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为实现温室环境下机器人行进过程中的位置及姿态跟踪,该研究提出一种基于时序一致性约束的自监督位姿变换估计模型。模型用软遮罩,处理视频帧间静止造成的位姿预测值收缩现象,进一步用归一化遮罩,解决非刚体场景和目标遮挡问题。设计了一种星型扩张卷积,并基于该卷积,为模型构建自编码器。在采集自种植作物为番茄的日光温室视频数据上开展训练和测试试验。结果表明,与不采用遮罩处理的模型相比,采用软遮罩的模型,位置和姿态估计相对误差分别减少5.06个百分点和11.05个百分点,采用归一化遮罩的模型,这2项误差则分别减少4.15个百分点和3.86个百分点,2种遮罩均可显著提高模型精度;星型扩张卷积对降低模型误差是有效的,在网络参数不变的前提下,该卷积使姿态估计相对误差减少7.54个百分点;时序一致性约束使姿态估计均方根误差下降36.48%,每百帧累积姿态角误差降低54.75%,该约束可用于提高模型精度及稳定性;该研究的位置及姿态估计相对误差分别为8.29%和5.71%,与Monodepth2相比,减少了8.61%和6.83%。该研究可为温室移动机器人导航系统设计提供参考。 相似文献
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为实现移动机器人香蕉园巡检自动导航,研究提出了一种基于双目视觉的香蕉园巡检路径提取方法。首先由机器人搭载的双目相机获取机器人前方点云,进行预处理后对点云感兴趣区域进行二维投影并将投影结果网格化,得到网格地图;然后采用改进的K-means算法将道路两侧香蕉树分离,其中初始聚类中心通过对网格地图进行垂直、水平投影以及一、二阶高斯拟合确定;最后基于最小包围矩形提取导航路径,将道路两侧网格以最小矩形框包围,提取两包围框中间线作为期望导航路径。测试结果表明,改进的K-means算法聚类成功率为93%,较传统方法提高了12%;导航路径提取平均横向偏差为14.27 cm,平均航向偏差为4.83°,研究方法可为香蕉园巡检机器人自动导航提供支持。 相似文献
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针对目前气动关节存在的缺点,提出了采用气动柔性驱动器(flexible pneumatic actuator,FPA)直接驱动,模拟人手指侧摆运动的侧摆关节。介绍了侧摆关节的工作原理。根据热力学第一定律,结合关节的动力学方程,推导建立了关节的转角及输出力矩的动态模型,并进行了仿真分析研究了关节的动态特性;试验研究了侧摆关节的动态特性,分析了关节转角及输出力矩的实际动态响应较慢原因;采用了串联双闭环控制方法,对关节的转角及输出力矩进行了控制研究,结果表明:期望角度为15°时,关节转角闭环动态响应时间约为0.3s,稳态相对偏差小于0.65%;期望输出力矩为188N?mm时,闭环输出力矩动态响应约为0.3s,稳态相对偏差小于1.5%。侧摆关节可控性高,可满足多指灵巧手关节设计要求。 相似文献
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针对三相并联逆变器系统同步控制中CAN(controller area network)总线通信方式存在实时性和准确性随总线负载上升而下降和同步相位调节算法存在谐波频率偏移、波形畸变大等问题,该文提出了一种基于 CAN总线通信的基准时间同步方法和基于PWM(pulse width modulation)载波周期的相位同步调整算法,采用动态主从同步控制模式,所有逆变器单元依次作为主控单元,按照时间触发和事件触发相结合的方式实时发出包含频率信息的广播同步信号,所有逆变模块据此确定基准时间并调整输出电压的频率和相位使得同相的逆变器输出电压同频率、同相位,而不同相的逆变器输出电压相位互差120°。仿真分析和试验结果表明,该方法使三相并联逆变器系统输出电压各相之间的相位误差和同相之间相位差均在1°之内,可以在无需增加功率器件耐压值和限流值的前提下提高供电系统供电容量。 相似文献
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为解决作物种植密集,地面障碍与空间障碍并存等非结构化环境因素对温室喷药移动机器人路径跟踪运动控制精度的影响,在建立移动机器人运动学模型的基础上,设计一种基于指数趋近律的滑模变结构控制方法以保证系统对不确定参数及外界干扰的鲁棒性。与此同时,为有效解决滑模控制固有的抖振问题,提出一种加权增益趋近律算法,在该趋近律的积分项中引入负的加权值,可有效避免当系统状态不在滑模切换时的切换增益的增大,使得控制器输出量平滑,并利用Lyapunov函数证明了其稳定性,并采用该文所设计的基于加权积分增益趋近律的滑模控制器对喷药移动机器人进行路径跟踪控制。试验结果表明,该算法可以顺利消除横向偏差,使实际运动轨迹平稳跟随理想作业路线,避免在作业区域产生较严重的重喷和漏喷现象,其研究成果为温室作物实施精准喷药提供了依据。 相似文献
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针对未知室内环境下移动机器人的定位问题,提出了一种基于单目视觉和自然信标融合的移动机器人定位算法。该方法采用普通摄像头和全景摄像头结合的方式进行定位。采用普通摄像头提取天花板特征,进行视觉里程计定位。全景普通摄像头提取周边环境及天花板信息,采用Harris-SIFT构建自然信标库,并且进行自然信标检测与识别。在两者的基础上,移动机器人进行实时定位。利用自然信标定位时,提出方向滤波器结合视觉里程计和惯导系统估计旋转角度,利用自然信标求取定位特征点,两者结合进行定位。该方法有效地结合了相对定位的快速性和绝对定位的准确性。在室内环境进行试验,其中自然信标定位在x,y方向的平均误差分别为38.66和31.54 mm。相比视觉里程计而言,结合自然信标定位的平均误差分别减小了32.53%和68.68%。融合视觉里程计的自然信标定位运算速度相比仅靠自然信标定位而言提高了约6倍左右,同时与视觉里程计定位处于同一数量级。试验结果表明相对于视觉里程计而言,所提算法大大提高了定位精度,同时不影响算法的实时性。 相似文献
68.
自然环境下葡萄采摘机器人采摘点的自动定位 总被引:1,自引:15,他引:1
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。 相似文献
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机器人结构参数直接影响其对环境的适应能力,因此合理的结构参数设计至关重要。为更高效设计能适应障碍已知环境的机器人,该研究提出一种基于目标规划的机器人结构参数设计方法,以得到能适应该环境的结构参数最优的机器人,并开发样机进行试验验证。首先提出并设计履带可变形机器人模型,在分析机器人越障机理基础上,建立机器人能够跨越的台阶和沟壑障碍与其结构参数间的关系,并在此基础上建立履带可变形机器人的结构参数目标规划模型。利用遗传算法得到该目标规划问题的最优结构参数:履带轮半径60 mm,摆臂最大长度326 mm,机体长度290 mm,并利用Adams建立仿真模型验证了机器人对目标环境的适应性。样机试验表明机器人能够跨越160 mm高台阶和300 mm宽沟壑,证明了计算得到的结构参数的合理性,及基于目标规划的机器人结构参数设计方法的可行性。该研究可为机器人的结构参数设计提供参考。 相似文献
70.
介绍了混合动力电动汽车(HEV)的概念、HEV动力总成的组成及型式,以丰田PRIUS为例阐述了HEV的工作原理。 相似文献