多媒体武术系统在智能采摘机器人中的应用

智能采摘机器人广泛应用于农业生产中,其协同作用直接影响采摘效率。为了提高智能拣选机器人的生产效率,在采摘机器人的设计和制造中引入了FDM技术。为提高智能采摘机器人的生产设计水平,设计出一种基于多媒体武术教学系统的开放式、协同化、智能化的采摘机器人机械部件设计控制平台。基于FDM和WEB的智能远程协作技术,采用远程多媒体技术,实现远程CAD制造和零件制造的功能。以采摘机器人的机械臂和快速制造为实验对象,对其研发周期和返工数量进行检测,结果表明:采摘机器人机械部件返工率降低,设计研发周期明显缩短,可为采摘机器人的设计及加工提供参考。     

基于VR场景设计的采摘机器人协同作业分析

以进一步提高采摘机器人协同作业的可视性与效率为目标,将VR设计理念与采摘机器结合,针对VR场景下采摘机器人协同作业展开研究。通过考虑环境信息、植物成像、动态交互功能等基础条件,以采摘机器人各部件作业运动机理为依据,搭建采摘机器人VR场景,将采摘系统划分为多个子系统进行采摘作业的动作实现与路径调整,在数据、模型、知识等多部件协同控制支撑下进行VR场景采摘作业试验。结果表明:经系统协同感知与核心算法控制,采摘机器人各部件在自由度协调、对象及位置闭环调控条件下,得到理论计算定位与实际仿真误差控制在0～8mm范围内,机器人协同采摘的作业耗时最短为1.89s,平均耗时为2.06s,采摘成功率可达到96.8%,设计可行。VR场景设计下的采摘机器人整体协同作业分析保证了采摘机器人作业的柔韧度与协调性,对于采摘机器人部件结构改善及类似农机化设备的可视化开发具有很好的参考价值。     

一种基于微分进化的采摘机器人运动反解方法

针对传统的采摘机器人运动反解求法的求解过程过于繁琐及自适应性等不足,提出了一种基于微分进化的采摘机器人运动反解求取方法。该方法首先利用采摘机器人运动正解方程构造出求解采摘机器人运动反解的目标函数,然后运用微分进化算法的泛化性和自适应性对该目标函数进行优化处理,从而求解出采摘机器人运动反解。同时,为了分析该方法的性能,还分别对传统的采摘机器人运动反解和基于微分进化的采摘机器人运动反解进行了对比试验,从而验证了该方法的有效性和鲁棒性。     

猕猴桃采摘机器人的研究与设计

设计了一种针对规范化种植的猕猴桃采摘机构,它能够在果实成熟期的果实分布平面内对果实进行识别与定位,以夹持和扭转的方式摘取果实,实现果实的自动化采摘。所采用的传动方式简单有效,有利于在实际中推广,也为后续研究提供了基础。     

基于LM-BP神经网络的采摘机器人智能运动策略研究

首先介绍了BP神经网络和LM-BP神经网络的原理,然后介绍了采摘机器人运动学模型,最后采用LM-BP神经网络实现了采摘机器人智能运动策略。MatLab仿真表明:对于不同的果树种植布局及不同的起点和终点,采摘机器人采用该算法均能产生可行的无碰撞路径,以顺利完成采摘作业。     

智能采摘机器人路径规划的设计与研究

以四足轮式采摘机器人为研究载体，将采集的果园图像经过灰度化、阈值分割、几何校正、比例尺寸划分等处理，然后进行栅格化；在此基础上，对采摘机器人在作业时的路径进行全局规划，通过蚁群算法寻找出一条无障碍、短距离的行驶路线；同时，结合运动学模型和PID闭环等现代控制理论，将得到的路径信息转化为控制信号，输出占空比变化的PWM波，从而控制电机运转，使得采摘机器人以规定的速度跟踪已规划好的行驶路线；最后，将此理论以嵌入式方式进行软硬件开发，设计出一款路径规划-跟踪控制系统。实验结果表明，利用路径规划-跟踪控制系统的采摘机器人按规划的路径到达目标点的平均概率为94.5%,能够准确、有效地辅助采摘机器人进行采摘作业。     

