基于模糊控制的除草机器人自主导航

研究了基于机器视觉导航的田间自主移动除草机器人．采用模糊控制方法引导除草机器人沿着农作物 行自动行走．根据导航角和导航距的参数特性选择了隶属函数,建立了两种控制规则库,并探讨了两种控制效果． 试验表明,模糊控制方法能够使机器人平稳运动．在直行阶段,控制规则1 有较高的控制精度．控制规则2 能使机 器人更好地通过弯道,对42.2± 的弯道,机器人的行走准确率达到74.58%．     

IFAC支持农业机器人的研究与开发

一、前言 国际自动化控制联合会（ＩＦＡＣ）对世界作出了巨大贡献，它的任务就是促进世界的控制工程与技术的研究和发展。ＩＦＡＣ通过鼓励控制工程界人士进行有关应用的研究，有助于将工业界与学术界联合在一起。几十年来，在控制工程实践中，ＩＦＡＣ认识到农业生产与农业系统是一个极其重要胁领域，控制工程可以为其带来许多好处。ＩＦＡＣ对这一领域具有浓厚的兴趣，并成立了有关农业保障系统的专业委员会，该委员会由日本爱媛大学农学院的桥本安教授负责，下设四个技术分会：农业加工中的建模与控制分会；农业自动化的智能控制分会；…     

田间除草机器人研究进展综述

聚焦田间杂草清除领域,首先介绍了除草机器人的产生背景及其应用价值,并回顾了除草机器人国内外发展现状.然后,重点分析了除草机器人的结构组成及相关技术,并展望了除草机器人的未来发展趋势.最后,作了总结.     

警用与反恐机器人的现状与趋势

警用和反恐机器人是特种机器人的重要应用方向,无论是侦查突击,还是防爆拆解,都离不开它们的身影。我国警用机器人经过近30年的研究取得了丰硕的成果,发挥了重要的作用。随着近年来信息技术、控制技术的不断革新,世界警用机器人也得到了快速的发展。1国内外的研究现状上世纪60年代初,发达国家开展了警用机器人的研究,研制出多种型号机器人,像跳跃机器人、排爆机器人都是非常有特色的。     

农业自主行走机器人视觉导航技术研究

对农业自主行走机器人的单目视觉导航技术展开了研究,包括行走路径的提取方法和机器人的自定位方法.对复杂农田场景和道路场景进行了描述和合理的假设,通过对图像信息的处理和理解,采用改进的Hough变换的方法提取出导航路径,并根据导航路径信息对农业自主行走机器人的自定位技术进行了研究,最终求得机器人相对于导航路径的横向偏离和角度偏差.实验结果表明,该方法能够满足农业机器人自主行走的要求.     

漫反射光电开关在除草机器人中的应用

光电开关是一种利用光的强弱变化实现电的变化的一种传感器.简述了光电开关的概念、工作原理、分类以及优缺点,总结了漫反射光电开关在智能除草机器人中的实际应用,指出漫反射光电开关是保证除草机器人准确、高效除草的有效手段.该方案不仅大大降低了硬件成本,而且也不需要做图像处理的算法,同时避免了农药除草对作物的伤害,提高了劳动生产率.但是光电开关也有其自身的局限性,单个光电开关无法区分物体的形状,颜色,大小,因此还要对光电开关内部结构进行研究开发.     

农业机器人——21世纪农业机械发展的趋势

本文介绍了研究农业机器人的必要性，农业机器人的研究现状及发展前景。     

智能协作机器人制餐服务系统研制

针对当前传统早餐制作、售卖需要值守服务人员,人力成本高且容易产生污染等问题,本文研制一套自动制备早餐的智能协作机器人制餐服务系统.该系统采用协作机器人作为执行机构,机器视觉系统作为识别定位检测装置,PLC作为主控制系统,通过工业网络进行软硬件通信.经验证,该系统具有较好的操作性和稳定性,用户可通过点餐应用软件在线下单,...     

