采摘机械手结构和控制系统优化——基于神经网络武术套路训练

采摘机器手在农业生产中具有广阔的应用前景,其采摘效率和采摘质量主要受机械手结构的影响。为了提高采摘机器人的作业性能,将武术套路训练的勾拳动作引入到了采摘机器人的机械手结构设计中,根据勾拳手形对采摘机器人的动作进行了优化,并结合神经网络武术动作误差训练方法,对机械手控制系统进行了改进,从而有效地提高了机械手作业的灵活性。为了验证该方案的可行性和可靠性,对采摘机械手进行了实验验证。结果表明:对机械手进行结构和控制系统进行优化后,其采摘范围较大,可以满足三维空间作业需求,采摘机械手动作响应较快,误差较小,满足高精度快速采摘的需求。