基于ADAMS的采摘机器人动力学仿真研究

首先,对ADAMS动力学仿真过程进行了分析和介绍,采用SolidWorks三维机械设计软件建立采摘机器人虚拟样机;然后,建立了采摘机器人动力学方程并进行了动力学分析,并利用ADAMS软件进行了仿真.仿真结果表明:采摘机器人末端执行器在各坐标轴上的速度和加速度都比较稳定光滑,各个时间端没有间断点,表明采摘机器人各个关节在...     

基于机器学习的采摘机器人动作执行效率优化研究

为了提高采摘机器人动作的执行效率,提高动作执行的控制精度,将机器学习算法引入到了采摘机器人控制系统的设计上,利用机械学习和归纳学习设计了采摘机器人的机器学习方法,并利用PID反馈调节对学习过程进行了优化,从而得到了效率较高的机器人采摘动作执行系统.以相同时间内果实的采摘量为作业任务,对不同机器学习方法的机器人采摘果实数...     

基于VR技术的采摘机器人动力学仿真分析

在采摘机器人的设计时,为了提高其动力学设计的效果,将VR技术引入到了设计过程中,采用计算机软件创设虚拟环境,支持对采摘机器人动力学进行仿真,并具有数字化展示功能,可以更好的将产品的初步设计展示给设计者和客户,使产品具有更好的整体性和协调性.为了验证方法的可靠性,以采摘机器人底座的设计为例,对其设计效果以及设计耗时进行了...     

基于VR技术的采摘机器人采摘环境仿真研究

为了提高采摘机器人采摘果实的准确率,提升机器人的作业效率,将VR虚拟现实技术引入到了采摘机器人的设计上,提出了基于小波神经网络的机器人PID控制器优化算法,并通过对采摘虚拟环境的创建和机器人的虚拟建模,验证机器人的作业性能.以黄瓜真实生长环境为研究对象,创建了采摘机器人的作业环境,并对采摘机器人的采摘准确率进行了对比,...     

基于遗传算法的采摘机器人轨迹规划

以总距离最短作为性能指标,以6自由度采摘机器人作为研究对象,在考虑各关节速度、加速度和加速度变化约束的基础上,采用遗传算法对机器人所经过各点的进行路径规划.运用robotics toolbox 工具箱进行仿真,结果表明:所设计的机器人轨迹规划方法既能保证总路径最优,又可使机器人的轨迹平滑.     

体育动作多媒体数据库在采摘机器人执行器上的应用

采摘机器人动作的规范性和准确性不仅关系到果实的采摘效率,还会影响到采摘的效果,特别是易损果实,很容易造成果实的破碎,降低采摘质量.为了提高采摘机器人动作的准确性,基于体育训练项目的多媒体数据库,结合神经网络机器学习训练和图像处理技术,对采摘机器人动作进行了训练和优化,并对动作的准确性进行了仿真模拟.结果表明:优化后的采...     

数字国画产品设计在采摘机器人动作仿真中的应用

首先,介绍了数字国画的产品设计,并将其应用在采摘机器人动作仿真中;然后,分析了采摘机器人机械臂运动学和动力学模型,对机械臂的驱动控制进行了深入研究;最后,基于Matlab对采摘机器人动作“掰”进行了仿真分析。结果表明：随着姿态角β或γ的增大,苹果与果枝连接处产生的力矩都会发生变化;而使用动作“掰”采摘苹果时,改变姿态角γ更容易采摘到苹果。     

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。     

农业采摘机器人机械臂结构设计

【目的】农业采摘机器人是一种集机械、电子、传感、计算机于一体的多功能农业机械设备,被广泛应用于水果、蔬菜采摘领域。但其在对果实的识别和抓取方面仍存在很大的不足。【方法】机械臂是农业采摘机器人重要的组成部分之一,也是其主要执行机构。笔者根据机械臂结构特点与功能需求,设计了一种六自由度、关节运动灵活且可更换的采摘机器人机械臂,该机械臂通过控制系统调节3个平动关节在工作空间中的位置和角度,从而获得末端执行器能够完成采摘任务所需的最小工作空间,通过六自由度变换得出6个关节在工作空间中坐标系之间运动轨迹关系。该机械臂由视觉模块、驱动模块及控制模块构成。基于D-H参数法对采摘机器人机械臂进行运动学分析,并进行仿真验证。【结果】该机械臂具有较好的定位精度,能够满足农业采摘机器人对果实的抓取要求。     

六自由度农业采摘机器人驱动控制仿真研究

农业采摘机器人是21世纪精准农业的重要装备之一,利用仿真技术分析机器人的运行情况和合理的优化机器人是未来机器人的研究的重点.为此,采用Matlab/Simulink环境下的Simulink工具箱、SimPowerSystems模块库和powerlib模块库三者相结合的方法,建立了通用型六自由度机械手农业采摘(GMFS-360)机器人仿真模型并进行了仿真分析,利用Matlab的函数模块对机器人的运行性能进行了优化设定.然后,建立了农业采摘机器人的驱动控制系统仿真模型、定位控制系统仿真模型、速度和惯性矩系统仿真模型,实现了虚拟环境下机器人的各个旋转轴的驱动运行,通过仿真分析证明了控制算法和仿真模型的正确性.通过对农业采摘机器人仿真分析,可以直观地了解采摘机器人的构造原理及其运行状况,为农业采摘机器人的调试和具体实际操作提供理论依据和模型.     

