基于大数据和无线网络的采摘机器人定位技术研究

分析了5G无线网络定位原理,提出了单基站定位技术和加权质心的5G定位技术,设计了采摘机器人定位系统硬件部分,并基于大数据和无线网络实现了采摘机器人定位系统。试验结果表明:系统具有较好的定位精度,优于单基站定位方法精度,且其定位曲线与北斗定位设备曲线拟合度非常高,稳定性较好。

丘陵果园自然环境下柑橘采摘机器人设计与试验

智慧果园是未来果园行业发展的趋势,智能化果实采摘是发展智慧果园的关键问题。为实现智能化果实采摘,本文搭建了一种适用于丘陵果园矮化栽培模式下的柑橘采摘机器人系统。针对丘陵果园垄间地面凹凸不平,存在地形倾斜角0°~20°,设计了一种自适应调平平台保持机械臂基座水平;通过视觉系统获取多幅点云图像建立果树的三维点云模型,获取果实位置信息;为避免采摘时造成果实损伤,结合柑橘类水果的采摘特点,设计了一种剪切夹持一体化的末端执行器完成柑橘采摘。针对果园自然环境的主要扰动因素(风和光照)进行分级,设置10组对比试验,结果表明:在低光照或正常光照条件下,平均果实定位准确率为82.5%,末端执行器夹取成功率为87.5%,平均采摘时间最短为12.3 s/个;高光照条件下平均果实定位准确率为72%,末端执行器夹取成功率为80%,平均采摘时间最短为12.5 s/个。

虚拟现实场景下的精准化采摘机器人作业研究

利用虚拟现实场景仿真技术,对葡萄采摘机器人的精准作业控制过程进行分析,通过构建虚拟现实环境下葡萄采摘机器人作业场景模型,以机器人采摘运动柔顺、无碰撞和不损伤采摘对象为目标,对采摘作业过程的夹紧、托举以及剪切动作进行虚拟仿真。虚拟现实场景下20次采摘动作仿真结果中,有3次采摘发生碰撞、17次采摘成功。这表明,在设计阶段利用虚拟现实场景进行精准化作业仿真和控制算法测试,能够有效缩短采摘机器人研制过程中的调试和优化时间。

采摘机器人机械臂运动控制与目标抓取研究——基于嵌入式和机器视觉技术

首先,从整体方案、视觉定位系统和运动控制系统完成了对采摘机器人机械臂控制系统的设计;然后,基于图像处理技术设计了目标物体识别与抓取策略;最后,基于RRT算法研究了对采摘机器臂运动轨迹的控制方法,实现了对采摘机器人机械臂运动控制与目标抓取系统。采摘试验结果表明:系统对苹果的识别和定位准确度比较高,采摘成功率达到了100%,对采摘机器人自主采摘的实现具有一定的现实意义。

采摘机器人的路径规划系统动态性优化研究

为进一步改善采摘机器人的工作性能,提出以动态调控为主导的理念,针对整机的路径规划系统展开优化研究。以当前果园采摘机器人的通用性结构组成为前提,将云平台数据处理与路径规划核心算法有效融合后搭建动态控制模型,分别针对路径规划系统的硬件配置与软件控制进行合理设计,得到可应用于采摘实践且布局完整的路径规划系统。展开动态性优化下的采摘作业试验,结果表明:优化后采摘机器人路径规划系统的整体路径搜索率与路径平滑性得到明显提升,相对提升度分别为10.93%和9.71%,路径偏离率相对降低了50%左右,很好地优化了机器人的避障能力,满足系统稳定性需求,具有较高的实用价值。

基于计算机视觉的采摘机器人作业优化研究

为进一步提高我国采摘机器人智能化作业水平及采摘效率,基于计算机视觉应用技术展开优化研究。以采摘机器人结构组成为设计基点,运用视觉控制核心理念建立采摘机器人视觉识别处理与控制数学模型,实施相适应的采摘路径规划和系统采摘状态输出设计。同时,进行视觉采摘验证试验,结果表明:基于计算机视觉的采摘机器人系统优化正确可行,整机综合采摘效率可达94.61%,系统识别准确率与控制精度分别相对提升了6.12%和5.25%,机器人采摘成功率可提升至95.98%。因此,将计算机视觉处理技术有效应用至采摘机器人设计改进,对于类似农业采摘与收获装备开发研究可提供创新及借鉴思路,推广价值良好。

