提高28.55个百分点,最终路径长度平均缩短7.14%;经三阶准均匀B样条曲线优化后所得轨迹在有、无障碍物两种环境下均满足喷雾机器人最大曲率约束,且仅在换行以及障碍物处存在转弯行为,符合喷雾机器人作业轨迹条件,提高了喷雾机器人的工作效率和自主性。     

丘陵果园除草机器人底盘系统设计与试验

针对丘陵果园环境非结构化且复杂多变,常规的除草方式效率低等问题,设计了一种果园除草机器人底盘系统。根据果园丘陵地形地貌环境,确定车体控制方式和除草机器人底盘的总体结构方案,主要包括液压传动系统、电气控制系统等。设计配套的除草车电气控制系统和遥控接收、车载主控和导航功能的CAN通信协议。以运动控制为核心,采用角度传感器、电机驱动、车载主控、导航模块,构成闭环控制。使用自抗扰控制算法,以油阀控制电机为对象应用Simulink仿真,仿真结果显示自抗扰控制相比PID控制调节时间减少0.42s,超调幅度减小11.5%,稳定时间缩短0.14s。田间试验表明,运用自抗扰控制、结合导航功能的除草机器人行走速度均值为6.2km/h,均方差0.037km/h,作业效率0.51hm2/h,有效除草率均值97.46%,可在25°斜面上正常行走,对导航路径的跟踪误差标准差为4.732cm,运动控制响应及时,能够提高除草作业安全性和准确性。     

基于改进ORB-SLAM2的果园喷药机器人定位与稠密建图算法

针对果园喷药机器人视觉导航过程中定位精度低、地图构建效果差等问题,本文提出一种新的视觉定位与稠密建图算法。该算法基于ORB-SLAM2算法架构,首先,通过优化FAST角点、描述子阈值,并采取图像金字塔法与高斯滤波算法,剔除劣质ORB特征点,以提升图像关键帧质量和特征匹配精度。其次,引入稠密建图线程,利用点云恢复算法、统计滤波方法形成点云队列,采取点云拼接技术与体素滤波算法输出稠密点云地图,并在ORB-SLAM2算法的ROS节点中增加关键帧输出接口与位姿发布话题,通过NeedNewKeyFrame函数选取ORB-SLAM2算法所生成的关键帧,减少系统计算量。最终,由RGB-D相机实现果园喷药机器人的精准定位与稠密建图。为验证本文算法的有效性与实用性,进行TUM数据集仿真分析与真实场景测试,结果表明：相较ORB-SLAM2算法,本文算法的绝对轨迹平均误差降低44.01%、相对轨迹平均误差降低7.93%,ORB特征点匹配数量平均提升19.03%,定位精度与运行轨迹效果均有显著提升,此外,还能获取较高精度的果园喷药机器人工作场景信息。本文算法可为果园喷药机器人的自主导航提供理论基础。     

基于D2-YOLO去模糊识别网络的果园障碍物检测

针对果园目标检测时相机抖动以及物体相对运动导致检测图像模糊的问题,本文提出一种将DeblurGAN-v2去模糊网络和YOLOv5s目标检测网络相融合的D2-YOLO一阶段去模糊识别深度网络,用于检测识别果园模糊场景图像中的障碍物。为了减少融合网络的参数量并提升检测速度,首先将YOLOv5s骨干网络中的标准卷积替换成深度可分离卷积,并且在输出预测端使用CIoU＿Loss进行边界框回归预测。融合网络使用改进的CSPDarknet作为骨干网络进行特征提取,将模糊图像恢复原始自然信息后,结合多尺度特征进行模型预测。为了验证本文方法的有效性,选取果园中7种常见的障碍物作为目标检测对象,在Pytorch深度学习框架上进行模型训练和测试。试验结果表明,本文提出的D2-YOLO去模糊识别网络准确率和召回率分别为91.33%和89.12%,与分步式DeblurGAN-v2+YOLOv5s相比提升1.36、2.7个百分点,与YOLOv5s相比分别提升9.54、9.99个百分点,能够满足果园机器人障碍物去模糊识别的准确性和实时性要求。     

基于无线网络的拖拉机遥操作系统设计与试验

为降低驾驶员的劳动强度以及改善其工作条件,设计了一套基于无线网络的拖拉机遥操作系统。首先提出了拖拉机遥操作系统总体设计方案,然后针对茂源MY250型拖拉机进行了执行机构改造,包括离合、制动、转向、油门、熄火执行机构以及启动控制,并设计了遥操作控制系统,包括用户界面与车载控制系统。最后进行了通信性能测试、执行功能测试与驾驶试验。结果表明,遥操作系统平均指令通信时延为0.074 ms,视频时延最大不超过373 ms,拖拉机各执行机构控制误差最大不超过2.21%,行驶速度为2.08 km/h时,直线行驶最大误差绝对值不超过208.5 mm,RMS误差最大不超过85.5 mm。