基于无线测距的农业机器人导航定位方法

针对农业机器人应用中的自主导航问题,提出了一种基于无线测距的导航定位方法。首先,分析了机器人的机械模型和位姿描述;然后,阐述了超宽带测距的原理,并分析了基于超宽带测距的定位模型;最后,设计了基于卡尔曼滤波器的多信标传感器信息融合算法。该方法稳定性高,操作简便,解决了农业机器人在恶劣和未知作业环境中的导航定位问题。     

数控技术在弧焊机器人系统中的应用

现代弧焊机器人和变位机的协调运动是保证高效、优质生产的前提。弧焊机器人和变位机协调运动研究了焊接时机器人和变位机之间的协调运动关系的特点;对于变位机的设计规程和现代数控技术在变位机的研发中的应用做出了探讨,为孤焊机器人——变位机系统的耦合与解耦分析研究打下了良好的基础。     

基于YUV颜色模型的番茄收获机器人图像分割方法

在研究番茄收获机器人对目标图像分割识别时,经常由于采集的图像受光照影响以及分割识别算法的计算复杂性而影响到识别的准确性和实时性.通过比较RGB、HSI、YUV等颜色模型的特点,从理论上分析了YUV颜色模型应用于收获机器人视觉系统的可行性,提出了一种基于YUV颜色模型的成熟番茄分割方法.同时综合实验及经验确定了成熟的红色番茄在RGB、HSI、YUV颜色模型中阈值范围,采用直接确定色差阈值的双阈值分割算法识别成熟番茄,并对3种颜色模型在不同的光照条件下的分割识别效果进行实验对比.实验结果证实,将基于YUV颜色模型成熟番茄分割方法应用于番茄收获机器人视觉识别系统,能很好地解决其鲁棒性和实时性问题.     

基于粒子滤波的苹果采摘机器人目标姿态估算

针对苹果采摘机器人中果实姿态信息缺失造成果实损伤及采摘失败等问题,根据苹果尾部花萼遗迹区域是否可见分析了果实姿态信息机器视觉测量方法,研究了果实姿态信息的粒子滤波估计。将单目摄像机固定在机器人末端手爪上,在手爪趋近果实的采摘过程中,随机采集多帧果实图像。对每帧图像运用惯性主轴或重心点偏移两种方法计算果实在机器人坐标系下的姿态向量值,并通过粒子滤波融合来得到果实姿态信息的最优估计。实验结果表明,粒子滤波方法可以有效地融合多帧图像的苹果姿态信息,能够减小因依靠单帧图像直接测量而产生的误差。     

螺旋锥齿轮网络化制造集成平台研究

为提高螺旋锥齿轮的加工精度与效率,实现螺旋锥齿轮制造信息化,深入分析了螺旋锥齿轮网络化制造的信息流程,提出了一种螺旋锥齿轮网络化制造集成平台的功能体系结构,并通过Web服务技术实现了集成平台的应用集成与软件架构。通过搭建集成平台的原型系统和螺旋锥齿轮的联网加工试验,对该集成平台的可行性和实用性进行了验证。     

猕猴桃采摘机器人末端执行器设计与试验

进行了棚架式栽培模式自然生长条件下簇生猕猴桃无损采摘机器人末端执行器的研究。基于果实与果柄的分离特性,提出面向机器人的果实采摘方法和简化几何模型,进行了果实与果柄分离试验的可行性验证;基于果实采摘方法设计了从底部接近、旋转包络分离毗邻果实并抓取、向上运动分离果实的末端执行器,并试制样机,进行了现场评价试验。结果表明,采摘模型能够实现果实与果柄的分离,末端执行器解决了毗邻果实分离问题,能够实现单个果实稳定抓取、无损采摘和采后抓持,成功率达到96.0%,平均单果耗时22 s。     

农业机器人自主导航改进自适应滤波控制器研究

为提高导航精度与控制精度,对农业机器人的自主导航控制进行研究。结合Sage-Husa自适应滤波与强跟踪卡尔曼滤波两种算法优点,利用严格收敛判据,设计了改进的自适应卡尔曼滤波算法。新算法保证了系统的实时性和稳定性,且具有更好的滤波精度。利用变结构切换方法来阻止PID控制器积分饱和现象,有效解决了控制器过饱和问题。将改进的自适应滤波算法与变结构PID控制器相结合,可提高导航系统的稳定性和精度。对所提理论进行仿真与试验,结果表明该方法大幅度提高了滤波器抑制发散的能力和导航的控制精度。     

基于势场蚁群算法的移动机器人全局路径规划方法

针对移动机器人路径规划蚁群算法收敛速度慢和人工势场法易陷入局部最优的问题,提出一种以栅格地图为环境模型,在蚁群算法搜索过程中加入针对具体问题的人工势场局部搜索寻优算法,将人工势场法中力因素转换为局部扩散信息素,使蚁群倾向于具有高适应值的子空间搜索,减少了蚁群算法在盲目搜索路径过程中产生的局部交叉路径及蚂蚁"迷失"数量,提高了蚁群对障碍物的预避障能力。对不同参数组合下2种算法及其它改进算法仿真结果做了比较,验证了基于势场蚁群算法的全局路径规划能够加快寻优过程且具有较强的搜索能力,收敛速度提高近1倍。     

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。