猕猴桃采摘机器人末端执行器设计与试验

进行了棚架式栽培模式自然生长条件下簇生猕猴桃无损采摘机器人末端执行器的研究。基于果实与果柄的分离特性,提出面向机器人的果实采摘方法和简化几何模型,进行了果实与果柄分离试验的可行性验证;基于果实采摘方法设计了从底部接近、旋转包络分离毗邻果实并抓取、向上运动分离果实的末端执行器,并试制样机,进行了现场评价试验。结果表明,采摘模型能够实现果实与果柄的分离,末端执行器解决了毗邻果实分离问题,能够实现单个果实稳定抓取、无损采摘和采后抓持,成功率达到96.0%,平均单果耗时22 s。     

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。     

采摘机器人开放式控制系统设计

在采摘机器人控制系统设计中引入开放式控制思想,采用分层控制作为控制系统的体系结构。硬件平台由PC104工控机和PMAC2—104多轴运动控制卡构成。控制软件划分为任务层、系统层和伺服层。在6自由度机器人平台上,以腕关节的旋转自由度为例,进行初步测试。测试结果表明,当比例增益为34000,微分增益为4200、速度前馈增益为680、加速度前馈增益为1000时,系统具有良好瞬态响应特性、定位精度和速度控制性能。     

高架草莓采摘机器人设计与试验

设计了一款针对高架栽培模式的草莓采摘机器人。该机器人由履带式行走机构、基于机器视觉的精密运动定位机构和一个可同步剪切夹持草莓果柄的末端执行器等机构组成,采用以ARM9为核心的分层式控制系统。温室内实地试验表明该机器人能够自主识别、定位并无损伤采摘高架栽培模式下的成熟草莓,采摘成功率可达88%,采摘单颗草莓时间为18.54 s。     

玫瑰采摘机器人的设计与实验

玫瑰精加工因需求不一致,需依据花朵的颜色和尺寸等指标选择性采摘,是影响玫瑰精加工、人工消耗最大的瓶颈环节.选择性玫瑰采摘机器人能精准采摘并降低人工成本,已成为国际上玫瑰采摘机器人研发的重要方向.基于此,笔者设计了一种新型玫瑰采摘机器人,该采摘机器人采用微型电脑控制,输入采摘花朵的颜色尺寸等指标和采摘路线指令后,机器人通...     

排球运动规划在采摘机器人识别与定位中的应用

在排球比赛过程中,扣球是得分最关键的动作之一,为了得到合适位置出手点、角度和力度等优化数据,可以采用排球机器人训练的方法,通过植入人工智能算法,对扣球过程中的数据进行采集,最后通过运动规划使扣球动作达到最佳姿态。排球机器人运动规划方案可以移植到采摘机器人的智能化训练上,加快对果实信息采集和处理效率,从而更快地捕捉到果实目标,对路径规划做出响应,对于提高采摘机器人定位和识别能力具有重要的意义。为了验证方案的可行性,对基于排球机器人运动规划系统的采摘机器人定位识别功能进行了测试,结果表明:采摘机器人可以成功定位和识别果实,且响应速度较快、误差较小,可以满足采摘机器人定位识别功能的设计需求。     

设施番茄采摘机器人设计与研究

针对设施番茄采摘存在用工难、用工贵、劳动强度大等问题,文章设计了一种温室番茄采摘机器人。该番茄采摘机器人主要由视觉系统、末端执行器、机械臂、底盘和辅助照明机构等组成,并基于各设计结构完成温室番茄采摘的工作流程设计。该采摘机器人通过ZED 2i双目立体相机对番茄果实进行识别与定位后,机械臂引导末端执行器完成番茄果实的采摘。试验结果表明,视觉系统与各模块之间运行良好,单果采摘耗时约为18 s,采摘成功率达88%。     

黄瓜采摘机器人嵌入式系统的设计与实现

将嵌入式系统应用于智能农业机器人是该领域今后发展的一个趋势.为此,介绍了黄瓜采摘机器人基于DM642+S3C2410嵌入式系统的设计与实现;阐明了该嵌入式系统的硬件组成原理及软件结构.经系统与机器人移动平台以及机械臂联调测试表明,其实时性好、识别率高、定位精确、功耗小且成本低,能够完成非结构化环境下对黄瓜果实的识别与定位,并最终完成对黄瓜果实的采摘.     

