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相似文献
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1.
黄瓜抓持特性与末端采摘执行器研究   总被引:2,自引:7,他引:2  
为了设计用于黄瓜采摘的末端执行器,首先测定了黄瓜的抗压特性、表面摩擦系数和果柄切断阻力等物理特性。针对黄瓜抓持模型进行了力学分析,建立了气动驱动器中的气压值与抓持能力之间的关系。最后,研制了可用于黄瓜采摘的末端执行器,由抓持器和切割器组成,抓持器由2个基于气动柔性驱动器的弯曲关节构成,切割器由旋转气缸和刀片构成。该采摘执行器机械结构简单,输出力较大。试验结果表明:黄瓜抓持成功率为90%,黄瓜果柄割断成功率为100%,采摘时间为3 s。该采摘执行器采摘黄瓜效果良好,具有较好的实际应用前景。  相似文献   

2.
脐橙采摘机器人末端执行器设计与试验   总被引:1,自引:4,他引:1  
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。  相似文献   

3.
机器人柔性抓取试验平台的设计与抓持力跟踪阻抗控制   总被引:1,自引:5,他引:1  
为减小机器人在采摘过程中对果蔬的损伤,设计了机器人柔性抓取试验平台,提出了一种适合末端执行器双指抓取果蔬的抓持力跟踪阻抗控制算法,该算法将末端执行器抓持果蔬系统等效为阻抗-导纳模型,使手指力/位控制等效为期望的惯量-阻尼-刚度模型,可按需调节其参数实现抓持力与位置的动态关系。期望抓持力与采集果蔬实际接触力的偏差作为外环力阻抗控制器的输入,控制器生成对内部位置环参考轨迹的校正量。该算法仅考虑沿末端执行器双指夹持果蔬方向,避免了使用多自由度机械臂阻抗控制算法的复杂性,提高了控制的实时性,同时对抓取系统模型的不确定和力扰动具有较强的鲁棒性。机器人抓取试验证明了双指抓持力反馈阻抗柔顺控制算法的有效性,可实现机器人柔性抓取,减小抓取果蔬损伤和保证品质。该研究可为农业机器人无损抓取和采摘提供关键技术。  相似文献   

4.
末端执行器是水果采摘机器人的核心部件,由于目前水果采摘对象种类繁多,结构及参数固定的采摘末端执行器无法适应多场合采摘作业需求。该研究设计了一种欠驱动关节型采摘末端执行器,模拟人手包络采摘动作,并以柑橘为对象模拟球型果实对末端执行器进行结构设计。为改善此类末端执行器重复设计情况,并提升采摘适用性,提出一种基于改进遗传算法的参数化设计方法。运用 Microsoft Visual Studio 2012开发平台设计参数化界面,采用改进遗传算法结合NX的二次开发模块 NXOpen对末端执行器进行结构参数优化,并基于Adams对优化后的采摘末端执行器进行动力学仿真分析,验证了优化后的末端执行器采摘范围较优化前提升了29.1%。制作物理样机并分别进行室内与果园柑橘采摘试验,果径68~106 mm的柑橘采摘成功率达到92.9%,平均采摘单个柑橘用时7.3 s。所设计的末端执行器针能够针对不同果径的球形果实时做出快速变形反应,适合苹果、梨等不同种类球型果实采摘作业。采用遗传算法应用至优化机构工作参数,提高了机构设计的准确性与适用性。  相似文献   

5.
为实现类球形果实采收过程中稳定夹持和无损采摘,该研究以番茄为研究对象,设计了一款全气动吸-夹一体式无损采摘末端执行器。首先设计空间多连杆三爪机构,采用3个夹持爪单元空间轴向均布的方式构成空间多连杆末端执行器主体机构,实现中心吸盘回拉果实和夹持爪夹持果实两个动作由单一主动气缸驱动并实现顺序动作;其次,建立末端执行器夹持爪单元的数学模型,并确定满足夹持爪尖端张开最大范围156 mm和吸盘回拉移动最大距离38.7 mm条件下的末端执行器结构参数,通过ADAMS软件对其进行运动学和动力学仿真分析,获得各部件间运动速度和加速度的相对关系,以及夹持力与气动系统压力和果实尺寸的关系。最后,设计并搭建具有压力负反馈和气压连续调节功能的电气伺服控制系统,通过分析果实在拉动和转动两种情况的滑移试验,提出基于动态标准差波动上升节点的双阈值滑移判别算法和基于滑移判据及损伤极限压力的无损采摘控制策略。204个不同尺寸番茄果实的实地采摘试验表明,末端执行器采摘成功率为96.03%,采摘过程耗时5 s,采摘过程中的直接损伤率为1.58%,72 h褐变率为1.76%。结果表明该采摘末端执行器具有较好的采摘效果,可满足实际工作需求。  相似文献   

