农业机器人的超声波测距系统设计

设计了一种用于农业机器人的超声波测距系统;分析了系统的硬件组成和工作原理;提出了采用声速温度补偿及针对湿度、气压和硬件电路的精度等其他影响因素的误差修正因子补偿来提高测距精度的方法.实验证明:该系统能够实现对农作物的精确测距和定位, 在一定程度上辅助农业机器人的视觉系统,使其提高精度.     

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.     

基于TRIZ的割草机器人功能设计方法研究

为进一步提升适用于草坪园艺管理的割草机器人整体作业效率,引入TRIZ发明问题解决理论针对其系统功能设计方法展开研究.根据割草机器人进行割草作业的运动学机理与系统实现功能构成,以TRIZ解决问题理论为基点,搭建割草作业核心解决问题模型,以降低其运行故障率.将TRIZ理论中的设计问题分析与冲突分析进行耦合,通过系统构件设计...     

基于改进RRT算法的猕猴桃采摘机器人全局路径规划

为提高猕猴桃采摘机器人导航效率,提出一种基于采样状态实时引导随机树扩展的改进方法(Straight-RRT)。首先,针对传统RRT算法盲目搜索的问题,引入评价指数与阈值划分采样状态,根据采样状态决定采样节点的选取方式,实时引导随机树的扩展。其次,为增强算法对不同环境的自适应性及快速避开不规则障碍物,引入动态阈值并优化最近节点选择机制。最后对路径进行优化处理,去除路径冗余点并采用贝塞尔曲线平滑路径减小路径复杂度。基于棚架式猕猴桃果园环境进行路径规划实验,实验结果表明改进后算法在猕猴桃果园环境中具有更好的适应性及规划效率,为提高猕猴桃采摘机器人导航效率提供了解决方法。     

渐开线齿面串联弹性器件传动机理研究

串联弹性器件广泛应用于外骨骼机器人驱动关节,有利于重载荷情况下的电机软启动。针对旋转类串联弹性器件转动刚度变化引起的传动力矩波动,弹性传动和刚性传动两种状态转换时的传动冲击等问题,提出了一种渐开线齿面弹性器件,建立了传动力学模型,并对器件的弹性-刚性传动过程进行了动力学分析与仿真,研究轴心装配偏差对渐开线齿面啮合滑动率与接触面接合冲击的影响,通过对弹性器件安装倾角参数优化保证了传动件转动刚度变化率最小,有效控制了弹性传动过程中的转矩波动。最后对器件进行了下肢外骨骼驱动关节工程验证和传动静特性实验,结果表明,轴心装配偏差会导致接触面接合时转矩激增,当偏差在0.05 mm内时(渐开线齿面啮合滑动率最大为0.006 5),与平面矩形弹性器件相比,转矩激增值平均降低43.55%。     

微喷周期对葡萄叶片SPAD值和叶绿素含量与产量的影响分析

为研究极端干旱区微喷灌水技术对葡萄生理和产量的影响,通过对葡萄不同生育期叶片SPAD值、叶绿素含量和产量的测定,分析不同微喷周期条件下各处理的叶片SPAD值、叶绿素含量的变化特征和相互关系及对产量的影响。结果显示:在不同喷水周期条件下,各处理的SPAD值呈先减小后增大的变化趋势,日变化值为38.31~43.8。其中,每天喷水1h处理的SPAD值日平均值最高,为42.0,之后是对照处理和每隔1d喷水2h处理,分别为41.2和40.3,每隔2d喷水3h处理的SPAD值最低,为39.3。葡萄SPAD值与叶绿素a、叶绿素b以及总叶绿素含量间相关关系显著,回归方程分别为Ca=0.1028VSPAD-2.2266、Cb=0.0796VSPAD-2.3749、Ct=0.1824VSPAD-4.4602。在葡萄品质指标和产量上,采用微喷可以提高VC含量、多酚含量和单宁含量等多项品质指标,并使葡萄平均增产5.4%,表明合理的微喷周期处理有利于提高葡萄叶片叶绿素含量,并使产量增加,而叶绿素仅是葡萄生理生长的指标之一,如光合、叶绿素荧光等指标对葡萄生理的影响仍需作更深入的研究,以期能更进一步揭示微喷条件下的葡萄增产作用机理。     