基于混沌控制的采摘机器人防碰撞系统设计

针对采摘机器人在作业过程中遇到障碍物导致路径规划出现混沌现象的问题,基于混沌控制对采摘机器人防碰撞系统进行设计,并采用模糊自适应控制算法和滑模变结构控制算法结构的方式对系统进行控制。为了验证防碰撞系统的有效性,对采摘机器人进行了防碰撞和采摘仿真试验,结果表明:采摘机器人在作业过程中可以避开障碍物,按照规划路线到达预设位置,完成果蔬的采摘。

基于负压式苹果采摘机器人末端设计及仿真

为提高苹果采摘效率,实现无损化、高效化采摘。设计出一种基于负压式末端执行器的六自由度采摘机器人,并对基于负压式设计的末端结构进行验证。后基于SD-H参数法对机器人进行正逆运动学求解,运用ADAMS仿真软件对采摘机械臂进行运动学和动力学仿真分析。对末端吸口中心点和各关节点进行监控获取末端吸口位移、速度、加速度与各关节力矩曲线。分析曲线表明:机械臂运动过程平稳无突变,采摘苹果产生冲击力对机械臂各关节影响较小,机械结构设计合理,可满足采摘工作需求,并对后续路径规划提供基础依据。

基于图像处理的视觉采摘机器人作业控制研究

为了实现自动化的番茄分类采摘,基于视觉识别技术设计了识别系统。首先,基于HSV视觉体系中的H分量,采用聚类分析的方法,依据成熟度将番茄分为不熟,半熟和全熟3类,并计算3类番茄成熟度对应的H分量分布范围;其次,根据半熟和全熟番茄H分量的分布范围进行番茄图像分割,并利用形态学的方法得到图像中番茄区域的轮廓曲线;再次,采用椭圆拟合方法实现对番茄轮廓拟合,计算得到图像中番茄区域的中心坐标;最后,采用双目视觉系统实现图像中番茄区域中心坐标向实际空间坐标转化。对番茄轮廓曲线拟合精度和视觉定位精度进行测试,表明系统具有良好的可靠性。

农业采摘机器人产业化进程分析与多臂高速化技术走向

在经历了长期的摸索和积累后,全球采摘机器人的产品化进程正在不断加速。随着我国农业生产对采摘机器人需求的快速刚性化,众多企业纷纷加入,生产销售逐步展开,但作业效率不足已成为其全面产业化和生产应用的核心障碍。本文在分析我国采摘机器人效率现状的基础上,归纳了机器人采摘的提效技术模式和多臂化途径,指出了国内外采摘机器人多臂高速并行的发展态势。在总结多臂采摘机器人臂型设计、视觉技术、任务与运动规划技术发展现状的基础上,提出了采摘机器人产业化的发展趋势与目标,认为从手眼高精准向综合强容差、从专用定制化向通用模块化、从专业性装备向用户型产品发展是采摘机器人产业化的技术走向。

智能控制系统在草莓采摘机器人中的应用研究

为实现高效精准的草莓自动化采摘,文章融合了计算机视觉、机器学习等技术,构建了具备目标识别与定位、采摘决策优化、精细力控抓取等智能功能的控制系统。对机器人进行了一系列实验对比分析,验证了智能控制系统的优越性。结果表明,与普通控制策略相比,机器人在视觉感知精度、采摘效率和质量等方面均取得了显著提升,实现了高水平的自动化草莓采摘,该智能控制系统在农业机器人中具有广阔的应用前景和发展潜力。

基于视觉算法的采摘机器人控制优化研究

为了优化采摘机器人控制,基于视觉技术设计了控制系统。首先,在大津分割法的基础上,计算图像中的角点,将角点从分割后的二值图中去除,降低背景干扰点簇的影响;其次,建立褐菇几何特征参数,以此参数对褐菇进行特征图像提取;再次,采用遗传学算法,对褐菇采摘路径进行优化,与传统往复前进式路径规划相比路程缩短了30.5%;最后,对系统进行实地褐菇采摘测试,结果显示:辨别成功率分布区间为[87%,91.7%],采摘成功率分布区间为[80%,85.75%],单个褐菇平均采摘时间分布区间为[12.4s,13.2s],系统具有良好的采摘性能。

面向采摘机器人采摘作业的可穿戴设备控制系统设计

介绍了肌电传感器的工作原理,设计了基于MYO可穿戴设备的手指姿态采集与处理模块,并基于BP神经网络实现了对操作人员的手势识别,实现了基于MYO可穿戴设备的采摘机器人采摘控制。实验结果表明:系统准确识别率高达97.33%,平均响应时间只有36.94ms,交互控制准确度高,能够完成对采摘机器人的远程控制,具有准确性和可行性。

