基于机器视觉的玉米秸秆行实时定位机器人设计

为了实现机器人玉米秸秆行的精确定位,对耕作玉米机器人的结构进行了改进,并提出了一种基于泰勒级数展开式的RSSI定位方法,提高了机器人玉米秸秆行的定位精度。定位系统使用高清晰度的摄像机采集图像,并采用PID闭环反馈的方式控制机器人的位移,利用PC主控端图像处理,实现了实时定位功能。为了验证机器人玉米秸秆行定位的可靠性,采用田间试验的方法对机器人的性能进行了测试。结果表明:RSSI定位方法的定位精度较高,且图像处理系统可以准确地标定玉米秸秆行,实现机器人在玉米田中的精确定位,避免了机器人在作业过程中对农作物造成损害。     

基于单片机和GPS定位的自主导航采摘机器人设计

为了提高采摘机器人的智能化控制水平和自主导航能力,改善机器人的应用限制和使用性能,提出了一种基于单片机和GPS的采摘机器人自主导航方法,克服了采摘机器人导航方式的缺点,显著提高了导航定位的效率和精度。该方法利用GPS实时接收卫星发射的时间、经纬度和高度等信息,通过RS232发送给单片机;单片机对GPS发送数据进行处理,得到控制所需的时间和位置等信息,通过与机器人所处的位置进行比较,调整机器人的姿态,实现路径的智能化追踪和规划。在实验日光温室内对采摘机器人的自主导航性能进行了测试,结果表明:利用单片机和GPS定位可以较为精确地对采摘目标路径进行跟踪,可以使机器人沿着既定路径移动,控制的精度较高,误差较小。     

基于光学导航的采摘机器人系统设计及定位方法研究

为了提高采摘机器人的定位导航精度,将光学导航方法引入到了采摘机器人控制系统的设计上,通过激光扫描和机器视觉相结合的方法,提高了采摘机器人的作业质量和作业效率。在进行定位时,首先由激光扫描方法对采摘机器人进行定位,得到全局坐标中的位置,然后利用机器视觉系统得到采摘机器人和待采摘目标果实的距离,对果实精确定位后进行采摘。采摘测试结果表明:采用光学导航系统可以准确完成果实目标的定位,可有效提高采摘机器人的采摘精度和采摘效率。     

基于传感器融合的农业机器人定位导航

为适应农业机器人在半结构化、半开放式农业场景的复杂环境区域下,GPS导航可能信号缺失、精度偏低,导致导航定位和建图的精度偏低,不能准确避障,甚至对农作物和人员造成损伤。笔者针对单一传感器在农业机器人目标检测及机器人建图中的局限性,提出了一种利用16线激光雷达和相机融合的目标检测算法,设计了一种多传感器融合的目标检测及基于elevation mapping的三维建图。仿真结果表明：LiDAR和摄像头传感器数据可以提供深度和颜色信息,并通过elevation mapping算法实现建图,实现了农业机器人识别和无碰撞导航;使用多个传感器来提供冗余信息,以减少发生错误测量的可能性,解决了农业机器人在复杂环境区域中行走及定位检测的问题。     

工业机器人与视觉系统的集成研究

工业机器人是自动化生产线中重要的执行装置,传感器技术的不断进步和使用使得工业机器人的作用得到了有效提升。其中替代人眼功能的视觉传感器,可用于为机器人控制器提供视觉信息,实现机器人运行的智能化。本文提出了一种将视觉系统和仿真程序与工业机器人集成的方法,利用视觉系统检测目标物体并计算其在机器人工作环境中的位置。通过并行通信端口将目标对象的信息发送给机器人控制器,机器人控制器利用提取到的目标信息和仿真程序,控制机器人手臂对目标进行接近、抓取和定位。文章详细介绍了系统的技术细节和集成方法,通过实例验证了该方法的有效性。     

基于机器视觉的目标识别与抓取研究

针对视觉机器人设计中传统的目标识别算法受环境、对象变化的制约,且在识别正确率及速度上存在问题,提出了基于深度学习的目标精准检测与识别方法。首先,基于深度学习的YOLO算法通过数据训练后能对目标进行准确识别,并给出目标的位置信息,然后利用双目视觉对目标进行精准定位并得到其三维坐标,最后传输给机器人并控制机器人移动抓取目标物体。实验结果表明,该方法能够准确快速地对目标进行识别与定位,并成功地指导机器人抓取目标物体。     

