一种自动采摘结构模型有限元研究

为充分掌握自动采摘机器作业过程中核心部件的结构受力状态进而对其进行结构优化,并对采摘机器的结构模型进行有限元分析。在全面理解自动采摘工作原理及结构组成的基础上建立核心部件采摘作业的有限元理论控制模型,创建符合实际的采摘结构三维物理模型并导入ANSYS软件,并进行试验。结果表明:针对得出的采摘支撑臂和驱动电机机座的前4阶模态振型和固有频率范围,一方面可清晰了解部件的受应力情况,从而在进行结构设计时有效避开机械共振现象的发生,为提高自动采摘结构的使用寿命奠定基础;另一方面通过电机机座的固有频率数据统计,其试验结果与理论计算值的平均误差范围在2.73%～6.22%之间,误差控制在10%以内,验证了有限元试验分析的可行性,可为类似农机设备优化设计提供参考。     

偏心切割式苹果采摘装置设计与试验

苹果采摘是苹果生产作业中最耗时费力的环节,实现苹果快速采摘是现代化采摘作业的重要途径。本研究设计的偏心切割式苹果采摘装置主要由偏心式采摘头、可拆卸伸缩杆和缓冲下落通道3部分构成:偏心式采摘头采用刀片偏心旋转实现果柄的切割;伸缩杆采用可拆卸设计,实现不同高度苹果的采摘;缓冲下落通道采用内置缓冲布条的布制通道构成,以防止苹果在跌落过程中的损伤。在西北农林科技大学北校区园艺场随机选择5棵苹果树进行了采摘性能田间采摘试验,共采摘苹果150个。试验结果表明:该装置的采摘成功率为92.00%,苹果采摘受损率平均为4.70%。该苹果采摘装置的设计与试验为其它同类型的水果采摘装置的设计与改进提供了参考,有利于提升辅助人工的水果采摘装备研发水平。     

苹果采摘机器人本体导航系统设计与研究 —基于极限学习机与图像处理

首先介绍了苹果采摘机器人本体模型,采用图像预处理提取苹果园区路径图像的特征值;然后,基于极限学习机的路径导航模型计算和求解苹果采摘机器人本体的最优导航路径,并利用MatLab软件进行了路径导航仿真试验。试验结果表明:该系统具有很好的避障和路径导航能力,能够有效规划出最短的避障路径,从而达到智能导航的目的,验证了整个系统的可靠性和可行性。     

基于图像边缘检测技术的采摘机器人视觉系统设计

采摘机器人作业环境复杂,视觉系统往往不能准确对待采摘的果树或者果实进行准确的定位。为了提高采摘机器人视觉系统的定位精度,引入了图像边缘检测技术,通过提取待采摘果树或者果实的边缘,计算果实的位置坐标,为采摘机器人的自主行走定位和采摘作业提供可靠数据支持。为了验证方案的可行性,以待采摘果树的特征边缘提取为例,对系统的果树边缘提取的可行性及定位准确性进行了实验。实验结果表明:采用基于图像边缘检测技术的采摘机器人视觉系统可以成功地对果树进行定位,并输出果树的位置坐标,将位置坐标和实测位置坐标进行对比发现,其结果基本吻合,具有较高的定位精度。     

夹持压力可控的香梨采摘末端执行器设计与试验

库尔勒香梨是新疆特色水果,其酥脆特点为香梨机械化采摘带来较大挑战。为了降低香梨机械损伤及实现自动采摘,在分析物理特性、力学模型的基础上研制了夹持压力可控的夹持-扭转协同工作的香梨采摘末端执行器,主要包括夹持部件、旋转部件、压力反馈单元及控制单元等。以夹持-扭断时间、放果时间和采摘成功率为指标,进行采摘试验,结果表明:夹持压力阈值和扭转角度分别为7N和60°时,夹持-扭转时间在1.01～1.75s之间,放果时间在0.43～0.91s之间,采摘成功率约为94.6%。该末端执行器采摘速度快、成功率高,可为香梨采摘机器人的研发提供参考。     

基于大数据和WiFi的采摘机器人远程操作系统研究

首先介绍了大数据Hadoop技术的原理和架构,然后设计了采摘机器人运动模型和定位导航模型,并实现了采摘机器人定位导航算法,最后介绍了采摘机器人远程操作系统总体方案和硬件设计。试验结果表明:远程操控系统通过对采摘机器人的转向和移动控制,可以准确控制采摘机器人沿着果树中间道路移动,以顺利完成采摘作业,符合设计需求,对采摘机器人的远程控制具有一定的参考意义。     

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。     

改进遗传算法在油茶果采摘机优化中的应用

为了提升算法在求解优化问题时的性能,提出了一种改进的实数遗传算法(RCGA)。算法的改进之处在于引入了一种新的交叉算子及替换操作:交叉算子通过增大算子的搜索范围来提升解的质量与算法收敛速度;替换操作则同时考虑了个体目标函数值与多样性贡献率两个特征,以方波函数的模式对种群进行周期性的局部初始化操作,从而增大种群多样性。将改进的算法应用于油茶果采摘机的优化设计中,通过一系列的对比实验验证了改进算法的性能优于其他先进有效的算法;同时,改进后的算法能够明显优化采摘机的工作空间与采摘臂的长度,使整体结果提升了63.49%。可见,改进后的算法是解决采摘机优化的一种有效方法。     

采摘机器人AGV控制系统研究 —基于云平台分布式远程监控技术

远程实时监测是采摘机器人远程调度和控制的重要依据,针对当前视频监控平台凸显的瓶颈,如流媒体服务器负载过重、容灾能力弱、扩展能力弱等缺点,结合当前流行的开源分布式框架Hadoop,提出了基于分布式视频存储和并行计算视频处理的采摘机器人远程监测控制云平台系统。为了验证方案的可行性,以采摘机器人自动引导设备(AGV)远程监测和控制系统的设计为例,对使用云平台技术的通信误差和控制精度进行了测试,并对使用和不使用远程监测系统得到的定位导航效率进行了对比。测试结果表明:采用云平台分布式远程监测技术可以有效地提高AGV系统的定位导航效率和精度,对于采摘机器人自动控制系统的设计具有重要的意义。     

采摘机器人定位导航系统设计 —基于机载三维激光成像电力巡线

采摘机器人作为一种典型的农业机器人,一直未得到普及,其主要受限于果实空间分布的不规律性,以及存在视觉定位及采摘方式等技术难题。为此,将机载三维激光成像电力巡线技术引入到采摘机器人的定位导航系统的设计过程中,通过果实的圆形检测和三维重构来确定果实的质心坐标,以提高采摘机器人导航视觉的精度和效率。为了验证方案的可行性,对果实图像采集和处理的准确性进行了测试,结果表明:视觉导航系统可以成功得到标准的圆形图像,通过三维重构后,质心坐标的计算结果和测量结果基本吻合,且对果实的成功识别率较高,从而验证了方案的可靠性。