基于云计算的农业机器人路径规划与实时定位研究

首先阐述了云计算的的特点和工作原理,然后结合农业机器人运动特性,采用蚂蚁算法,搭建了由农业机器人、云计算平台、ARM开发板、图像处理、摄像头和无线路由器等模块组成的云系统架构,实现了一套基于云计算的农业机器人路径规划与实时定位的系统。结果表明:采用云计算平台调用蚁群算法效率高、可行性强,高效解决了农业机器人路径规划与定位问题,具有一定的实际应用前景。     

农业机器人避障路径智能规划研究

随着农业科技的发展,机器人技术凭借其作业效率高、人力资源投入少、安全隐患小等优点,在农业生产方面的应用越来越广泛.但是,机器人在未知的农业生产环境中,缺乏自动寻径功能,自适应运动能力较弱,在躲避障碍物方面的研究更是少之又少.为此,通过研究农业机器人运动系统结构及自我定位原理,建立了农业机器人运动模型,完成了避障路径规划...     

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。     

大数据分析在智能采摘机器人路径规划中的应用

为了实现机器人在果园中的自主运动,基于大数据融合,对激光测距传感器、CCD摄像机和电子罗盘等传感器采集的数据进行分析,确定当前机器人位置与航向。在果园中预先设定机器人行走路线,安装数码管地标牌,地标牌坐标已知;电子罗盘用于确定机器人航向角;CCD摄像头拍摄地标牌图像,采用图像灰度化、图像分割、图像腐蚀及图像细化的方法提取表示牌上数码管图像数据。采用模糊控制方法识别地标牌上数码管数字,CCD摄像头同时扫描行进前方是否有障碍物。激光测距传感器完成两个任务:①检测距离地标牌距离和方向角,通过标识牌坐标计算机器人当前位置与航向角;②检测与障碍物间距离,当小于1m时启动避障系统。实际测试表明:系统依托多种传感器,对果园环境感知能力强,具有较高的路径规划能力。     

基于DSP与超声波测距的农业机器人定位与避障控制

随着新兴电子集成技术和自动化技术的发展,控制系统已逐渐向数字化转变,高集成芯片广泛应用于自动化控制领域,体积小、运算能力强的嵌入式系统慢慢开始取代计算机。为此,首先分析了超声波测距功能及其优越性,采用三球定位技术,设计研究了一种基于DSP和超声波的全局定位系统;然后,采用多路超声波收发模块设计了基于超声波的自主避障控制系统,并提出一种新的模糊推理方法,实现机器人的避障和路径规划功能;最后,采用Visual C++可视化程序设计软件对避障系统进行仿真和场地试验,验证了系统的可靠性和可行性,为机器人的研究和发展提供了更加宽广的空间。     

茄子收获机器人机械臂避障路径规划

提出了一种茄子收获机器人机械臂在笛卡尔空间的避障方法.将空间障碍物等效为可以用数学建模的圆柱扇环,将三维空间的路径规划简化为二维,提高了控制的实时性;将障碍从工作空间转换到C-空间中,使对机器人的控制直接作用于关节,避免了使用雅可比逆阵进行复杂的坐标转换.将C-空间映射到图像矩阵中,通过对图像进行适当的处理,规避了在使用A*算法寻优时可能出现的失败.实验结果表明,该避障路径规划方法计算量小,实时性好,适合自然生长状态下茄子的自动收获.     

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。     

农业大数据在农业经济管理中的应用

农业是我国的基础性产业,大数据技术在农业中的应用可有效提升农业资源利用效率,提高农业经济效益,促进农业经济高质量发展。就目前来看,我国在农业经济管理中还存在对农业大数据的价值认识不足、数据价值挖掘不够等问题。为此,笔者通过阐述新时期农业大数据和农业经济管理的内涵,分析农业大数据在农业经济管理的重要意义,论述具体应用场景,提出加强农业大数据应用人才的培养、强化农业大数据关键技术研究、构建农业大数据平台、保护农业大数据的安全性等应用策略。结果表明,农业大数据提升了农业经济管理的信息化水平,促进了农业规模化发展,提升了企业核心竞争力,极大地提高了农业经济管理水平。     

基于无线网络安全的农业机器人自动避障系统

农业机器人能够感测其周围环境,解释感测到的信息,以获得其当前位置和周边环境信息;并规划实时轨迹,以到达目标对象。在整个过程中,自动避障是一个需要挑战的基本问题。为了实现农业机器人的避障功能,提出了一种基于无线网络安全的农业机器人自动避障系统。系统采用无线网络安全技术与嵌入式控制技术,引入机器人自动避障策略,并通过差动驱动农业机器人的数值模拟和实验结果验证了系统的有效性、准确性和可行性。     