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。     

基于多跳无线网络和机器视觉的新式采摘机器人设计

针对农田作业环境下传感器定位节点的数量较多、覆盖范围要求广及农作物作业场地很多都没有局域网覆盖的问题,提出一种面向多跳无线网络的采摘机器人节点定位方法,并将其应用在待采摘区域的精确定位上,从而提高了采摘机器人定位和目标识别的整体性能,降低了采摘机器人总体的能源损耗。在新式采摘机器人的设计过程中,采用无线多跳网络通过多个无线路由对接收的定位数据进行转发,其部署简单,可以使定位节点进行周期性的休眠,能源消耗低,从而保证了采摘机器人能源的供应;采用机器视觉辅助目标果实定位识别系统,实现了待采摘果实的准确定位。对采摘机器人多跳无线网络定位系统进行了抗干扰能力测试,结果表明:噪声干扰的环境下,采摘机器人依然具有较好的通信能力,可以对待采摘区域实现较为精确定位。     

果树快速定位采摘机器人设计——基于红外和激光扫描技术

为提高采摘机器人的自主导航能力和采摘效率,实现机器人的快速果树识别和定位,结合红外测距传感器与计算机图像处理技术,利用激光扫描传感器体积小、功耗低、速度快、抗干扰等特点,提出了一种非接触式测量果树深度信息的方法;并结合计算机图像处理对果树进行了标定,实现果树的快速识别与定位,为采摘机器人运动轨迹规划提供了自主导航的参数。为了验证该方法的可靠性,在采摘机器人试验样机上安装了红外线测距和激光扫描快速定位装置,并通过左右两侧果树的导航路径拟合,得到了机器人的行走路径,通过对比红外线测距和激光扫描的结果发现,其拟合路径基本吻合,从而验证了该方法测量数据的可靠性。根据不同的树高对应的枝叶密度,利用计算机图像处理对果树进行了标定,最后利用激光扫描方法对标定后的果树进行了快速定位,并将结果和全站仪的结果进行了对比,结果表明:激光扫描和全站仪之间的最大误差仅为20mm。这说明,激光测量的精度较高,可以满足设计的需求。     

采摘机器人视觉伺服控制系统设计

分析了采摘机器人目标位置与机器人关节角度之间的运动学关系,给出了两者之间的坐标变换公式.根据伺服控制特点,在机器人伺服控制中引入模糊PID控制方法,利用模糊控制策略在线自适应整定PID参数,提高了控制系统的动、静态性能.仿真和实验结果验证了设计的合理性和有效性.     

轮式并联调姿机器人冗余控制策略研究

针对大型精密复杂零部件的集成装配,提出一种将全域全向运动与调姿微运动融合于一体的轮式并联调姿机器人。通过共享部分自由度方式将全向运动特征融合于并联机构,解决大范围任意方向移动与小空间内精密调姿高效连续操作的问题;针对轮式并联调姿装备的定平台开放特性与冗余特征,设计基于力位混合的单分支与整体冗余控制策略,选取并优化轮式并联调姿机构的主动输入方式,基于螺旋理论对位置控制轴的选取合理性进行分析,评估2种控制方式在不同的末端姿态域内的性能,得到设备在不同目标姿态时力位混合控制主动输入选取策略。基于ADAMS与Simulink软件搭建环境一致性良好,可控制较强的机电一体化模型,验证轮式并联调姿装备采用力位混合控制策略可行性与设备调姿精度。工程样机实验结果验证了所提出的冗余控制策略能够实现轮式并联调姿机器人功能,保证了调姿精度,为开发具有高可靠性、大尺度、重载荷、高精度同时兼具高精度全向运动和精密调姿功能的高效连续作业特征的6自由度并联调姿、对位、装配智能机器人奠定了理论与实践基础。     

基于速度逆运动学的六足步行机器人位姿闭环控制

六足步行机器人位姿控制系统是强耦合冗余非线性系统,对单腿速度逆运动学进行研究,建立六足步行机器人速度逆运动学模型,对六足步行机器人位置和姿态进行解耦控制。对机器人位置和姿态采用比例控制策略,建立机器人位置控制闭环和姿态控制闭环实现六足步行机器人位姿闭环控制。基于六足步行机器人平台,由MATLAB和ADAMS建立六足步行机器人仿真模型,并对六足步行机器人位姿闭环控制进行联合仿真,仿真结果验证了六足步行机器人位姿闭环控制方法的正确性。     

基于Qt5.0的机器人姿态检测与控制系统的设计

针对农业上降低生产安全危害、减少生产成本及节约劳动力的需要,提出了机器人远程控制的精细化要求,即快速性、可靠性。本设计上位机选用基于QT5.0的开发平台,无线通讯方面选用NRF905无线通讯模块作为通讯手段,选用MPU6050作为姿态传感器采集机器人的实时姿态数据。经验证表明:该控制系统平台的反应速度较高,且能准确传回姿态数据,达到了短距离无线控制与检测姿态的目的,为农业大棚采摘定位提供了技术保障。     

