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。     

欠驱动式柑橘采摘末端执行器设计与试验

为实现柑橘采摘的机械化、智能化,设计了一款欠驱动式柑橘采摘末端执行器。该执行器通过三指充分抓握与偏转的融合控制,实现对不同大小及椭圆度的柑橘的稳定采摘。针对不同尺寸柑橘采摘需求,设计了双连杆并联式手指,在抓握直径差异较大的柑橘时,手指能够自动进行抓取或捏取动作,并实现被动柔顺。通过静力学分析,得到抓取力与电机输出力矩间的关系。针对不同椭圆度柑橘采摘需求,为手指根部添加旋转关节。在建立电机驱动控制系统模型的基础上,提出基于电流反馈的主动柔顺控制策略,指根能够旋转合适的角度使指面与柑橘表面紧密贴合,在防止手指棱边刮伤柑橘表皮的同时,增大接触面积、提高摩擦力。仿真结果表明,该末端执行器结构在运动学方面满足设计要求。制作物理样机并在实验室环境下进行了柑橘抓取试验,试验结果表明采摘执行器针对直径30~100mm的柑橘抓取成功率为98.3%,平均耗时5.3s。该末端执行器能够针对不同尺寸、不同形状的柑橘实现采摘功能,具有适应性强、抓取稳定、不损伤果实等优点。     

单目视觉识别苹果采摘机关键部件及控制系统设计与分析

为了节省劳动力、提高苹果采摘效率,设计了单目视觉识别苹果采摘机。该采摘机可一次性完成苹果识别、定位、采摘、输送功能。整机分为运行、采摘、识别三大系统,主要对单目视觉识别苹果采摘机的总体结构、关键部件及控制系统进行了设计,完善了整机功能,为智能苹果采摘提供了理论基础。     

气动柔性果蔬采摘机械手运动学分析与实验

采用气动弯曲型柔性驱动器设计了一种带有柔性机械臂的多自由度果蔬采摘机械手。基于分段常曲率理论,根据柔性驱动器形变规律,建立了多关节串并联的采摘机械手运动学模型和抓持力模型,研究了机械手采摘作业时抓取模式、工作空间和手指输出力与气压的关系,并进行了相关实验验证。制作了机械手样机,并在实验室环境下进行了多种果蔬模拟采摘实验,结果表明,该果蔬机械手具有多种抓取模式,且动作灵活、柔顺可靠、易于控制,适用于球形和圆柱形果蔬自动化采摘作业。     

温室环境下黄瓜采摘机器人信息获取

研究基于近红外图像的黄瓜果实与茎叶的信息表达方法,有效实现了近色系生物信息的图像识别。分析了黄瓜采摘深度图像信息的特点,通过建立基于灰度相关与极线几何相结合的匹配策略实现了双目视觉下的黄瓜抓取点的立体匹配和三维重建。研究温室环境下不同时间光照强度变化特点,建立了光照分析模型,提高了不同光照条件下的导航线提取的适应性。试验表明机器人视觉系统能有效识别、定位果实的空间位置,定位误差控制在±5mm以内。     

双目立体视觉在果树采摘机器人中的应用

果树采摘机器人是未来智能农业机械化的发展方向,具有广阔的应用前景。为此,针对果树采摘机器人作业环境的复杂性与定位目标的特殊性,从双目定位的几何模型出发,归纳了双目定位的基本过程,总结了立体视觉的摄像机标定问题,提出变焦距双目视觉定位果实的研究方向,并对双目图像的匹配问题进行了分析。     

自然环境下桃子图像分割算法

成熟果实的识别是果蔬采摘机器人视觉系统的关键问题,要解决该问题,首先需要进行有效的图像分割.从复杂背景中分离果实一直是该领域的一个难题.为此,针对自然环境下的桃子图像进行了图像分割方法的研究.利用2R-G-B和L*a*b*的a*分量以及HSI的H分量分别对彩色图像进行了3种方法的灰度化处理,然后采用大津法对灰度图像进行了二值化处理,对二值化图像采用匹配去噪与匹配膨胀相结合的方法,去除了复杂背景噪声.试验表明,所提出的桃子分割方法具有很好的分割效果.