基于“互联网+”的工业机器人群体系管理与协作机制研究

在以工业机器人为核心的智能制造中,由原来单一的工业机器人应用转变为多工业机器人大规模集群协同作业的应用趋势不断发展。任务和环境的复杂性,使得智能制造需要多个工业机器人协同组合作业完成生产,从而完成更复杂的工作任务,极大地提高工作效率。文章以多工业机器人协同作业和管理为研究对象,以"互联网+"为技术基础,构建MES管理体系和协作机制,探索一种具有柔性适应动态多变问题的工业机器人机群管理体系和协作MES生产监控系统,是当前多工业机器人系统研究的一个发展方向。     

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。     

中国机器人发展现状分析

随着我国科学技术的不断发展,传统工业机器人已经逐步向地面运输、航空及核环境探测、医疗服务、教育娱乐、救灾救援等人类无法作业的特种机器人发展。与传统的、仅适合在固定环境下作业的工业机器人相比,现在的机器人已经朝具有功能多样化、运动环境复杂、智能化程度高、人机交互性强等特点的趋势发展。本文主要介绍了国内外机器人的发展现状,分析了现阶段的机器人技术基础,并对未来机器人发展提出了建议。     

基于机器视觉的农业机器人自主作业研究

在科技高速发展的时代,农业生产与智能科技的结合越来越紧密。农业机器人与工业机器人具有一定的相似之处,都包含了信息感知、自主作业以及路径规划等内容。为了进一步适应农业现代化发展,人们对农业机器人有了更深入的研究。文章主要基于农业机器人自主作业的研发意义与价值,探析了其自主作业设计过程。     

自主导航果园作业机器人设计——基于自适应遗传算法和样条曲线

为了提高果园精细作业的自动化程度、降低作业成本、推动机器人产品的应用,设计了一种新的果园作业和管理的履带式移动机器人,并提出了一种基于自适应遗传算法和样条曲线的机器人自主导航算法,开发了基于VC++6.0编程的机器人PC控制器。机器人通过对位置角速度和姿态角速度的标定,在控制器中对信号进行处理,并发出控制信号,提高了机器人轨迹控制的精度。对果园作业机器人进行了测试,结果表明:果园机器人在不平整路面上的作业稳定性较好,将速度控制在0.15m/s时,机器人在20m的行驶过程中,其横向最大偏差仅为0.016m,控制精度较高,对果园复杂地形的适应能力较强,满足了果园作业机器人的设计需求。     

采摘水果机器人

日本开发了一系列不同用途的农业机器人,除嫁接机器人外还有采摘水果机器人。这种机器人有他自身的特点:它们一般是在室外工作,作业环境较差,但是在精度上却没有工业机器人那样要求高。如     

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。     

基于单片机的搬运机器人控制系统

搬运机器人(transfer robot)是可以进行自动化搬运作业的工业机器人。搬运机器人可以通过C语言编程实现单片机上控制,通过实验和调试,实行机器人的抓放料,也可以实现自己的自行运行。     

农业物料移运机器人协同作业时间最优轨迹规划方法

为了解决机器人将农产品从收获场所转移到仓库或运输车辆存在的移动轨迹和作业轨迹相对独立且耗时长的问题,本文设计一种物料移运机器人,并提出一种物料移运机器人协同作业时间最优轨迹规划方法,获得机器人作业系统和行驶系统协同作业的时间最优轨迹。该方法建立机器人协同作业的运动学模型和动力学模型,对物料移运机器人开展时间最优轨迹规划,并基于Lyapunov理论设计控制律减少跟踪误差,最后通过Matlab/Simulink和ADAMS联合仿真验证方法的有效性。结果表明,提出的轨迹规划方法可使机器人在抓放料协同作业和避障协同作业中取得平滑且时间最优的运动轨迹,机器人各关节的位移、速度、加速度、力/力矩曲线变化平缓,两履带牵引力满足机器人的要求且可快速稳定跟踪时间最优路径。     

