基于云平台和计算机控制系统的采摘机器人仿真设计

为了提升采摘机器人定位系统的效率及定位准确性,将云平台技术和计算机控制系统引入到了定位系统的设计上,在进行果实定位时,通过云平台和计算机技术对图像进行实时滤波,并对曝光图像进行融合,以提高图像的质量,进而提高图像特征提取和定位的准确性.模拟采摘机器人的作业环境,以机器人定位系统的定位效率和定位误差作为研究对象,对基于云...     

农业植保无人机高精度定位系统研究与设计——基于GPS和GPRS

农业植保无人机凭借其高效率、低作业成本等特点,目前正逐步地取代人工植保,成为农业植保领域的一种重要装备。定位系统作为农业植保无人机控制系统的核心,是实现无人机自主工作和飞行的关键,也是无人机进行各项植保飞行作业的基础,研发和设计高精度的无人机定位系统是未来农业植保无人机技术进一步突破和应用的关键。为此,针对GPS定位系统在复杂环境下的稳定性差、定位精度有限、无法为农业植保无人机提供高精度稳定的定位服务的问题,提出了一种基于GPS和GPRS的混合农业植保无人机高精度定位系统的设计,通过该系统可以有效地弥补GPS在复杂环境的定位不足,提高农业植保无人机的定位精度,对进一步促进农业植保无人机技术发展具有非常重要的意义。     

基于多跳无线网络和机器视觉的新式采摘机器人设计

针对农田作业环境下传感器定位节点的数量较多、覆盖范围要求广及农作物作业场地很多都没有局域网覆盖的问题,提出一种面向多跳无线网络的采摘机器人节点定位方法,并将其应用在待采摘区域的精确定位上,从而提高了采摘机器人定位和目标识别的整体性能,降低了采摘机器人总体的能源损耗。在新式采摘机器人的设计过程中,采用无线多跳网络通过多个无线路由对接收的定位数据进行转发,其部署简单,可以使定位节点进行周期性的休眠,能源消耗低,从而保证了采摘机器人能源的供应;采用机器视觉辅助目标果实定位识别系统,实现了待采摘果实的准确定位。对采摘机器人多跳无线网络定位系统进行了抗干扰能力测试,结果表明:噪声干扰的环境下,采摘机器人依然具有较好的通信能力,可以对待采摘区域实现较为精确定位。     

农业机器人底盘关键技术研究现状分析

底盘总成是自走式农业机器人的重要组成部分,其性能优劣直接影响机器人的作业质量和效率。随着我国精准农业、智慧农业的迅猛发展,机器人技术在现代农业生产中的应用日益广泛,尤其是机器人底盘技术,集中在底盘技术的定位建图、路径规划和自主避障等方面,承载了机器人整体的定位、导航及避障等基本功能。本文基于现阶段国内外农业机器人底盘技术的发展概况,主要对我国农业机器人底盘定位建图、路径规划以及自主避障等关键技术的研究现状进行分析,并针对目前我国农业机器人底盘技术存在的不足,提出了未来农业机器人底盘技术的研究方向与展望,为智慧化现代农业生产中机器人技术深入研究和持续发展提供参考。     

农业机器人路径规划与实时定位系统——基于数据挖掘技术

首先介绍了数据挖掘技术的特点和优势,然后采用可视图建模方法建立了农业机器人作业环境模型,最后利用粒子滤波器算法实现了一套基于数据挖掘的农业机器人路径规划与实时定位系统。实验结果表明:农业机器人成功避开所有的障碍物,顺利地从起点到达了终点。从其移动路径和拐点来看,该系统优化效果明显,具有很强的避障、路径规划和定位能力。     

除草机器人定位系统设计 —基于跳距修正粒子群优化和WSN

为了实现除草机器人的定位和路径规划,首先介绍了WSN技术,将WSN定位和AOA定位算法结合起来,并利用粒子群对其进行优化,实现了一套基于跳距修正粒子群优化和WSN的除草机器人定位系统。试验结果表明:该除草机器人实现了整个六边形草坪的割草作业,没有留下死角区域,且除草机器人行走路径最短。由此表明,除草机器人定位精度高,具有较高的实时性和可靠性。     

双目立体视觉在果树采摘机器人中的应用

果树采摘机器人是未来智能农业机械化的发展方向,具有广阔的应用前景。为此,针对果树采摘机器人作业环境的复杂性与定位目标的特殊性,从双目定位的几何模型出发,归纳了双目定位的基本过程,总结了立体视觉的摄像机标定问题,提出变焦距双目视觉定位果实的研究方向,并对双目图像的匹配问题进行了分析。     