6.
果蔬采摘机器人末端执行器的柔顺抓取力控制   总被引:12,自引:10,他引:2  
为了尽可能减小采摘机器人末端执行器在采摘过程中对果蔬的损伤,提出了一种基于广义比例积分(GPI,generalized proportional integral)的抓取力矩控制方法。首先,对由电机驱动的末端执行器建立模型,推导出电机输入电压与负载力矩之间的数学关系;然后,利用积分重构器设计GPI力矩反馈控制器,将力偏差转化为电机的输入电压控制。该方法不需要对力矩跟踪误差进行求导计算,避免了求导所带来的系统延时和噪声问题。仿真和实物抓取试验结果表明,采用GPI的末端执行器力矩控制对跟定信号的跟踪误差达到10-3量级,具有良好的力矩跟踪能力,与传统PI(proportional integral)控制方法相比,其控制力矩和电机控制电压输出平稳,降低了末端执行器抓取时对果蔬的损伤,无损采摘效率达到90%,比PI控制的采摘完好率高出8个百分点,适合于对果蔬的柔顺抓取控制。该研究可为果蔬采摘机器人无损采摘提供参考。  相似文献   

7.
苹果采摘机器人末端执行器恒力柔顺机构研制   总被引:4,自引:3,他引:1  
为了减少采摘机器人末端执行器在夹持过程中对果实造成的损伤,该文通过在末端执行器上设置柔顺机构,并对柔顺机构力学性能进行计算,求解果实无损采摘所需的柔顺恒力特性。首先,基于形状函数建立边界条件约束下的柔顺梁非线性常微分控制方程;然后,利用打靶法将上述边值问题重新描述为初值问题,并结合遗传算法进行初值优化求解,采用序列二次规划法优化梁的形状函数,使其在一定变形范围内实现恒力输出;最后,在给出求解所需参数和柔顺机构初始形状参数基础上,以苹果采摘为例,通过优化计算,使柔顺梁对果实的夹持力维持在7.9 N左右,非线性有限元计算和力-位移特性试验验证了计算结果的准确性,多次苹果夹持试验的抓取完好率为95%,验证了该柔顺机构无损夹持苹果的可行性。研究结果可为不同类型果实的恒力夹持提供参考。  相似文献   

8.
西瓜采摘末端执行器夹持力精确控制   总被引:2,自引:2,他引:0  
为实现西瓜的机械化采摘,该文提出了采用液压驱动型末端执行器采摘大型果实的思路。在抓取西瓜时,为避免末端执行器夹持力不稳定引起的果实损伤,需对夹持力进行精确控制,该文建立了末端执行器负载模拟平台和AMESimSimulink联合仿真模型,模拟西瓜采摘夹持力的加载情况。针对执行器夹持力加载过程中位置控制系统对力控制系统产生干扰,影响夹持力精确加载的问题,该文基于速度同步控制原理,设计了简化的加载误差补偿环节,开展了加载误差补偿理论、仿真及试验研究。结果表明,速度同步控制方法能够有效地减小加载误差,提高末端执行器负载模拟精度。该研究可为末端执行器输出力的精确控制和抓取控制策略提供参考。  相似文献   

