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。     

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。     

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。     

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。     

仿人机器人头部设计与目标跟踪运动控制

针对仿人机器人视觉目标跟踪任务需求,设计了一种高精度、灵巧型仿人机器人头部系统,构建了视觉感知模块与3自由度机械臂运动机构。利用虚拟连杆方法对仿人机器人头部进行运动学建模,将目标跟踪问题转换为机械臂的运动学逆解问题,通过计算机构可操作度与条件数,显示机器人头部对目标跟踪任务具有良好的运动学灵活性。在此基础上,基于梯度投影法建立了目标跟踪运动学逆解与规避关节极限位置的同步优化算式,并针对视觉测量系统带宽较窄、容易造成较大跟踪误差的问题,提出了在两次视觉测量间隔内用轨迹预测的方法获得目标位置的估计值,以提高跟踪精度。仿真与实验结果表明,在测量盲区内采用轨迹预测方法,可将跟踪精度提高约80%,实现高精度目标跟踪。所提出的仿人机器人头部及控制方法,对动态目标具有良好的跟踪性能。     

3WZF-400A型果园风送喷雾机改进设计

3WZF-400A型果园风送喷雾机通过安装直线导流板引导了气流速度场,在一定程度上解决了传统轴流式风送喷雾机农药浪费以及防治效果差的问题,但仍无法使靶标区域的气流速度分布与作物冠层轮廓匹配。本文以计算流体力学为手段,对该型喷雾机进行了改进设计。通过设置不同数量和角度的短导流板进一步引导喷雾机气流场,并建立了对应的气流速度场分布模型。通过对比选取最佳的改进设计方案,并进行了试验验证与喷雾性能测试。研究结果表明,当短导流板数量为2,喷雾机导流板角度组合为45°、15°、-15°和5°,且风机风速为20m/s时,在靶标处的气流速度分布能够与作物冠形轮廓匹配,所建立的模型能够较准确地模拟喷雾机实际气流速度场的分布。在此基础上以雾滴覆盖率为指标评价了改进设计后的喷雾机喷雾性能,并与改进前的喷雾机喷雾性能作对比,结果表明雾滴能够在垂直平面内按照作物冠形合理分布。     

喷杆式施药机对行喷雾控制系统设计与试验

针对现有大田喷杆式施药机喷雾过程中喷头无法精准对行喷施造成农药浪费的问题,基于机器视觉技术设计了喷杆式施药机对行喷雾控制系统。该系统包括作物行中心线位置提取上位机软件和电动喷杆控制系统,利用工业相机获取作物行RGB图像,采用G-RTG-BT算法及形态学处理实现作物行分割,基于改进的垂直投影法获取作物行中心线,利用坐标系转换实现将作物行中心线位置信息转化为喷杆横向偏移量,并经RS2 3 2串口传输至ATMega1 6控制器,控制推杆电机带动喷杆在滑轨上左右移动,借助位移传感器实时监测喷杆移动距离,以实现作物行追踪和对行喷雾控制。实验室和田间试验表明:改进的作物行中心线提取算法平均耗时12.51ms,喷杆横向偏移量计算误差小于0.44cm;电动喷杆右移最大误差0.3cm,左移最大误差0.5cm;小车速度为0.26m/s时,对倾角为5°、10°、15°模拟作物行的最大对行误差分别为3.22、2.86、2.51cm;小车速度为0.2 4 m/s,最大偏移1 4.0 2 cm时,对田间玉米幼苗的对行喷雾最大误差为4.8 6 cm,为实现作物行追踪和对行喷雾控制提供了一种有效的解决方案。     

植保无人机旋翼下洗气流对喷幅的影响研究

基于XV-2植保无人机,利用流体仿真,探究了该无人机旋翼下洗气流的速度分布特性。在此基础上,分析了在下洗气流影响下的雾滴运动方式,并进行实地测试。仿真分析说明:旋翼下洗气流从中心向外的流速差使流场从上向下有向外的铺展效应,使得喷幅增大,且喷幅与飞行高度成正比;旋翼外沿的卷扬气流使得喷幅范围内的雾滴沉积数出现2个峰值。试验结果表明:当飞行高度为6 m时,有效喷幅为10 m;飞行高度8 m时,有效喷幅为12 m。2种飞行高度下的雾滴分布均匀性基本一致。试验结果与仿真结果基本一致。研究结果可为无人机喷雾系统设计和航空植保作业参数的选择提供参考依据。