基于多传感器融合的水田耕作机械定位系统

为了实现南方水田耕作机械的自动驾驶,降低劳动强度,提高工作效率,采用多传感器融合技术,利用编码盘进行绝对距离测量,融合加速度传感器进行误差补偿;利用电子罗盘进行绝对角度的测量,通过角速度传感器补偿电子罗盘定位误差。为此,以单片机为中央处理芯片,设计了一套用于南方水田耕作机械的定位系统。野外试验表明,该定位系统能实时地对作业中的水田耕作机械进行定位。在60m长度内,直线精度达到50cm以内,方位偏转角精度达到1°以内,能满足其定位要求。     

农业采摘机器人发展分析及前景展望

随着中国经济结构的改革，农村人口老龄化日趋严重，农村年轻劳动力也向城市转移，在此背景下，迫切需要用机器代替人工进行农作物采摘。结合近阶段国内外的研究成果，对苹果采摘机器人、彩椒采摘机器人、葡萄采摘机器人和番茄采摘机器人的研究现状进行了梳理和总结，并对其中的关键技术：目标果实定位技术和机械手技术进行了分类介绍，对机械手技术中的机械臂技术和末端执行器进行对比梳理，并对未来农业采摘机器人的发展趋势进行了展望。     

智能田间除草机器人发展现状研究

智能田间除草机器人是当代农业发展现代化、精细化、智能化的重要体现,对国家社会发展、环境保护等方面有着重要意义。为明确智能除草机器人关键技术与装备当前研究现状,从除草方式、苗草识别定位和智能导航方式等方面,总结梳理典型除草机器人的研究现状及作业方式;综述智能导航、苗草识别、除草执行系统关键技术的重要意义及研究进展;结合除草机器人具有作业环境复杂多变性、作业对象娇嫩性、使用对象特殊性、作业季节性的研究特点,指出当前关键技术的现存问题并阐释组合导航技术、复杂田间环境图像处理技术及杂草分类、株间除草末端执行机构研发及机械结构优化是未来发展趋势。     

选择性收获机器人技术研究进展分析

为了提升选择性收获机器人技术应用效果,笔者采用文献分析法、案例分析法,介绍了选择性收获机器人,从地上产品和地下产品两个角度,研究了选择性收获机器人技术的实际进展,探讨了选择性收获机器人涉及的主要技术手段。研究结果表明,选择性收获机器人关键技术包括末端执行器与收获机构、目标识别与定位技术,建议在未来发展中,加强对末端机构的优化设计,提升系统在复杂场景的识别能力,提高决策效率,同时实现机器人系统协同控制与优化作业,不断提升选择性收获的精准程度和效率。     

基于视觉与激光雷达融合的棚内农业机器人定位和检测研究分析

【目的】探究视觉与激光雷达融合在棚内农业机器人中的应用,解决复杂环境下机器人自主导航的关键问题,提高机器人的感知能力和环境适应性。【方法】首先,采用高精度的视觉传感器捕捉棚内农业场景,通过图像处理技术提取关键特征,建立视觉地图以支持机器人的定位。同时,引入激光雷达传感器获取场景的三维点云数据,从而实现对环境深度和形状的准确感知。视觉与激光雷达信息的融合构建了综合感知系统,为机器人提供了更全面、可靠的定位信息。其次,针对棚内农业作业中常见的障碍物,设计了基于深度学习的障碍物检测算法。通过训练神经网络,机器人能够在实时环境中快速而准确地识别障碍物,并进行相应的避障决策。【结果】本研究提出的基于视觉与激光雷达融合的农业机器人定位和障碍物检测系统在不同棚内环境中表现出卓越的性能。【结论】机器人能够实现高精度的定位,并对障碍物做出及时准确的响应,为棚内农业的自动化精准作业奠定了坚实的技术基础。     

采摘机器人定位导航系统设计 —基于无线传感网络和机器视觉

为了提高采摘机器人定位导航效率,改变单一的定位导航模式,将无线传感网络和机器视觉系统引入到了定位导航系统的设计上,通过联合定位的方式,提高导航效率。进行定位时,首先,由无线传感网络定位系统迅速定位作业区域,采摘机器人规划路径自主到达指定作业区域;然后,利用机器视觉系统对果实进行图像采集,采用图像匹配功能发现成熟待采摘果实,执行采摘任务。对定位导航系统进行了测试,结果表明:采用联合定位的方式可以明显提高采摘机器人定位导航效率和定位的精度。     

机器人在温室中的应用研究

机器人是现代温室中重要的技术装备,研究其关键技术问题具有重要的意义。为此,对发达国家在温室采摘和喷雾机器人方面的先进技术以及我国温室机器人的研究现状进行了综述,并提出我国温室机器人在定位导航、精准作业方面存在的主要问题。同时,指出了未来温室机器人将向着智能化、小型化、一机多用等方向发展。     