基于启发式搜索算法的自动采摘机器人路径规划研究

对启发式搜索算法进行了分析和介绍,并选择采用A*算法进行自动采摘机器人路径规划研究.研究了采摘机器人路径规划的二维空间环境的模型,并采用栅格法建立了采摘机器人路径规划空间模型.利用Mat-Lab软件对模型进行了仿真实验,结果表明:改进的A *算法可以明显改善采摘机器人移动路径,使规划的路径更加平滑,证实了改进算法的可行...     

基于OpenGL和MATLAB的五自由度采摘机器人动态仿真

为验证运动学分析的正确性,形象直观地反映运动过程,建立了基于OpenGL和MATLAB的采摘机器人可视化动态仿真平台。利用Denavit-Hartenberg方法建立了机器人运动学模型,得到了机器人的运动学正解。采用简化的反变换法求解机器人运动学逆解。采用SolidWorks建立机器人的三维模型,然后通过Deep Exploration将其转换成OpenGL所识别的cpp格式文件。基于VisualC++6.0与OpenGL的仿真平台,对机械手的运动学正解、逆解、抓取动作进行可视化仿真验证。并且利用MATLAB的Robotics Toolbox对机械手的各关节进行轨迹规划。仿真结果表明:D-H法建立的运动学模型反映了采摘机器人的真实运动情况,采摘机器人运动学正逆解正确。     

机器人采摘葡萄果穗振动仿真与试验

针对机器人摘取及移送过程中导致的果穗振动与果粒脱落问题,提出了一种面向穗轴激励输入的果穗振动仿真模型。以葡萄为研究对象,在果穗梗-果结构特性基础上,提出了挠性杆-铰链-刚性杆-质量球复合果穗模型,并由试验确定了模型中各级梗间铰链弹性系数与阻尼系数、果粒尺寸与质量的正态分布规律,获得了主穗轴的抗弯特性。进而利用激光3D扫描重构得到梗系统,根据试验结果分别进行刚性、挠性杆件定义和果粒与梗间铰链的添加,构建得到果穗振动仿真模型。通过仿真精度验证试验发现,在激励作用的加速、匀速和减速阶段,经正态分布统计仿真与实测中果穗的各果粒摆角均值与标准差相差均在2%和6.6%以内,表明不同阶段其精度均良好。最终利用该模型分析了不同激励方式及不同采摘阶段对果穗振动的影响。果穗振动仿真模型的建立,为实现各类果穗的机器人减振低脱采摘提供了有力的分析工具。     

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。     

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。     

基于Simulink的采摘机器人智能控制系统云平台仿真

介绍了采摘机器人需求和系统总体框架,建立了采摘机器人运动模型和Simulink仿真平台,采用Simu-link仿真工具对采摘机器人进行了运动分析.仿真结果表明:采摘机器人可以根据障碍传感器和工业相机获取的信息改变前行方向,实现了避障和转向功能,证实了采摘机器人运动模型和Simulink仿真平台的合理性和可操作性.     

VR技术在采摘机器人仿真系统中的应用研究

采用VR虚拟现实技术,利用Novint Falcon控制器,以采摘机器人为研究对象,建立和搭建了采摘机器人的运动学模型和仿真平台,实现了采摘机器人的虚拟操作。仿真结果表明:采摘机械手精确地执行了圆形轨迹的运动模拟,实现了逆向运动学计算与仿真,为研究采摘机器人正、逆运动学提供了一定的理论参考。     

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。     

采摘机器人自主采摘学习能力研究 —基于LM-BP神经网络

为了让采摘机器人更加快速和准确地识别目标水果的成熟度,提出了一种基于BP神经网络的自主学习方法。由于BP神经网络容易陷入局部最优值且训练效率较低,因此进行了改进,实现了LM-BP神经网络算法。测试结果表明:与BP神经网络算法相比,LM-BP神经网络算法训练学习速度更快,测试精度更高,能够满足采摘机器人对目标水果成熟度识别精度的要求,具有一定的应用价值。     

基于改进蚁群算法的果蔬采摘机器人三维路径规划

近年来,我国"农民荒"问题越演越烈,大量年轻劳动力外出务工,农村土地荒置越来越多。我国人口高龄化严重,农业人口的减少,劳动力缺口过大,导致对农业机器人的需求极为迫切。随着农业机械和自动化技术的快速发展,农业机器人也在不断发展,其可以更好地适应生物技术种植产业发展,过去传统的采摘方式将会有很大改变,农民种植的侧重点即将改善。为此,基于改进蚁群算法,设计和规划了果蔬采摘机器人行走的三维路径,并增加在前进过程中的自适应调整功能。实验仿真结果表明:基于改进蚁群算法的果蔬采摘移动机器人三维空间路径规划在路径和转弯个数上都做到了最小化,能够很好地满足采摘机器人运行需求。