基于迭代学习PID算法的苹果采摘机器人设计

为了提高采摘机器人机械手控制系统的精准性和采摘机器人的移动效率,设计出基于迭代学习PID算法的苹果采摘机器人。借助MatLab软件平台进行模型搭建及控制系统仿真测试,实验室条件下进行硬件结构设计,并完成采摘过程测试、路径规划避障测试和采摘果实破损率统计分析。实验验证表明:基于迭代学习PID算法设计的采摘机器人可准确锁定采摘目标,迅速实施稳定的采摘动作,以最佳采摘角度最大程度地保证采摘果实完整性。基于迭代学习PID算法设计的苹果采摘机器人有效提高了采摘的精度和效率,使苹果整体完好率达到98.3%以上,最大限度保证了采摘苹果的质量。     

基于PLC的采摘机械手电气自动化技术研究

为了提高采摘机器人电气自动化的效率、水平及机器人的智能化程度,在采摘机械手的设计上引入了PLC控制系统,并利用PID控制算法对自动化系统进行了改进,提高了自动定位和采摘动作控制的精度。为了验证方案的可行性,模拟采摘机器人的作业环境,采用MCGS软件设计了采摘机械手作业的监测系统,并对采摘的漏采率和破损率进行了测试。测试结果表明:基于PLC的采摘机械手具有较低的漏采率和破损率,可以满足较高精度的采摘机器人设计需求。     

采摘机器人机械手虚拟现实和仿真技术研究

为了提高采摘机器人机械手群体作业的效率和精度,基于蚁群算法,将机器人虚拟仿真平台引入到了采摘机器人机械手的设计上,并利用C语言流程图编程,对采摘机械手、待采摘果实等进行了建模,在虚拟现实环境中对机械手的作业情况进行了仿真模拟。通过模拟结果对采用蚁群算法和不采用蚁群算法时机器人机械手的作业效率和采摘定位精度进行了对比,结果表明:采用蚁群算法可以明显提高机器人机械手的作业精度和作业效率。     

基于遗传迭代和模糊控制的采摘机器人目标追踪算法

为了提高采摘机器人目标追踪的效率和精度,在机器人视觉系统和控制系统的设计上引入了遗传迭代算法和模糊PID控制器,通过对图像处理过程和机械执行末端动作过程进行优化,可以得到更佳的采摘效果。在视觉系统对采摘图像进行处理时,可以通过遗传迭代算法对高质量图像进行筛选,并提高果实成熟度匹配的效率,果实识别后采用模糊PID控制算法对机器人执行末端进行控制,使其可以以更高的精度追踪到果实,执行采摘任务。     

采摘机器人动力学建模及动作规划仿真研究——基于SolidWorks

为了提高采摘机器人的自动化采摘效率和质量,将机器人动力学建模和仿真模拟方法引入到了采摘机器人的设计过程中,基于SolidWorksv软件建立了采摘机器人机械手的三维模型,并将其导入到ADAMS软件中进行了仿真模拟计算,得到了机械手动作的轨迹,通过对轨迹数据的分析可以实现机械手动作的优化。在机器人动作控制精度的优化上采用了神经网络PID算法,并对优化前后的动作精度进行了对比,结果表明:采用神经网络PID算法可以明显提高动作的精度,对于采摘机器人的优化设计具有重要作用。     

模糊控制在采摘机器人控制优化中的应用

为了实现果树果实的自动化采摘,基于视觉定位原理,设计了采摘机器人。采用模糊控制的方法,提高了机械手定位精度,进而提升果实采摘成功率。对机械臂进行运动学分析,建立采摘终端位置与控制舵机和推杆长度之间的关系。计算械臂末端果实采摘机构和目标果实在成像平面上的差值,采用小步长算法,将该差值调整为0,进而通过调整小臂长度实现采摘。采用模糊控制的方法,建立角位移偏差e和偏差变化率ec与3个模型调整量之间模糊规则,使舵机模糊控制模型具有自适应能力,提高控制精度,从而提高采摘成功率。     