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。     

番茄采摘机器人机械臂避障路径规划

以关节型机械臂避开垂直茎秆或撑杆采摘番茄为研究对象,提出了一种基于构形空间的关节型机械臂避障路径规划方法.利用空间映射原理,将关节型机械臂工作空间的三维避障问题转换为平面R-R机械臂避开障碍圆的问题,用临界碰撞关节角建立C-障碍空间的映射计算模型,将工作空间的位置避障转换为构形空间连杆关节角的计算.以能量最优函数优选避障规划的关节终点角度,利用A*算法计算平面R-R机械臂的避障关节角路径,获得一系列表示空间连杆位置的相交竖直面,并在竖直面内进行其余关节角的规划.避障采摘番茄的试验表明,机械臂带动夹持器能成功绕过直线状障碍物,引导夹持器到达果实目标位置,证明对平面R-R机械臂的空间映射建模是正确的,验证了提出的避障路径规划方法是可行的,可以应用于番茄的自动收获.     

复杂环境下农业机器人路径规划优化方法

针对在室外复杂环境下作业的农业机器人存在因能量受限导致工作完成率降低的问题,提出了一种基于改进的启发式搜索的ECA~*路径规划算法,该算法可以在资源受限的情况下完成能量损耗最优路径的规划。首先,通过建立机器人距离-能量损耗模型,计算机器人移动行进的路程和损耗的能量,并对未来的路径和能耗趋势进行评估。然后,在传统A~*算法的基础上,将距离-能量损耗模型代入启发代价函数,通过搜索扩展子节点寻找最优路径。在每次迭代过程中,通过对比剔除处于劣势的路径,以保证算法的高效性。最后,通过设计仿真实验,将改进的ECA~*算法与传统的A~*算法搜索到路径的能量损耗进行对比,并在之后的改进算法中添加相应的能量约束进行计算。仿真结果表明,改进算法减少14. 87%能量消耗,验证了ECA~*算法的有效性。     

农业大数据在现代农业中的应用

随着现代农业的发展,农业耕作越来越趋向现代化和集中化,更多的新技术开始应用到现代农业的各个方面中.应用大数据技术使现代农业生产进入智慧农业时代.通过阐述农业大数据在现代农业中的应用和未来的发展方向,提出大数据时代下现代农业的改变与发展.推动我国"互联网+农业"的融合发展,促进未来我国智慧农业的稳定发展.     

基于MiroSot系统的苹果采摘机器人路径规划研究

针对农业机器人的一个重要类型—采摘机器人,开展了基于机器视觉的路径规划的理论分析和实际应用研究。为了解决苹果采摘机器人中路径规划难度大、最优解求解困难等问题,将MiroSot机器人路径规划系统应用于苹果采摘机器人中,结合采摘机器人作业环境特点和工作需求,采用图像处理技术,设计了具有环境感知、避障和决策能力的采摘机器人路径规划系统。MatLab实验仿真结果表明:系统可以实现无碰撞的最优路径规划,并能够根据环境变化实时进行局部路径规划,证明了系统的实时性、有效性和可行性。     

大数据在农业物联网中的应用

介绍了大数据在农业物联网中的应用现状和存在的问题,并提出应加大政策支持、加强技术投入和从业者专业素质的措施,以期为促进大数据在农业物联网中的应用提供参考。      

机器视觉技术在农业机器人定位中的作用

随着科学技术的飞速发展,机器视觉技术在不同的应用场景下取得了良好的效果。机器视觉技术通过卷积神经网络、YOLO等模型,可以实现目标检测、目标分类、位置识别等。实践证明,农业机器人进一步结合机器视觉技术可以极大地提高农业智能化水平。基于此,课题组介绍了机器视觉技术在农业中的应用场景,详细分析了农业机器人的定位解决方案,结合单目相机提出了实现目标定位的方法,结合图像特征点提出了农业机器人位置的确定方法。结果表明,机器视觉技术能够实现农业机器人的精确定位,有利于农业的智慧化、自动化发展。     

基于双目视觉的农业机器人运动定位与避障研究

针对当前机器人定位避障技术中,感知外界环境信息单一及误差大等问题,提出了一种基于双目视觉的农业机器人运动定位和避障系统,可以通过双目视觉采集农业机器人周边的环境信息,实现农业机器人运动定位和避障。MatLab实验结果表明:农业机器人从起点成功到达终点,算法路径为最优避障路径,证明了系统的准确性和可行性。     

基于混合粒子群算法的农业机器人全局路径规划研究

从运动学模型和路径规划整体方案分析了农业机器人路径规划要点,介绍了混合粒子群算法原理,并基于该算法设计了农业机器人全局路径规划方案.实验对比表明:混合粒子群算法比蚂蚁算法规划的路线更优,效率更高,证实了算法的可行性和稳定性.