机械手臂结构设计与性能分析

工业机器人具有工作空间大、结构紧凑、灵活性好等优点,但工业机器人机械臂的串联结构形式使其整体刚性存在不足。机器人的末端负载完全由关节处的伺服电机分担,增加了机械臂的驱动功率及能耗。针对上述问题提出一种具有机械手臂的机器人结构,机器人大臂和小臂采用平行四边形框架及对角线驱动的结构形式,利用平行四边形框架平衡外部弯矩作用。仿真结果表明,与工业机器人相比,在仅有外部重力负载作用时大臂的驱动功率可以降低20%~80%,小臂的功率与工业机器人相当;在仅有外部弯矩作用时,无需消耗电机的驱动功率,从原理上降低了机械臂的驱动功率及能耗。此外,对机器人整体刚度进行计算,计算结果表明,此机器人的整体刚度优于工业机器人,有利于提高机器人在搬运、码垛等作业中的负载能力。     

机械手臂结构设计与其性能分析

工业机器人具有工作空间大,结构紧凑,灵活性好等优点,但工业机器人机械臂的串联结构形式使其整体刚性存在一定不足。机器人的末端负载完全由关节处的伺服电机分担,增加了机械臂的驱动功率及能耗。针对上述问题提出一种具有机械手臂的机器人结构,机器人大臂和小臂采用平行四边形框架及对角线驱动的结构形式,利用平行四边形框架平衡外部弯矩作用。仿真结果表明,与工业机器人相比,在仅有外部重力负载作用时大臂的驱动功率可以降低约20%~80%,小臂的功率与工业机器人相当;在仅有外部弯矩作用时,无需消耗电机的驱动功率,从原理上降低了机械臂的驱动功率及能耗。此外,对机器人整体刚度进行计算,计算结果表明,此机器人的整体刚度优于工业机器人,有利于提高机器人在搬运、码垛等作业中的负载能力。     

新型工业码垛机器人的轨迹规划研究

随着我国智能化技术的发展速度不断加快,工业机器人在我国各大工厂的生产运用程度越来越高,其中,码垛机器人正朝着智能化、高速化、低能耗以及高效率方向发展,为工业化生产提供了良好的技术支撑,码垛机器人在实际的技术层面还需要完善。文章针对我国新型工业码垛机器人的轨迹规划问题进行了详细的分析和探讨,以期不断提高码垛机器人的工作准确度。     

基于LM-BP神经网络的采摘机器人语音智能识别系统

随着现代机器人技术的发展,采摘作业机器人也有了很大的进步,自主作业能力有了大幅度提升。各种智能化、自动化的采摘机器人被应用到果实采摘作业过程中,改变了手工采摘作业的生产发生,极大地提高了作业效率。采摘机器人自主作业过程中,由于受到作业环境的影响,还需要对机器人进行实时监测和远程控制,以保证采摘作业的顺利进行。为此,将语音智能识别系统引入到了采摘机器人远程控制系统的设计上,通过语音识别,采摘机器人可以快速执行动作指令,从而避免环境影响造成的采摘作业质量下降,或者发生碰撞事故的突发状况,提高了机器人对环境的适应能力。     

林间作业机器人的定位系统综述与展望

林间作业机器人是一种能够在林间环境下满足人们多样化需求的特种工作机器人,林间环境的复杂性使得林间作业机器人的定位存在难点,这成为亟待优化的问题。林间作业机器人定位技术的研究对提高机器人林间作业质量具有极其重要的意义。课题组综述了国内外林间作业机器人定位技术的前沿发展现状,并对其未来发展方向进行了展望。首先,对林间作业机器人的定位系统进行概述,并根据定位方式的不同对其进行分类叙述;其次,结合丰富具体的文献资料,对林间作业机器人绝对定位技术、相对定位技术以及绝对定位和相对定位结合在林间作业环境下的表现形式进行分析和探讨,并指出林间作业机器人定位系统面临的挑战;最后,探讨了林间作业机器人定位系统的未来发展趋势。本研究能为林间作业机器人定位系统的研究和升级提供一定的参考。     