采摘机器人智能化控制系统设计研究 —基于嵌入式系统和物联网

近年来,采摘机器人被逐渐地投入到农业生产过程中,受作业环境复杂性及本身控制系统的精度影响,采摘机器人的作业效率和质量很难到达预期的设计要求。为了提高采摘机器人的控制精度和智能化程度,将嵌入式系统和物联网引入到了采摘机器人控制系统的设计上,并采用无线传感网络实现机器人和远程端的通信,利用三边测量定位提高其定位精度。为了验证方法的可靠性,以西红柿采摘作为实验环境,对采摘机器人的响应速度、定位精度以及果实的采摘质量分别进行了测试,结果表明:采用嵌入式系统和物联网设计采摘机器人的控制系统,采摘机器人具有较高的响应速度和定位精度,果实的采摘质量较高,可以满足果实智能化采摘的设计需求。     

采摘机器人执行端机械结构优化和电量模糊控制设计

末端执行器是果蔬采摘机器人的另一重要部件,通常被认为是机器人的核心技术之一。为了提高采摘机器人执行末端的工作效率,增加机器人的有效作业时间,提出了一种新的优化方法。该方法将采摘机器人执行末端采用伺服电机控制,对机器人的电量进行实时显示,以备及时充电;对机械手在运动学上进行优化设计,采用模糊控制理论实现了执行末端输出功率和电量的模糊控制。该设计缩短了采摘机器人执行末端的响应时间,降低了果实破损率,提高了作业的有效时间,为采摘机器人的现代化和自动化设计提供了较有价值的参考。     

基于PID直流电机驱动的移动式采摘机器人设计

为了提高移动式采摘机器人的控制效率和移动精度,将直流电机驱动电路引入到采摘机器人移动控制系统的设计中,并采用PID算法对移动速度进行调节,从而避免采摘机器人在移动过程中产生较大的速度波动,提高其作业时的平稳性。为了验证PID算法在采摘机器人移动控制系统上使用的可行性,模拟葡萄采摘机器人的作业环境,对采摘机器人移动过程的速度控制进行了仿真模拟,结果表明:达到速度预定目标时,PID算法比常规算法具有更快的响应速度,调节过程也更加平稳。     

采摘机械手伺服控制系统电气自动化设计——基于PLC控制器

为了解决农忙时节易破损果实采摘困难、批量采摘劳动量大的问题,对采摘机械手进行了改进,将PLC可编程控制器引入到了机械手的伺服控制系统中,从而可以快速、高效地对水果进行采摘,并可以实现定位、采摘和收取果实等一系列的自动化控制。为了验证电气伺服控制系统的可行性,对采摘机械手进行了性能测试,包括果实的采摘成功率和破损率。试验结果表明:采用PLC可编程控制器后,采摘机械手具有较高的采摘成功率,且破损率较低,可以满足高精度采摘的需求。     

采摘机器人动作技巧训练研究与应用——基于足球比赛标准动作检测系统

在草莓等易破碎果实的采摘过程中,为了降低果实的破损率,提高机器人的采摘效率,提出了一种基于标准动作边缘检测捕捉算法的采摘机器人动作技巧训练方法。该方法参考了在激烈对抗比赛中足球标准动作边缘检测的技术,可以实现机器人作业最佳动作的捕捉。为了提高边缘检测的效果,对Sobel算子、Reborts算子、Log算子、Canny算子等进行了对比,最终选取精确度较高的Log算子进行图像边缘的检测。以仿真和实验两种方法对方案进行了验证,结果表明:利用该方案可以有效地对采摘机器人的最佳姿态进行捕捉,且采用该方案对采摘机器人进行训练可以明显降低采摘过程中的果实破损率,为现代高精度采摘机器人的设计提供了技术参考。     

基于导频跟踪的果蔬采摘机器人夜间识别方法研究

为了提高果实采摘机器人在夜间作业的工作效率,提出了一种适用于果实采摘机器人机械手夜间果实定位识别的方法,引入了导频追踪技术,并在此基础上提出了一种基于直接判决的快时变信道估计方法。该方法采用了直接判决算法进行信道估计,根据夜间果实图像的二值化处理阈值,标定发出指令的信道,从而对是否采摘进行快速判决,提高了机器人的工作效率。为了验证该方法的有效性和可靠性,对机械手的夜间作业的效率和准确性进行了测试。通过测试发现:该方法可以快速地对果实进行定位,并通过校正,其有效地降低夜间误操作率,为果实采摘机器人的研究,提供了一种新的可参考的导频技术方法。     

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...     

