基于PID直流电机驱动的移动式采摘机器人设计

为了提高移动式采摘机器人的控制效率和移动精度,将直流电机驱动电路引入到采摘机器人移动控制系统的设计中,并采用PID算法对移动速度进行调节,从而避免采摘机器人在移动过程中产生较大的速度波动,提高其作业时的平稳性。为了验证PID算法在采摘机器人移动控制系统上使用的可行性,模拟葡萄采摘机器人的作业环境,对采摘机器人移动过程的速度控制进行了仿真模拟,结果表明:达到速度预定目标时,PID算法比常规算法具有更快的响应速度,调节过程也更加平稳。     

圆盘切割式蓖麻采摘装置设计与试验

针对现有蓖麻收获装备采摘损失率较高、对低矮植株收获适应性差的问题,该研究结合蓖麻植株的生理特性,设计一种圆盘切割式蓖麻采摘装置。该装置配套于水稻或玉米联合收获机,通过双圆盘刀对蓖麻植株进行切割分离,再经过收割机的清选完成蓖麻收获。通过对装置关键部件的受力及作业原理分析,设计其关键结构参数。并以割茬高度差和采摘损失率为评价指标,以刀盘结构、刀盘转速、前进速度为试验因素进行三因素三水平的正交试验,在保证割茬高度差的前提下,以采摘损失率为主要指标,利用综合平衡法确定较优参数组合。田间验证试验表明：刀盘结构类型为波浪形,刀盘转速为600 r/min,前进速度为1.1 m/s时,平均割茬高度差为0.85 mm、平均采摘损失率为3.13%,切割过程平稳、损失率低,对种植农艺适应性好,满足蓖麻收获的田间作业要求。该研究可为蓖麻收获装备的研究和设计提供参考。     

基于改进UNet模型的油茶果振动采摘点定位方法

针对非花果同期油茶果采收效率低这一问题,提出一种侧枝振动采摘点定位方法,通过振动侧枝降低树木损伤并实现高效采收。首先构建数据集,对侧枝分段标注,向UNet中添加CloFormer注意力机制并命名为Clo-UNet,实现侧枝的二维重构。其次,在Clo-UNet基础上进一步设计采摘点定位方法并命名为Clo-UNet-Point,该方法优先选择采收离果实最远且最粗的枝条。试验表明,Clo-UNet在验证集上表现优异,其中br_con（连果枝）、danger（危险区）和br_pro（优先采收区域）的平均交并比mIoU分别达到85.36%、86.37%和81.29%,平均像素精度mPA分别达到94.97%、96.17%和89.48%,Clo-UNet在整个数据集上的mIoU和mPA分别比UNet高5.14、6.85个百分点。通过观察验证集647幅图像,Clo-UNet-Point算法在不同光照条件下均能定位到采摘点,平均检测一张图像用时0.15 s。该研究可为未来非花果同期类油茶果的自动化振动采收奠定理论基础。     

辊刷式蓖麻收获机采摘机构优化设计与试验

针对蓖麻机械化采收时采净率低、破损率高等难题,结合蓖麻物理特性和种植模式,研究设计了辊刷式蓖麻收获机采摘机构。首先在分析采摘机构总体结构的基础上阐述了辊刷式采摘原理,阐明了辊刷、螺旋输送器、传动系统等关键部件的设计。进一步地,为探究采摘机构相关参数的最优组合,提高蓖麻采摘质量,采用Box-Benhnken响应面试验设计理论,以前进速度、辊刷转速、刷丝长度为影响因素,以采净率、籽粒破损率及含杂率为作业质量评价指标,进行参数优化试验。建立各影响因素与指标之间的回归数学模型,并分析各因素对响应值的交互影响,同时对模型进行了综合优化,获得最优参数组合为:前进速度0.72 m/s、辊刷转速371.69 r/min、刷丝长度56.60 mm,对应的采净率、籽粒破损率、含杂率分别为90.81%、0.17%、11.27%。对优化结果进行验证试验,试验结果表明在最优参数组合下,采净率为91.36%、籽粒破损率为0.18%、含杂率为11.67%,各评价指标与预测值均很接近。研究结果可为辊刷式蓖麻收获机进一步完善结构设计和工作参数优化提供参考。     