9.
针对穴盘育苗由于受种子质量和育苗环境因素等影响导致空穴多的问题,为消除穴盘苗空穴,该文研制了蔬菜子叶期钵体苗补苗末端执行器。以72孔标准穴盘培育的子叶期番茄钵体苗为移取对象,以育苗基质配比与含水率、苗龄为因素,以子叶期钵体苗补苗末端执行器从穴孔取出基质的取净率为指标,进行了正交试验,结果表明:幼苗苗龄、基质配比对基质取净率影响显著,基质含水率对基质取净率影响不显著,对常见的基质配比、适宜基质含水率、苗龄16-26 d的穴盘苗基本均能完整、无损地取出,基质取净率最大的较优组合苗龄为26 d、基质配比2∶2∶1、基质含水率74.1%;对苗龄26 d、基质配比2∶2∶1、基质平均含水率75.5%的番茄钵体苗进行取苗、补苗试验,取出无苗基质和钵体苗的成功率均为100%,补苗成功率为100%,为子叶期蔬菜钵体苗补苗提供了性能优良的末端执行器。  相似文献   

10.
基于气动柔性驱动器的侧摆关节特性   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于气动柔性驱动器(FPA)提出了一种新型的气动侧摆关节,该关节用于农业机器人多指灵巧手设计。侧摆关节主要由两个FPA组成,向两个FPA内腔中通入不同压力的压缩气体,可以实现左右两个方向的侧摆运动。对单个FPA的自由端进行力平衡分析,建立了侧摆关节静态模型,并对模型进行简化。完成了侧摆关节静态特性试验,试验结果与仿真曲线基本吻合,验证了静态模型的正确性,但存在一定误差(最大静态误差为0.035 rad),分析了误差原因;对侧摆关节进行了动态特性试验,试验结果表明对于不同的期望值角度阶跃信号,侧摆关节开环阶跃响应时间大约是2 s(稳态值的公差带?=5%)。该侧摆关节可以明显改善农业机器人灵巧手的工作空间,进一步提高农业机器人灵巧手的适应性和灵活性。  相似文献   

11.
针对目前气动关节存在的缺点,提出了采用气动柔性驱动器(flexible pneumatic actuator,FPA)直接驱动,模拟人手指侧摆运动的侧摆关节。介绍了侧摆关节的工作原理。根据热力学第一定律,结合关节的动力学方程,推导建立了关节的转角及输出力矩的动态模型,并进行了仿真分析研究了关节的动态特性;试验研究了侧摆关节的动态特性,分析了关节转角及输出力矩的实际动态响应较慢原因;采用了串联双闭环控制方法,对关节的转角及输出力矩进行了控制研究,结果表明:期望角度为15°时,关节转角闭环动态响应时间约为0.3s,稳态相对偏差小于0.65%;期望输出力矩为188N?mm时,闭环输出力矩动态响应约为0.3s,稳态相对偏差小于1.5%。侧摆关节可控性高,可满足多指灵巧手关节设计要求。  相似文献   

12.
果蔬培育过程涉及采摘、喷雾、剪枝等多种作业内容,为此该文提出了一种三臂多功能农业智能机器人,各机械手臂具有不同的作业功能,同时每2条手臂之间又可实施协同作业;建立该机器人的运动学模型是实现该系统多功能作业的前提,为此该文采用D-H方法建立了机器人连杆坐标系,分别推导了视觉系统、剪切执行器、采摘执行器、喷洒执行器的运动学方程,实现了运动学正解;采用代数方法得到了封闭形式的运动学方程逆解,求解了在采摘和喷洒模式下的各末端执行器包络空间,选取包络空间中的若干特征点作为试验样本,并为该机器人系统搭建了用以检验其执行精度的三维坐标系。试验结果表明,该机器人系统的运动模型能够指导各末端执行器完成指定动作且最大误差仅为8 mm,误差远远小于末端执行器的开度,能够满足要求。  相似文献   

13.
基于深度学习的葡萄果梗识别与最优采摘定位   总被引:6,自引:6,他引:0  
针对葡萄采摘机器人在采摘作业中受果园环境干扰,难以准确识别与分割葡萄果梗及定位采摘点的问题,该研究根据葡萄生长的特点提出一种基于深度学习的葡萄果梗识别与最优采摘定位方法.首先通过改进掩膜区域卷积神经网络(Mask Region with Convolutional Neural Network,Mask R-CNN)模...  相似文献   

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