蔬菜嫁接机器人柔性夹持搬运机构设计与试验

针对现有蔬菜嫁接机器人单手爪夹持搬运机构作业时需要在上苗、切削和对接工位往复旋转作业,限制了机器嫁接生产效率,存在夹持伤苗、操作人员上苗等待时间过长、易疲劳等问题,设计了一种四手爪柔性夹持搬运机构,能够实现上苗、切削和对接工位同步作业,以及秧苗柔性夹持与快速搬运,有助于提高机器嫁接效率。提出了基于缓冲材料的柔性夹持手爪和夹持力调节方法,分析了不同厚度EVA缓冲材料的压缩力学特性,得到缓冲垫完全闭合夹持条件下对不同秧苗的夹持力。利用ADAMS软件建立夹持搬运机构动力学仿真模型,分析了秧苗不同夹持力与旋转位移的变化规律,得出当夹持力小于0.4N时秧苗脱离了夹持手的束缚,夹持力大于3.5N时秧苗夹持与旋转作业稳定。机构性能试验结果表明：选取白籽南瓜苗和黄瓜苗为测试对象,柔性夹持手爪平均夹苗成功率为98.5%,比弧形夹持手提高4.5个百分点,伤苗率降低3.5个百分点,柔性夹苗效果显著;该机构嫁接平均速度为1052株/h,是同类型单手爪嫁接机作业效率的1.72倍,嫁接成功率为96.67%,大幅提高了嫁接机器人生产效率,能够满足工厂化嫁接育苗生产需求。本文研究结果可为高速嫁接机器人的夹持搬运机构设计和优化提供技术参考。     

农业机器人并联视觉云台研究

针对智能农用机器人对机器视觉工作范围的需求,提出了一种用于农业机器人的并联视觉云台设计方案。基于双摇杆的输入输出特性,提出了一种运动支链设计方法,用于构建二自由度全球面工作空间解耦并联机构。在此基础上,衍生出两种可行的运动支链P5R和PRR,基于这两种运动支链,设计了2种二自由度全球面工作空间并联视觉云台RRP5R和RRPRR。通过运动学分析,分别建立了2种机构的位置关系表达式;通过尺寸优化,得到了2种机构的最优杆长比;通过对比得出,RRP5R型并联视觉云台具有更好的输入输出性能;通过有限元分析,研究了载荷对RRP5R型并联视觉云台运动精度的影响。结果表明,RRP5R机构强度满足要求,但杆件的累积弹性变形导致运动副的位移偏差较大。     

大空间运动3-RRRU并联机器人运动学标定与误差分析

并联机器人具有高速、高刚度和大负载等明显优势,被广泛应用到农业和工业领域,但多关节导致该类机器人控制精度不高。针对大空间运动3-RRRU并联机器人的运动学建模和误差标定方法展开了系统、深入研究。综合应用DH法和空间矢量法建立了机器人的运动学模型,在此基础上,借助偏微分理论推导并建立机器人的误差模型;应用激光跟踪仪进行不同轨迹下机器人的空间位置数据采集,对一般遗传算法进行改进,以等步距搜索策略实现主要遗传算子的优化,并通过全局数值寻优获取机器人的误差补偿数据,完成标定和补偿工作。实验表明：基于直线标定方式,补偿后直线轨迹跟踪误差控制在0.14～1.34mm,但不适用于曲线轨迹补偿,其实测补偿后的最大误差高达5.08mm。曲线轨迹标定精度高于直线轨迹标定,补偿后将直线和曲线两种路径下的最大误差分别降低至1.18mm和1.56mm。该标定方法自动化程度高,适用于含有大量关节并联机器人的误差标定工作。     

基于深度学习和图像处理的水果收获机器人抓取系统

首先,介绍了水果收获机器人抓取系统的总体架构;然后,利用深度学习对水果目标识别进行了研究,实现了一套基于卷积神经网络的目标检测算法;接着,利用图像处理技术实现了对目标物体定位的功能,可以引导水果收获机器人完成对目标水果的采摘。实验结果表明:水果收获机器人抓取系统对水果坐标的计算误差较小,且具备较强的水果识别和定位能力。