基于冗余控制策略的采摘机器人设计

针对采摘控制系统精度较低、采摘效率不高的问题,基于冗余控制策略设计了采摘机器人,主要由传感器模块、远程控制模块、控制器模块、执行器模块和中央控制器组成。从冗余度机器人自运动的角度、构造性能指标和自运动变量,对机器人的运动功能变量进行优化和控制,提高对机器人的关节控制。对采摘机器人进行试验,结果表明:机器人可以完成对果蔬的采摘,且保证果蔬表皮的完整性。     

果实采摘机器人的研究综述

分析了果实采摘机器人工作对象特点,从采摘机器人机械手的设计、末端执行器的设计、行走装置的设计、果实的识别和定位方面分析了果实采摘机器人的国内外发展现状,并探讨了采摘机器人存在的关键技术问题。     

基于PLC的采摘机器人平台设计与研究

随着我国农业生产规模的扩大,日益增长的劳动力需求和落后的传统农业生产方式之间的矛盾越来越突出.采摘作业是农业生产中较为普遍的环节,为克服传统采摘作业效率低、安全隐患大等问题,设计了基于PLC的采摘机器人平台,完成了机器人平台的结构设计.同时,通过建立机器人的动力学模型,求解了各关节机构与采摘目标之间的运动关系,通过硬件...     

基于计算机网络算法的智能采摘机器人设计

为了提高采摘机器人的路径规划能力,基于计算机网络算法设计了智能采摘系统。首先,采摘机器人采集农田图像时,基于PSPNet网络算法,设计改进型计算机网络算法,实现农田环境因素识别;其次,识别获得道路特征图,并进行图像处理,得到道路边缘,拾取道路两边缘中线离散点,进行引导线拟合;最后,采用双目视觉系统实现障碍物定位,进而建立路径规划函数,当路径规划函数取最小值时,道路规划最优。对引导线精度进行测试,结果表明：误差分布范围为-1.2%～5.3%。对障碍物测距进行测试,结果表明：机器人和行人之间的相对偏差分布区间为[-2.2%, 2.8%],和车辆之间的相对误差分布区间为[-2.9%, 3.4%]。     

基于虚拟仿真软件的采摘机器人运动分析

为了实现采摘机器人最优设计,建立了采摘机器人的虚拟样机模型,借助D-H矩阵方法建立了机器人运动分析的理论模型,确定了机器人各运动构件与末端执行器在空间位置之间的关系。采用Pro/E软件建立了采摘机器人三维模型,并将模型导入到了ADAMS仿真软件进行了运动学仿真分析。结果表明,采用虚拟仿真软件可以得到转动副角度随时间变化的情况。依据此方法可以求出每个转动副的位移、角速度、角加速度的变化情况,从而分析整个机器人的运动情况,对于采摘机器人的优化设计具有重要的参考价值。     

温室草莓采摘机器人设计与试验

为实现温室草莓采摘机械化和自动化,设计并制作一种应用于日光温室的草莓采摘机器人。该机器人能实现自主路径规划,行走过程中识别成熟草莓并完成采摘。设计以ROS分布式计算系为主控制网络,以激光雷达进行移动机器人的地图构建与定位,双目深度相机实现对成熟草莓的识别和定位,搭载柔性仿生夹爪6自由度机械臂实现目标草莓抓取和放置。设计机器人软件平台,使用改进A*算法实现自主路径规划和导航避障;利用R-FCN目标检测网络和双目视觉技术实现成熟草莓检测及定位。结果表明：该草莓采摘机器人可实现目标检测及定位,检测到的草莓坐标与机器人手爪坐标的误差在4 mm以下,成熟草莓识别率为95%,满足采摘要求。