基于视觉算法的割草机器人作业系统优化

以割草机器人作业系统为研究对象,通过对割草机器人作业过程进行分析,利用高清摄像头进行目标区域草地图像采集,采用视觉算法进行草地图像转换,获取草地图像的颜色和边界特征集合,实现草地识别和草地形状识别,并根据结果进行割草作业自动化控制。试验表明：基于视觉算法建立的割草机器人作业控制系统,草地面积识别误差不大于1.5%,草地图像像素识别误差不大于3%,系统在进行草地状态识别时具有较高的可靠性。     

农业割草机器人全区域覆盖路径规划研究——基于计算机视觉技术

首先，采用运动控制、能源、传感器、核心处理器和割草等5个模块设计了农业割草机器人试验平台；然后，利用纹理特征对障碍物图像分割算法进行分析研究；最后，基于CCD^*实现了割草机器人的全区域覆盖作业。实验结果表明：使用研究的CCD^*算法大大提高了割草机器人全区域覆盖作业的能力和作业效率。     

基于物联网的智能割草机器人运动控制系统研究

以智能割草机器人为研究对象,首先基于物联网技术介绍和实现了割草机器人的定位功能,然后介绍了其运动学模型、控制系统架构和动力牵引装置,最后介绍了智能割草机器人驱动模型,实现了智能割草机器人的运动控制系统。试验结果表明:智能割草机器人能够对障碍物进行自主避障,且路径规划路线最优,实现了目标区域的全区域覆盖割草作业。     

农业机器人视觉导航技术发展与展望

概述了农业机器人主要的导航方式，综合分析了目前国内外视觉导航研究现状及存在的问题，并提出了进一步研究的方向与途径。     

农业机器人视觉导航中多分辨率路径识别

针对非结构化的农田自然环境，提出农业机器人视觉导航时的多分辨率路径识别算法。首先探讨了用于路径识别的适宜的彩色特征，然后基于小波变换分析了多分辨率边缘检测过程，最后结合跟踪路径的特点融合了多分辨率检测结果。油菜地图像的处理结果表明了该算法的有效性。     

个性化割草机器人外观设计研究

为进一步设计优化割草机器人的外型,不断提升其用户满意度和视觉体验效果,针对个性化割草机器人进行了外观设计研究。结合割草机器人的工作原理及核心部件参数,进行结构及外观信息捕捉,考虑各割草作业环境的多变性因素,将割草机器人的前结构模型按照一定规则导出为外观设计模型,进行结构模型与设计模型的互为调整,通过核心控制算法程序整合为个性化割草机器人协调性的外观模型,并进行外观设计试验。结果试验表明:一方面,整机设计周期约为6周条件下,整体测试运行效率较外观设计优化前提升2.8%以上,其结构协调性和整机的外观设计满意度均保持在平稳水平,设计合理有效;另一方面,总结出实现设计外观的标准化操作步骤,可为类似智能机器外观设计提供一定的参考。     

割草机器人路径规划的研究——基于机器视觉和人工势场算法

首先建立了割草机器人环境模型和传感器系统,然后利用OTSU算法和Faster R-cnn对图像进行分割和障碍物识别,最后根据割草机器人和周边环境搭建了一个人工势场,实现了对割草机器人路径规划.试验结果表明:割草机器人能够自行躲避障碍物目标,对预设路径进行局部重新规划,证明了该系统的可靠性和可行性.     

基于PLC的智能割草机器人控制系统

通过对目前割草机市场和智能割草机器人控制系统的分析,结合传感器检测技术、直流电机驱动技术、PLC控制技术、GPS定位技术以及触摸屏人机交互技术,设计了一套智能割草机器人控制系统,其具有运行稳定、安全可靠和响应快等性能。同时,该智能割草机器人的定位精度误差减小,割草工作效率大大提高,而智能化程度也大幅提高。      

割草机器人路径规划研究 ——基于改进蚁群算法和计算机视觉

首先,从设计需求、结构体系和控制系统设计了割草机器人总体方案;然后,设计了草坪边界提取算法和割草机器人路径规划系统,实现了一套基于改进蚁群算法和计算机视觉的割草机器人路径规划系统.试验结果表明:割草机器人能够实现草坪边界提取和规划出最优路径,割草机器人路径规划具有一定的可行性.     

除草机器人田间机器视觉导航

建立了除草机器人模型,利用VC 开发了基于机器视觉的除草机器人杂草识别和导航系统应用软件,引导除草机器人沿农作物行自动行走.提出新的图像分割算法,在RGB空间直接将农作物分割出来,再利用优化的Hough变换检测出农作物行中心线,根据摄像头姿态和透视变换原理确定除草机器人位姿.试验表明,分割一幅真彩色图像(分辨率:1 536×1 152)只需450 ms,并能够适应自然光线变化.优化的Hough变换算法使运算时间减少了1/2,导航距和导航角平均误差分别为-0.6 mm和0°,证明了此导航方案的可行性.     

