草莓采摘机器人的系统研究设计

采摘机器人在农业机械设施中扮演着越来越重要的角色.通过对国内外采摘机器人现状的分析及采摘环境的研究,设计了一套基于双目立体识别技术的草莓采摘机器人结构,对图像识别系统、采摘机械手与存储装置、草莓运送装置、提升装置等部分及其原理进行分析,得出相关设计参数,通过计算机运动仿真分析,验证了其设计的可行性.草莓采摘机器人在降低...     

草莓采摘机器人的草莓定位算法研究

本文对该草莓采摘机器人的采摘定位算法进行了研究。通过对双目视觉草莓定位算法进行研究分析,提出基于单目视觉与测距传感器相结合的草莓定位算法,并且对草莓定位的误差进行对比分析。实验表明,该方法对草莓的识别率可以达到95%以上,对草莓的定位误差在10mm以内。     

基于双目立体视觉的采摘机器人设计

采用双目立体视觉技术,实现了水果采摘机器人自主移动行走、避障、成熟果实定位识别的功能。研究表明:所设计的视觉图像自动识别采摘机器人结构较为简单,运行过程中性能稳定、效率高、稳定性好,能够克服果园复杂地形的影响。     

基于TCS3200颜色识别的草莓采摘车的设计

针对近年来我国草莓种植面积增加和草莓采摘劳动力缺乏导致的草莓采摘难题,经过总体方案设计、设备选型等步骤设计出一款草莓采摘车。设计采用双层系统,以集成度和稳定性高的嵌入式微控制器STC89C516为控制器,以应用广泛、识别精度较高的TCS3200为草莓成熟度识别器,实现草莓采摘时对草莓成熟度识别、自动采摘及草莓采摘车的位置移动等功能。研究成果显示,该设计样机基本实现了草莓采摘时移动、识别、采摘的功能。     

多信息融合的物流机器人定位与导航算法的研究

为解决大规模的仓储货物搬运和分拣,引入了大规模自动化物流机器人系统。其中物流机器人的定位和导航是实现大规模自动化物流机器人系统的关键。物流机器人系统结合灰度传感器、超声波传感器和加速度传感器的多传感器融合,物流机器人的集群调度和路径规划、摄像头定位等研究,并在此基础上改进和优化,提出了以多信息融合的定位与导航算法为基础的物流机器人系统。该物流机器人系统由软件和硬件2部分组成。硬件包括三轮行走机构、抬升机构、装卸台机构、摄像头基站以及STM32F103ZET6芯片作为控制系统硬件。软件包括物流机器人的方位信息获取,多传感器融合的导航算法,实验数据表明物流机器人系统可以完成对货物的高效搬运和对物流机器人的导航、定位。定位精度能控制在3%左右,时间成本降低28%左右,且该系统具有很好的鲁棒性。     

一种仿人手式草莓采收装置的设计

为了减轻人工采摘草莓的劳动强度、降低生产成本、提高效率，利用手指抓取原理设计了一种人工操作辅助采摘的草莓采摘装置，其主要仿人手的采摘部分、输送部分、收集部分及便携腰带等组成。使用时，用腰带把该装置系在人的腰部，通过连杆机构及传动机构操纵手指关节的合并、弯曲动作以达到张开、闭合状态，实现草莓茎的抓取、切断及果实的夹持；果实由带挡板的输送带来完成草莓输送，直至收集箱内，实现采摘、输送和收集为一体；经验证，装置实现了设计功能，采用机械式操作，结构简单、成本低，且无需人手直接去采摘，可用于辅助人工采摘地垄、高架种植草莓等场合。     

一种基于机器视觉的苹果采摘机器人

为了实现苹果采摘任务,设计了一种由4个自由度的机械手、双目立体视觉系统和气动比例控制系统组成的苹果采摘机器人.提出了基于苹果形心特征立体匹配的图像识别算法,利用三角测距原理获取苹果形心的三维坐标.利用D-H方法对机器人进行了运动学分析,得到了机器人的正解、逆解及工作空间.在此基础上,利用Visual Studio编写控制程序并制作机器人样机进行了实验.实验结果表明,立体视觉系统在工作距离小于1 000mm时,定位误差约为1％,可满足苹果采摘机器人在大多数采摘作业环境下的工作要求.     

地垄式单驱多果草莓人工辅助采摘装置设计

针对传统地垄式生长草莓采摘效率低、人工采摘劳动强度大等问题,提出了一种由两组双曲柄创新设计而成的末端采摘机构,并研制了一种地垄式单驱多果草莓人工辅助采摘装置。介绍了这种采摘装置的结构组成、工作原理,分析了末端采摘机构的工作范围与垄地坡度的联系。利用加工出的样机进行采摘试验,结果表明该装置满足地垄式草莓采摘的作业要求,能在一个工作周期内采摘多个草莓且通过调节机架杆角度来适用于不同垄地环境,可有效提高草莓采摘效率。     

基于区域特征的成熟柑橘及枝叶的分割识别

为实现采摘机器人对柑橘果实及枝叶的分割识别,提出一种基于区域特征的成熟柑橘果实及枝叶的分割识别方法。该方法首先以彩色图像的颜色特征生成特征向量,并使用特征映射表对颜色特征进行特征降维,以减少特征向量的维度。然后通过采摘机器人工作空间、双目摄像机视场大小以及柑橘果实大小,来确定目标物的感兴趣区域(Region Of Interest,ROI)大小,并将R、B通道中目标范围像素点数量占比大小作为选出ROI的依据。最终对得到的多个初选ROI中重合度较大的ROI进行分数排序,选择最大分数的ROI作为最佳分割识别区域。实验结果表明,在光线变化的条件下该方法对柑橘果实、背景和枝叶的综合识别精度达到94%,单张分割时间达到0. 2 s,满足实时性要求。     

基于ZigBee+RFID的智能装配多机器人协作系统研究

设计了一种智能装配多机器人协作系统,由ZigBee网络为通信和定位平台,配合RFID设备,以及一些机器人机械结构和硬件电路构成。采用RSSI定位和循迹相结合引导机器人行走,多机器人实时通信,协作完成工件的识别、抓取、搬运和拼装作业。阐述了系统功能和硬件结构的设计,分析了无线定位和协作装配的算法。实验证明,系统准确、可靠地实现了多机器人协作装配,可应用于提高机器人的智能程度和作业效率。