一种基于微分进化的采摘机器人运动反解方法

针对传统的采摘机器人运动反解求法的求解过程过于繁琐及自适应性等不足,提出了一种基于微分进化的采摘机器人运动反解求取方法。该方法首先利用采摘机器人运动正解方程构造出求解采摘机器人运动反解的目标函数,然后运用微分进化算法的泛化性和自适应性对该目标函数进行优化处理,从而求解出采摘机器人运动反解。同时,为了分析该方法的性能,还分别对传统的采摘机器人运动反解和基于微分进化的采摘机器人运动反解进行了对比试验,从而验证了该方法的有效性和鲁棒性。     

番茄采摘机器人系统设计与试验

为了提高鲜食番茄采收的自动化水平,减轻人工采摘劳动强度,设计了一种番茄智能采摘机器人。该采摘机器人包括视觉定位单元、采摘手爪、控制系统及承载平台,并基于各部件工作原理制定了采摘机器人的工作流程。基于HIS色彩模型进行图像分割,提高了果实识别的准确度;通过气囊夹持方式确保果实采摘过程中对果实的柔性夹持。试验结果表明:视觉定位、采摘手爪等模块运转良好,采摘单果番茄耗时约24s,成功率可达8 3.9%以上。     

非结构环境中扰动葡萄采摘点的视觉定位技术

非结构环境下采摘机器人对扰动葡萄采摘点的视觉识别定位有实际应用价值。首先基于"挠性杆-铰链-刚性杆-质量球"模型对葡萄串形态进行分析,将其扰动状态分解为XOY和YOZ 2个平面的类单摆运动,对扰动葡萄进行视频拍摄,通过对视频中多帧葡萄图像进行Otsu阈值分割得到果实和果梗,并计算出各帧图像中葡萄串的质心;对各帧图像的葡萄串质心进行曲线拟合,计算出葡萄类单摆运动的周期与摆角,从而确定当前扰动葡萄是否适合视觉定位;对可实现视觉定位的扰动葡萄,选取类单摆中间位置质心点对应的葡萄图像,对葡萄串上方矩形区域进行Canny边缘检测,再利用霍夫直线拟合结合角度约束法实现扰动葡萄采摘点的定位。视觉定位试验结果表明:自然环境中不同光照下扰动葡萄采摘点的视觉定位准确率达80%以上,为采摘机器人应用于实际生产提供了理论基础。     

猕猴桃采摘机器人柔性移动平台的设计

针对猕猴桃采摘机器人在果园中的移动问题,结合猕猴桃棚架式栽培模式及采摘机器人的作业特点设计了一种用于猕猴桃采摘机器人的柔性移动平台。首先,分析了猕猴桃棚架式生长环境及种植模式的参数特点,阐述了移动平台的作业要求以及其整体结构。其次,对该平台的高度调解机构建立几何模型,利用Mat Lab进行了力、角度等参数的分析计算,研究其高度调节范围和连杆角度的变化关系、液压缸的最佳安装点和调节极角。最后,利用ANSYS WORKBENCH在危险点对关键机构利用进行强度校核。本研究完成了柔性移动平台的总体设计,得出了平台作业的调节极角,通过对高度调节机构的分析校核,结果满足平台的作业要求。     

基于OFDM-MIMO移动通信模型的采摘机器人设计

为了提高果树采摘机器人的智能化和自动化水平,提高机器人的实时通信和在线控制能力,实现机器人作业过程的远程控制,在采摘机器人通信系统中引入了OFDM-MIMO模型,并将移动4G技术应用到了机器人的设计中,突破了机器人控制距离限制,实现了机器人的跨区域无线通信。机器人采用视觉传感器和4G网络采集并传输图像,图像数据可以在远程浏览器端实时显示,便于掌握机器人作业信息。当机器人碰撞传感器发出信号时,可以利用OFDM-MIMO信道模型进行图像的高效传输,并将视觉传感器采集的图像信息传送给远程控制端,在采摘出现失误时可以及时地调整机器人的状态,实现果实采摘的在线控制。同时,设计了机器人的实验样机,并对机器人的果实定位能力和通信能力进行了实验和仿真。实验和仿真结果表明:该种机器人可以有效地识别普通果实和套袋果实,并且通信实验测试和仿真测试的结果吻合,从而验证了结果的可靠性及OFDMMIMO模型在采摘机器人通信系统中的可行性。     