基于英语文本遥控的采摘集群机器人系统设计

随着机器人制造技术的不断提高及农业、工业和军事应用需求的变化,机器人的形体越来越小,应用数量越来越大,如何高效地控制由大量较为简单的小型机器人构成的系统已经成为当前机器人研究领域的一个重要问题。采摘机器人是农业作业过程中常用的机器人,一般采用单机器人的作业模型,而随着并行计算和云计算技术的发展,采摘机器人的群体控制成为可能。本研究将蚁群算法引入到了采摘机器人群体控制过程中,并采用英语文本编程的方式对采摘机器人进行编程控制,最后通过实验验证测试了其可行性。测试结果表明:采用基于英文文本的编程方法可以成功地实现采摘机器人集群控制算法,机器人集群可以成功地躲避障碍物,搜索到最佳采摘路径,为采摘机器人的集群控制提供了一种新的方法。     

基于数控平台对工业机器人控制设计与研究

为提高连杆加工中流水线上连杆体与衬套的装配工序的效率,使用工业机器人进行装配作业;根据控制轨迹建立数学模型,设计控制算法,对数学模型进行求解。采用普通数控系统作为工业机器人控制系统。通过实验:装配机械手控制稳定、轨迹灵活、生产效率提高。     

基于WIFI数字图像传输的采摘机器人交互终端研发

在一些特殊的采摘作业场合,如复杂的山地、悬崖等作业危险性较高的地区,研究一款双向通信的机器人,一方面可以传回复杂环境的作业信息,另一方面可以通过控制中心发出控制指令,指导机器人在复杂环境中完成采摘作业,具有重要的现实意义。为此,基于WIFI无线局域网,提出了一种具有实时数字图像传输的交互终端式采摘机器人,采用高清COMS相机完成图像的采集,使用MCU处理器对图像和控制信号进行处理,利用WIFI模型完成图像和控制信号的传送。为了验证方案的可行性,分别对监控端和机器人接收端的通信进行了测试。测试结果表明:采摘机器人采用WIFI无线通信,其通信速度和通信距离相比其他无线通信方式都具有明显的优势,可以有效完成数字图像的传送。对接收终端和采摘终端的双向通信误码率进行了统计,统计结果表明:其通信的精度较高,可以满足复杂环境采摘作业的设计需求。     

小麦机械化匀播控制系统设计与试验

针对播种作业均匀性差的问题,设计基于STM32单片机的小麦机械化匀播控制系统,通过轮式机器人变速作业,并依据轮式行驶机器人实时行驶速度,控制排种电机转速,实现变速匀播。采用多级控制直流电机转速,一级控制参数为轮式行驶机器人实时行驶速度信号,采用PID控制;二级控制参数为排种器电机实时电流和转速,采用模糊PID控制。控制算法仿真结果表明,该控制算法响应时间短,超调量小,控制效果良好。播种试验结果表明,轮式行驶机器人恒速状态下的播量控制精度达96.8%,变速状态下的播量控制精度达95.1%。     

ABB机器人码垛编程优化仿真设计

ABB机器人码垛节省了劳动时间和劳动强度,提高了作业效率和准确率。本研究介绍ABB机器人工具的搭建、码垛程序的仿真优化设计,为工业机器人应用在码垛领域提供理论依据。仿真结果表明,该设计能满足码垛工艺流程,验证了程序的正确性,提高了垛型数据的利用率,减少了示教时间和复杂度,降低用户工作量。     

基于排球机器人运动规划的农机案例学习决策系统

利用排球机器人进行运动规划,可以模拟人类球员通过经验积累而采取相应动作的行为学习模式,采取案例学习的方式解决球的初始状态微小变化,如发球速度和角度变化时的运动规划问题。如果将排球机器人运动规划方法使用在农机决策系统中,通过案例学习训练可以使农机进行自主作业。为了验证方案的可行性,以采摘机器人的设计为例,将排球机器人运动规划系统引入到了机器人的定位识别系统的设计上,并采用小波神经网络算法对案例库进行训练,以获得较高的学习精度。对采摘机器人定位识别系统进行了测试,结果表明:采用案例学习和小波神经网络算法,可以使采摘机器人定位识别系统具有较高的响应速度和识别精度,满足采摘机器人自主作业的设计需求。