基于PLC和机器视觉的采摘机器人智能控制系统设计

利用PLC和机器视觉技术,采用图像传感器拍摄水果图像,提取出目标水果图像的坐标和位姿,并以此驱动控制采摘机器人以最优路径和最佳姿态采摘到目标水果.为了验证系统稳定性,在苹果种植区进行了实际采摘试验,结果表明:采摘机器人机械手可以稳定抓持到目标苹果并完成采摘过程,且期间耗时较短,具有较强的稳定性.     

基于视觉与惯性的农机组合导航的方法研究

以棚室电动微耕机为试验平台,提出了一种基于视觉与惯性融合的组合导航方法。利用摄像头、陀螺仪和加速度计在微耕机上实现了低成本、高精度的导航定位。通过以导航线为参考系的位姿描述建立农机运动学模型,采用卡尔曼扩展滤波对两种导航模块得到的农机位置、速度和航向角信息进行最优融合估计。微耕机实际行走数据的仿真实验表明:该方法能够为农机自动作业提供实用可靠的导航信息。     

串联机构运动学反解的D-H四元数方法

普通四元数方法在串联机构运动学反解时存在方程数量不足和求解困难的问题,为了解决这些问题并建立新的串联机构运动学反解方法,提出串联机构运动学反解的D-H四元数方法。首先给出了包含D-H参数的四元数变换通用方程式,提出将四元数变换方程式分离为位置和姿态两个方程式,这两个方程式可构造出含有7个方程的方程组,使方程数量满足4R以上串联机构运动学反解的要求。为了降低方程组的求解难度,提出了取姿态方程中三角函数的一半组成新的姿态方程,将方程次数降低为原来的一半。采用所提出的D-H四元数方法对PUMA机器人进行运动学反解分析,得到了该机器人的8组反解。根据所求得的8组解,建立了PUMA机器人的8个位姿的三维模型,并测量了PUMA机器人三维模型的末端位姿数值,与所给末端位姿数值完全相同,验证了所提出的DH四元数方法的正确性和有效性。     

RTK GPS系统在智能化农业机械装备中的应用

智能化农业机械装备是全球卫星定位(GPS)、传感器、机电液一体化、计算机控制等各项技术的集成.RTK GPS是建立在实时处理两个测站的载波相位基础上的定位系统,能够达到厘米级精度.为此,介绍了RTK GPS系统在智能化农业机械装备中的应用.该机械装备系统能根据小区处方图实施变量作业,调控差异,优化作物生产管理措施,提高农业物料的科学利用率,使精准农业得到更好更快的发展.     

大型玉米收获机底盘组立工装及柔性焊接方案

针对大型玉米收获机底盘机架生产现状,提出了设计制作数字化底盘机架柔性焊接生产线,重点就机器人焊接时的组立工装问题提出了解决方案。同时,对于何种零件精度、位置精度适合机器人焊接,何种结构设计适合机器人焊接,以及焊接工艺如何优化等问题,进行了初步探索。      

精准施药机器人关键技术研究进展

精准施药机器人是在及时获取作物病害信息的基础上,对病害部位进行准确的定量衡量,并根据其差异性采取变量施药,实现按需施药。精准施药机器人关键技术包括有针对性的作物病害识别技术、精准施药技术及自主行走技术,自主行走是基础,病害检测和精准施药是核心。根据目前的研究进展,综合阐述了精准施药机器人的技术分类及应用,总结了现有技术的局限性及重点需要解决的问题,并提出了未来精准施药机器人的发展方向。     

采摘机器人位置校正方法研究——基于无线传感网络和超带宽调频方法

超带宽雷达是新近出现的一种高分辨率雷达,当信号带宽和其发射中心频率的比大于0.25时,就被称作超带宽,带宽越大,雷达对目标的分辨能力越高。超带宽雷达具有高分辩能力,如果将其使用在采摘机器人定位导航系统中,可以有效地提高采摘机器人的定位导航精度和效率。为此,提出了一种基于无线传感网络和超带宽调频技术的采摘机器人位置校正方法,并以实际采摘环境作为研究对象,对采摘机器人的位置校正过程进行了测试。测试结果表明:采用超带宽调频无线传感网络方法,定位校正精度要高于传统的定位算法,且定位效率高,对于新型自动化采摘作业机器人的研究具有重要的指导意义。