浅谈基于5G网络下的全智能草坪修剪机器人设计

随着我国科学技术的不断发展,高新信息技术尤其是计算机网络技术的高速发展为人们的生活和工作带来了重要的影响。其中,5G网络的发展和普及是当前社会关注的热点问题。随着5G网络的覆盖范围不断扩大,人们的生活方式也逐渐受到影响,本文从具体的基于5G网络技术的全智能草坪修剪机器人的设计这一点出发,对设计过程中涉及的智能草坪修剪机器人内部的无线充电和光伏充电系统、光伏双轴追踪系统,以及在5G网络环境中适用的智能控制系统和全新升级的机械设计等工作内容和原理进行分析,以期从中窥探5G网络技术的发展为人们的生活带来的巨大便利。

智能草坪修剪机器人方案优化设计

随着城镇化建设的发展以及环保意识的加强,城市绿地面积逐步增多,给智能草坪修剪机器人带来了发展机遇。以往城市中公共绿地的修建工作主要依靠人力,政府财政负担重,从业人员不足的问题也难以解决,而智能草坪修剪机器人的出现恰能解决这一问题,因此具有广泛的市场空间。鉴于此,以实用性、经济性为出发点,探讨了智能草坪修剪机器人的方案设计,在够用的前提下,优化了本体结构和控制策略,降低了成本,在实践中具有很高的实用价值。

改进灰狼优化算法的草坪修剪机器人路径规划

为解决传统灰狼算法(GWO)用于全覆盖路径规划草坪修剪作业时易陷入局部最优、收敛速度慢、迭代次数高、除草效率低等问题,提出了启发式混沌算子灰狼优化算法(CGWO)。通过对GWO算法融入启发式思想与Tent混沌映射后,加入自适应的参数调节策略,调节加速因子及不同控制参数以增加搜索过程中的随机性,帮助算法跳出局部最优解,获得更好的全局搜索能力。仿真分析发现:改进后的灰狼优化算法即CGWO算法比GWO、PSO(粒子群算法)算法的路径成本、迭代次数、耗时更优,且路径更平滑。在3种草坪环境下,进行实车试验。结果表明:CGWO算法提高了全覆盖效率和除草效率,试验结果优于GWO和PSO算法。