基于单片机的仿人多指番茄采摘机械手设计

为了降低番茄采摘过程的破碎率,提高采摘效率,实现自动化采摘过程,利用单片机和PID控制技术,设计了一种新型的仿人多指采摘机械手,并采用反馈调节控制方案设计了仿人多指机械手的控制系统。基于AT8 9 S5 2单片机构建了单手指控制器,来对机械手手指夹紧力信号进行采集和处理,并发出夹紧指令。为了测试机械手的有效性和可靠性,首先对番茄的质量尺寸相关性和电压产生的夹紧力进行了测试,通过参数调整后得到了番茄夹紧力随时间变化曲线和破碎率随时间变化曲线,最后对果实采摘的采摘时间和漏采率进行了8次试验。由测试结果可以看出:对于单颗番茄的采摘最高用时仅为2.32s,最高漏采率仅为0.42%,采摘作业效率和采摘精度均较高。     

基于PLC和粒子群算法的采摘机械手电气控制系统

为了提高采摘机械手电气控制系统的控制效率,基于PLC控制器,结合计算机图像处理技术,提出了一种基于粒子群的控制系统优化算法。通过对待采摘果实图像的识别和定位,利用粒子群算法规划出最佳的采摘顺序,缩短采摘机械手的末端移动距离,提高作业效率。为了验证该方案的可行性,以真实的青椒采摘生长环境为图像采集的对象,对采用和不采用粒子群算法时机械手移动末端的距离和采摘精度进行了测试。结果表明:采用粒子群算法可以有效性地提高果实采摘的定位识别精度,缩短了移动距离,对于提高作业效率具有明显的作用。     

黄瓜采摘机械手系统研究

果蔬收获工作劳动繁重,人工收获成本占总成本33%~50%,研究开发智能型采摘机器人势在必行。智能黄瓜采摘机械手,根据黄瓜果实与叶片果梗在颜色深度上的差异,识别黄瓜果实。控制系统采用G分量RGB传感器进行图像分析,在特征提取后判断黄瓜是否满足成熟果实及采摘点位置,具有相当高的灵敏度和可操控性的特点。机械手末端采摘执行装置装有压力传感器,可以自动控制采摘力的大小,避免果实破损。机械采摘可实现长时间的连续工作,实现经济效益最大化。     

采摘机械手末端控制系统的设计 —基于PLC和MCGS组态软件

为了提高采摘机械手末端控制系统的效率和精度,将PLC可编程控制器引入到了控制系统的设计上,对采摘机械手执行末端的上移、下移、左移、右移、抓紧和松开等动作功能进行了设计,实现了采摘机械手果实定位的自动化。为了验证方案的可行性,采用MCGS组态软件对机械手动作的准确性和响应时间进行了测试,结果表明:采用PLC控制系统后,采摘机械手执行末端的准确率较高,响应时间较短,控制系统具有较高的效率和精度。因此,PLC可编程控制器在采摘机械手末端控制系统中使用具有可行性。     

苹果采摘六自由度机械手设计——基于迭代学习和智能轨迹规划

为了提高苹果的采摘效率、降低采摘过程的漏采率和破碎率,设计了一种新的六自由度的采摘机械手。该机械手可以完成夹紧、旋转、俯仰、摇摆及回转动作,通过神经网络迭代学习算法,可以有效地控制机械手的运动轨迹,提高采摘过程的自动化程度。为了验证六自由度机械手对苹果采摘的有效性和可靠性,对机械手进行了苹果采摘测试,并使用脉冲神经网络PID调节的方式调节轨迹控制误差。通过测试发现:该机械手的误差较小,可以有效地完成采摘作业,且漏采率和破碎率都很低,是一种高效的苹果采摘机械手,可以在其他果蔬采摘作业中进行设计和推广。     

农业激光自动采摘定位机器人控制系统设计——基于PID控制

结合STM32和MSP430单片机设计了一种新的农业果实采摘机器人激光自动瞄准系统,并在系统设计过程中引入了PID算法,大大提高了果实采摘机器人的定位精度和自动化程度。该系统对果实目标区域采用两组控制系统进行图像采集和运动控制。其中,STM32单片机控制图像采集设备,并对图像信息进行分析处理,数据结果经无线通信送MSP430单片机,控制电机带动激光笔移动瞄准目标位置。系统采用Open CV处理图像,实现了人机交互功能,利用PID控制算法调整瞄准误差,提高了瞄准精度,通过对电机的闭环控制,实现了激光自动瞄准功能。实验结果表明:此系统可以成功锁定目标,达到了较高的精度,为激光瞄准系统在农业自动化和现代化中的应用研究提供了理论依据。     

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,...