采摘机器人选择性作业信息获取研究——基于无标定视觉伺服系统

以采摘机器人采摘作业为研究对象,以选择性采摘成熟果蔬为研究目标,基于无标定视觉伺服系统,结合果蔬成熟特性判断目标果实是否适合采摘,设计了一套以MSP430F149为核心的智能检测控制系统,可以实时处理相机采集到的图像,并选择性采摘符合要求的果实。本文重点研究了视觉伺服原理与模型、果实成熟度判断、选择性作业信息获取,以及系统的硬软件设计,并对文中设计研究的系统进行了可行性验证。试验结果表明:该无标定视觉伺服系统判断准确,能够较大程度提高机器人的可靠性与稳定性,应用前景宽广。     

果蔬采摘机械臂结构设计与性能测试

针对作业空间较小的大棚果蔬采摘环境,研制了串联式4自由度关节型果蔬采摘机械臂。采用SolidWorks建立了机械臂的3维模型,在拉格朗日法建立动力学分析模型的基础上,利用ANSYS和ADAMS分析软件,对机械臂进行静态结构分析和运动学、动力学仿真分析。静力学仿真结果表明,机械臂的最大应力为8.181 8 MPa,最大形变为0.000 329 11 m,结构设计合理,强度符合要求;运动学仿真结果表明,机械臂可以精确到达目标位置,运动过程平稳;动力学仿真结果表明,各关节的最大力矩均在安全合理的范围。为进一步验证设计的合理性,对研制的果蔬采摘机械臂进行了性能测试,结果表明机械臂定位精度最大误差±2.5 mm,平均误差±1.1 mm,带载能力3 kg,机械臂运动平稳,可以满足果蔬采摘作业要求。      

青核桃快速脱皮方法

核桃采摘后自然脱皮需要7—10天,而且脱皮后的外壳不美观。近年来,我们通过试验和摸索,总结出一套利用化学药剂快速脱皮的方法,很受欢迎。     

棉花采摘机器人红外测距技术研究

为定位棉株上的棉花,用红外测距实验装置和计算机图像处理技术结合棉花的农学生长特性测量单朵棉花的距离。在0.7~1.6 m的距离区间内建立红外测距模型,获取了棉株表面点云的距离图像,测量精度达0.0085 m。以0.65为标准差设计高斯滤波器的尺寸,用1-D高斯滤波器平滑棉株图像,用2-D高斯滤波器求取其梯度图像,以0.2 m、0.08 m为强、弱阈值,基于Canny边缘检测算子构建闭环边缘,结合形态学运算提取棉花区域,去除棉枝。用峰点滤波器削弱棉花图像中的粘连重叠现象,基于分水岭算法提取单朵棉花并求取其距离。结果表明,单朵棉花的图像识别率达91.3%,红外与人工测距结果的相关系数为0.992 2,为采摘机器人运动轨迹的规划提供了参数。     

基于RBF网络的果蔬采摘机器人运动轨迹控制研究

为了提高果蔬采摘机器人机械手运动的精确性,提高机器人移动的效率,提出了一种基于遗传算法和RBF网络的机器人运动轨迹控制方法,并对果蔬机器人机械手的活动和整体的移动轨迹进行优化,有效地提高了果蔬采摘机器人的工作精度和作业效率。为了验证设计的采摘机器人的可靠性,在大棚内对机器人的采摘性能进行了测试,包括机器人移动路径规划和机械手路径规划。通过测试发现:使用RBF神经网络算法可以有效地控制机械手在三维空间内的运动;在遗传算法控制下,机器人可以通过较少的计算次数利用神经网络算法搜索得到最优路径,计算精度达到了99%以上。其计算精度及效率高,为高效果蔬采摘机器人的设计提供了较有价值的参考。