基于机器视觉的玉米秸秆行实时定位机器人设计

为了实现机器人玉米秸秆行的精确定位,对耕作玉米机器人的结构进行了改进,并提出了一种基于泰勒级数展开式的RSSI定位方法,提高了机器人玉米秸秆行的定位精度。定位系统使用高清晰度的摄像机采集图像,并采用PID闭环反馈的方式控制机器人的位移,利用PC主控端图像处理,实现了实时定位功能。为了验证机器人玉米秸秆行定位的可靠性,采用田间试验的方法对机器人的性能进行了测试。结果表明:RSSI定位方法的定位精度较高,且图像处理系统可以准确地标定玉米秸秆行,实现机器人在玉米田中的精确定位,避免了机器人在作业过程中对农作物造成损害。     

收获机器手定位技术的研究进展

收获机器人中的机器手定位技术直接影响了收获机器人的作业效果,也是开发实用设备的关键。为此,从定位技术中图像处理技术的改进、基于三维信息的定位技术改进以及基于机器手移动路线的定位技术改进等3方面总结了近年来收获机器手定位技术的研究进展,并提出了在今后相关技术的进一步研究中需要注意定位精度的要求、定位误差与机器手控制误差的关系以及机器人自身位姿对定位技术的影响三方面的问题。     

农业轮式机器人三维环境感知技术研究进展

[目的/意义]作为未来农机装备的研究重点,农业轮式机器人正向着智能化与多功能化的方向发展。三维环境感知技术因其获取的信息量丰富、复杂环境下的鲁棒性和适应性好,成为了农业轮式机器人智能化无人作业的基础与关键,其发展水平直接影响到包括农业轮式机器人在内的无人农机的作业质量与效率。[进展]本文首先总结了农业轮式机器人和农业环境感知技术的发展现状,分析了不同类型农业轮式机器人的使用特点和应用现状。其次分析了在农业轮式机器人上实现三维环境感知所主要使用的感知设备及其对应的关键技术,重点阐述了基于激光雷达、视觉传感器和多传感器融合的农业轮式机器人三维环境感知技术的研究进展。[结论/展望]结合农业作业特点与实际需求,指出了农业轮式机器人三维环境感知技术在适用性、环境信息处理和感知效果等方面存在的一些问题,并提出了提升传感器的农业适用性、发展基于深度学习的农业环境感知技术、发展智能化的高速在线多传感器信息融合技术三个方面的建议,以期为农业轮式机器人三维环境感知技术发展提供参考与借鉴。     

农业机器人全覆盖作业规划研究进展

随着自动导航技术的发展,农业机器人已经应用到农业生产的各个方面。农业机器人可以代替人类从事喷药、施肥、收获等活动,减轻了劳动强度,提高了作业效率。全覆盖作业是智能机器人研究的核心内容之一,涉及农业、军事、生产制造和民用等多个应用领域。全覆盖作业规划作为农业生产作业的关键技术,有助于提高作业质量和资源利用率。但在全覆盖作业中,仍然存在障碍物识别不准确,阻碍农机工作路径;工作区域面积遗漏,路径重复问题,造成资源浪费;单机器人工作效率较低,无法处理复杂的全覆盖作业问题。本文从全覆盖作业规划中存在的问题入手,从环境模型构建、机器人路径规划、多机器人协作任务分配3方面进行综述。其中,准确可靠的环境地图信息有助于规避静态障碍物、提高作业可靠性;高效优化路径信息有助于减少遗漏面积,提高作业效率;最佳的任务分配方案有助于减少作业时间和资源浪费。首先对环境建模方法进行了分析和对比,揭示其局限性并提出优化方法;在环境建模方法的基础之上,对国内外全覆盖路径规划算法现状进行综述,指出相关算法的特点;然后,针对多机器人协作全覆盖任务规划的研究,探讨了相关任务分配算法的研究进展;最后对移动机器人全覆盖作业规划未来的发展方向进行了展望。该研究将有助于进一步提高农业生产中全覆盖环节的工作效率和农业作业质量,减少资源浪费,为我国实现农业规模化生产提供重要依据。     

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。     

果蔬采摘机器人的研究

果蔬采摘机器人是实现农业自动化的一项重要技术.为了掌握果蔬采摘机器人的最新研究动态,将其尽早应用到生产实际,根据近年来国内外最新的研究资料,简要阐述了果蔬采摘机器人的特点和国内外的研究进展,结合当前在此领域的一些研究实例进行比较分析;从采摘机器人的移动机构、机械手、识别和定位系统、末端执行器4部分介绍了其结构组成与设计技术,并在此基础上重点分析了果蔬采摘机器人研究中存在的问题,提出了未来研究开发的技术关键与方向.