自然环境下葡萄采摘机器人采摘点的自动定位

针对葡萄果梗颜色复杂多变、轮廓不规则等影响因素使得采摘机器人难以准确对采摘点进行定位的问题,该文提出一种基于改进聚类图像分割和点线最小距离约束的采摘点定位新方法。首先通过分析葡萄图像的颜色空间,提取最能突显夏黑葡萄的HSI色彩空间分量H,运用改进的人工蜂群优化模糊聚类方法对葡萄果图像进行分割;然后对分割图像进行形态学去噪处理,提取最大连通区域,计算该区域质心、轮廓极值点、外接矩形;再根据质心坐标与葡萄簇边缘信息确定采摘点的感兴趣区域,在区域内进行累计概率霍夫直线检测,求解所有检测得出的直线到质心之间的距离,最后选取点线距离最小的直线作为采摘点所在线,并取线段中点坐标作为采摘点。以从晴天顺光、晴天遮阴、阴天光照下采集的300幅夏黑葡萄进行分类试验,结果表明,该方法的采摘点定位准确率达88.33%,平均定位时间为0.3467 s,可满足采摘机器人对采摘点的定位需求,为葡萄采摘机器人提供了一种新的采摘点求解方法。     

农业机器人末端执行件的研究发展

农业机器人是农业机械的发展趋势之一,末端执行件是农业机器人的重要组成部分.为此,综述了农业机器人末端执行件的组成和发展状况,重点介绍了移栽机器人和番茄采摘机器人的末端执行件的发展;最后,讨论了末端执行件的发展趋势.     

采棉机器人的研究现状及关键技术

对国内外机械化采棉技术的研究现状进行了综述,构建出了基于计算机视觉的智能型采棉机器人原型系统,分析了采棉机器人的应用价值.同时,介绍了采棉机器人的作业环境和工作对象的特殊性,总结了采棉机器人所涉及的关键技术,包括采棉机器人本体的优化设计、棉花的自动识别和分类以及路径规划和运动控制技术等,最后指出了目前应用采棉机器人存在的主要问题并提出相应对策.     

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。     

双孢菇柔性仿形采摘末端执行器设计与试验

为解决现有夹持式采摘机械手对双孢菇造成的机械损伤高、采摘损失大等问题,基于颗粒阻塞原理设计了一种双孢菇柔性仿形采摘末端执行器。首先根据双孢菇菇盖外形参数设计柔性仿形吸盘的结构,通过预试验分析末端执行器的关键参数;选定了吸盘材料和颗粒填充物的种类,通过有限元仿真验证柔性仿形吸盘的仿形能力和吸附效果,并得到柔性仿形吸盘最优的开口直径。为明确吸附负压、双孢菇直径、柔性膜厚度、颗粒直径等因素对吸附力的影响,对所试制的末端执行器进行了拉脱力试验,结果表明拉脱力与吸附负压、双孢菇直径、颗粒直径均呈线性关系,与柔性膜厚度呈非线性关系。当末端执行器中柔性膜厚度为9mm、颗粒直径为20目的石英时仿形效果最好,并与标准真空吸盘开展了对比试验,试验结果表明同等吸附力柔性仿形吸盘所需负压更低。针对尺寸范围为25~50mm的双孢菇进行了采摘试验,柔性仿形吸盘的采摘成功率为98.5%,并对采后双孢菇进行了损伤检测,柔性仿形吸盘的采摘损伤率为2.5%。结果表明,所设计的柔性仿形采摘末端执行器具备适应性强、抓取稳定、损伤率低等优点,能够满足双孢菇自动化采摘需求。