数字国画产品设计在采摘机器人动作仿真中的应用

首先,介绍了数字国画的产品设计,并将其应用在采摘机器人动作仿真中;然后,分析了采摘机器人机械臂运动学和动力学模型,对机械臂的驱动控制进行了深入研究;最后,基于Matlab对采摘机器人动作“掰”进行了仿真分析。结果表明:随着姿态角β或γ的增大,苹果与果枝连接处产生的力矩都会发生变化;而使用动作“掰”采摘苹果时,改变姿态角γ更容易采摘到苹果。

智能采摘机器人路径规划的设计与研究

以四足轮式采摘机器人为研究载体,将采集的果园图像经过灰度化、阈值分割、几何校正、比例尺寸划分等处理,然后进行栅格化;在此基础上,对采摘机器人在作业时的路径进行全局规划,通过蚁群算法寻找出一条无障碍、短距离的行驶路线;同时,结合运动学模型和PID闭环等现代控制理论,将得到的路径信息转化为控制信号,输出占空比变化的PWM波,从而控制电机运转,使得采摘机器人以规定的速度跟踪已规划好的行驶路线;最后,将此理论以嵌入式方式进行软硬件开发,设计出一款路径规划-跟踪控制系统。实验结果表明,利用路径规划-跟踪控制系统的采摘机器人按规划的路径到达目标点的平均概率为94.5%,能够准确、有效地辅助采摘机器人进行采摘作业。

基于MIDE个体寻优的采摘机器人轨迹规划仿真

为了提高移动式采摘机器人的作业效率,实现高效率高精度的采摘作业,提出改进DE算法下移动式采摘机器人轨迹规划方法。建立移动式采摘机器人的动力学模型,获取采摘机器人的动力学特性;根据该特性,建立基于双目视觉的针孔成像模型完成采摘机器人果实采摘经过的路径点收集;将得到的路径点作为种群个体,对DE算法实施改进,选取一种基于多种群移民的差分进化算法(MIDE)展开个体寻优并输出最优解,实现移动式采摘机器人的最优轨迹规划。实验结果表明,所提方法具有较高的收敛能力和搜索效率,能够有效提高机器人的工作效率和稳定性。

黄花菜采摘机器人设计与采摘点的视觉定位

针对黄花菜采摘点识别定位求解困难,开发了一款基于双目视觉系统的黄花菜采摘机器人,从确定并联机械手尺寸参数到对黄花菜图像采摘点定位求解进行了研究。提出一种在自然场景下黄花菜视觉识别与采摘点定位方法,对黄花菜图像提取HSI空间分量S并采用迭代最佳阈值分割算法;将黄花菜生长趋势姿态分为两类,计算连通域最小外接矩形,确定不同生长姿态下的感兴趣区域;在区域内运用累计概率霍夫直线检测结合求解对应参考点点线最小距离约束,取线段离矩形框参考点距离最小的端点为采摘点。以晴天顺光、晴天背光和阴天光照条件下进行实验验证,结果表明可以为采摘机器人提供黄花菜采摘点精确坐标信息。

基于机器视觉的水果采摘机器人的设计

针对人工采摘存在的劳动强度大且工作效率低等问题,提出了一种基于机器视觉的水果采摘机器人的设计方案。该方案主要实现了成熟水果的自动识别和采摘。采用单片机STM32F103ZET6作为主控芯片,视觉部分采用摄像头模块OV7725进行图像的采集和读取,在微控制单元MCU的控制下识别出成熟水果并实现自动采摘。通过试验验证,表明该方案具有一定的可行性。

深度学习算法下的采摘机器人系统优化研究

为了实现苹果采摘的自动化,基于图像深度学习算法,对采摘机器人系统进行优化设计。首先,采用高斯滤波的方法,对摄像头采集的图像进行滤波处理;其次,在VGG16深度学习网络算法的基础上,增加区域推荐学习网络,进而减少识别样本容量,提高识别率;再次,采用单目视觉系统和激光测距器,实现目标苹果的图像坐标向实际空间坐标的转化,并采用双反馈系统实现采摘机械臂控制;最后,对系统进行测试。结果表明:系统具有良好的目标识别精度和机械臂控制精度。

基于LabVIEW的农业采摘机器人虚拟运动仿真研究

通过对采摘机器人正运动学分析,建立农业采摘机器人运动学逆解求解方程,为采摘机器人控制过程提供输入参数。基于SolidWorks中的Motion运动模块中的直线插补和圆弧插补两种方法,建立采摘机器人执行机构运动轨迹,通过LabVIEW与SolidWorks联合的方式建立采摘机器人虚拟运动仿真模型。果蔬采摘机器人执行采摘机构运动轨迹仿真结果表明:通过直线插补和圆弧插补两种方式相互结合的方式,可以获取采摘作业过程中的精准运动轨迹。