割草机器人GPS/DR组合导航系统的研究

以割草机器人为主要研究对象,运用卡尔曼滤波将GPS接收机和数字罗盘构成GPS/DR组合导航系统,克服了以前割草机器人导航方式的缺点,显著改善了导航定位精度。为此,论述了GPS/DR组合导航系统的原理,介绍了试验情况并进行了数据分析,最后总结了其应用前景。     

割草机器人避障行为的研究--基于传感器测距及模糊控制技术

针对以往割草机器人避障行为控制过程中存在的问题,并依据割草机器人的智能化工作要求及障碍物的特点,提出了基于测距传感器系统及模糊控制技术的割草机器人避障行为控制方法.试验结果表明,该方法可行且具有灵活性和鲁棒性.     

基于改进ORB_SLAM2的机器人视觉导航方法

提出了一种基于改进ORB_SLAM2的视觉导航方法。针对ORB_SLAM2构建的稀疏地图信息不充分、缺少占据信息、复用性差而无法直接用于导航的问题,对ORB_SLAM2算法进行了改进,融合环境的3D、2D占据特征以及路标点空间位置、视觉特征等多模态信息构建了包含定位、规划、交互图层的多图层地图以支撑机器人的精准定位和最优路径规划;针对机器人的自主导航任务,基于先验多图层地图建立约束进行机器人的位姿估计,融合运动约束进行机器人位姿优化,实现了基于先验地图的机器人精准定位,同时基于规划图层进行机器人的最优路径规划,提升了机器人的自主导航能力。在TUM数据集及北京鹫峰国家森林公园进行实验,结果表明：所构建的多图层地图提升了机器人定位的精度和效率,性能明显优于RGB-D SLAM;基于先验地图的视觉定位方法能够进行机器人移动过程中精准、实时地定位,助力机器人按照所规划的路径实现准确的自主导航。     

农用轮式移动机器人视觉导航系统

从整体组成、农田环境中跟踪路径识别、机器人相对于跟踪路径位姿计算、系统实时性和鲁棒性改善、横向控制等几个方面对农用轮式移动机器人视觉导航系统进行了比较全面的研究。基于通用小型四轮拖拉机研制了农用轮式机器人实验原型样机,用人工绿篱模拟农作物行开展了初步实验,结果显示,原型样机在纵向速度为0．27m／s和0．94m／s时都能较好地跟踪绿篱边缘。     

免耕环境中视觉导航机器人行走路径的检测

针对免耕环境下农田作业机器人的视觉导航,提出了一种导航路径-梨沟线的检测算法,以提高图像处理速度。同时,介绍了图像采集设备,描述了农田免耕作业环境和农田作业机器人的工作流程。在此基础上,以彩色图像中的R分量为处理对象,分别判断作业区域终点和犁沟线出现位置,确定犁沟线上的候选点,并采用基于一点的Hough变换方法,获得犁沟线的直线斜率。试验表明,提出的算法具有速度快、抗干扰、准确性高等优点。     

基于视觉的吊装机器人卷扬随动控制研究

海洋浪涌对海洋物流吊装机械工作安全及可靠性有很大的影响。目前海浪运动补偿多基于IMU或MRU等船舶专用传感器,其成本较高。采用组合标识,提出基于视觉的吊装机器人卷扬随动控制方法。首先,对机械臂进行运动学分析以及手眼标定,采用视觉标识对复杂环境下的目标进行检测,采用主方向定位以及DLT算法对标识进行定位;然后通过建立卷扬系统模型,在速度环上采用伪微分反馈复合控制算法,使用基于双S形曲线运动规划加减算法进行目标运动跟踪、路径重规划,并采用加减速方法生成运动轨迹。通过搭建试验平台,模拟海上工作环境并进行静态目标和动态目标跟随试验,验证了卷扬升降控制的可行性以及随动控制策略的有效性。     

基于TMS320DM642的农业机器人视觉导航路径检

在农田非结构化自然环境下,通过机器视觉提取导航线的处理算法,利用透视投影变换得到摄像机相对于导航路径的偏移距离和偏移角,成功地在TMS320DM642系统上得到实现,并对程序进行了基于C语言的代码优化。试验结果表明,偏移角的最大误差为2°,横向偏移距离最大误差为     

基于视觉导航和RBF的移动采摘机器人路径规划研究

为了提高采摘机器人自主导航和路径规划能力,提出了基于计算机视觉路径规划和RBF神经网络自适应逼近算法的导航方法。使用图像分割、平滑处理和边缘检测技术,根据图像像素灰度值确定了导航线的位置,利用逐行扫描的方法得到了导航离散点。路径规划和跟踪使用RBF神经网络逼近算法,通过逼近误差和权值控制路径跟踪的精度,系统响应的执行端使用液压伺服系统,提高了机器人自主导航的精度。以黄瓜采摘作为研究对象,在日光温室对机器人采摘作业进行了测试,通过测试得到了RBF神经网络的路径跟踪误差曲线。测试结果表明:机器人可以很好地逼近跟踪规划路径,其计算精度较高,跟踪效果较好。     

基于激光导航的果园移动机器人自动控制系统

以实现果园作业自动化为目的,开发了一种履带式移动机器人作为作业移动平台。机器人采用激光测距仪实现对果树位置信息实现实时的采集,采用霍夫变换规划机器人导航路径,实现了树行直线方程的提取。机器人的航向偏差和横向偏差作为比例控制器的输入量,以机器人实际偏转的角度为输出量,实现机器人沿导航路径自动直线行走。机器人以0.14m/s速度直线行驶25m,最大横向偏差0.26m。试验结果表明,该系统导航控制算法性能良好。