农用轮式移动机器人相对位姿的求解方法

在基于单目视觉的自主导航中，由于农用轮式移动机器人相对于跟踪路径位姿的传统求解算法，往往存在忽视图像中各像素点权重不同和计算效率不理想等缺陷，因此，针对农田环境特点，在分析地面上直线路径透视成像特性的基础上，提出了一种农用轮式移动机器人相对位姿的求解方法。该方法首先建立起被跟踪路径在图像平面上的像素坐标与机器人相对位姿间的关系方程，然后结合Hough变换的思想直接求出位姿值。实验结果表明，该方法不仅可以有效地弥补传统算法的不足，而且测量精度也与当前其他类似研究的水平大致相当。     

An Agricultural Mobile Robot with Vision-Based Perception for Mechanical Weed Control

This paper presents an autonomous agricultural mobile robot for mechanical weed control in outdoor environments. The robot employs two vision systems: one gray-level vision system that is able to recognize the row structure formed by the crops and to guide the robot along the rows and a second, color-based vision system that is able to identify a single crop among weed plants. This vision system controls a weeding-tool that removes the weed within the row of crops. The row-recognition system is based on a novel algorithm and has been tested extensively in outdoor field tests and proven to be able to guide the robot with an accuracy of ±2 cm. It has been shown that color vision is feasible for single plant identification, i.e., discriminating between crops and weeds. The system as a whole has been verified, showing that the subsystems are able to work together effectively. A first trial in a greenhouse showed that the robot is able to manage weed control within a row of crops.     

移动机器人编队视觉定位方法研究

该文提出一种基于视觉的移动机器人编队定位方法。该方法采用基于纹理的图象对机器人进行标识,然后使用纹理中的特征点对机器人的位置和姿态进行估计,使用最小二乘算法使估计结果误差最小。实验证明该方法能够有效地对编队的移动机器人定位,同时对环境干扰具有鲁棒性。     

Using Real-Time Stereo Vision for Mobile Robot Navigation

This paper describes a working vision-based mobile robot that navigates and autonomously explores its environment while building occupancy grid maps of the environment. We present a method for reducing stereo vision disparity images to two-dimensional map information. Stereo vision has several attributes that set it apart from other sensors more commonly used for occupancy grid mapping. We discuss these attributes, the errors that some of them create, and how to overcome them. We reduce errors by segmenting disparity images based on continuous disparity surfaces to reject spikes caused by stereo mismatches. Stereo vision processing and map updates are done at 5 Hz and the robot moves at speeds of 300 cm/s.     

移动机器人视觉导航控制研究

该文研究了移动机器人视觉导航的控制问题。针对导航中的图像畸变以及视野有限易造成导航线丢失等问题,提出了一种简单的单目视觉目标定位算法和一种新的控制策略。在导航时,首先利用定位算法精确地获取地面目标的深度信息,然后控制机器人沿一系列切线方向平滑接近导航线(或目标),并根据实施控制的时间间隔控制速度,以保证机器人视野中导航线(或目标)不丢失。实际的应用证明了该定位算法和策略的有效性。     

计算机视觉导航综述

导航技术是移动机器人核心技术,移动机器人又有多种导航方式,本文对各种导航方式进行了分析比较,提出由于计算机视觉理论及算法的发展,又由于和激光、雷达和超声在导航方面相比,视觉导航具有很多优点,因此视觉导航被大量地采用。根据移动机器人是在导航过程中对图像进行处理,实时性差始终是一个非常棘手的问题,提出解决该问题的关键在于设计一种快速图像处理方法。     

基于多传感器数据融合的智能机器人设计

提出一种基于多传感器数据融合技术的智能机器人系统设计，介绍了系统所选用的激光、超声、红外、光敏等传感器的类型．阐述了系统的硬件结构与软件设计及D—S数据融合算法。     

无人值守智能移动机器人的研究

在中国工业4.0的推动下,基于当前良好的发展条件,制造业蓬勃发展,科研事业如日中天。但是无论企业还是科研单位的实验室都面临着如下问题:试验周期长、实验室占用资源多、自动化程度低等。上海延锋集团针对目前环境箱实验室存在的低自动化、低效率问题,准备实施环境箱实验室的无人值守,根据延锋集团的技术要求,项目组开发了一款基于AGV和机器人的无人值守复合型智能移动车,该智能车作用于实验室环境箱和立体库之间,自动完成实验产品的实验。实验结果表明复合型智能移动车能够稳定高效地完成环境箱实验室的无人值守。     

基于视野状态分析的机器人路径跟踪智能预测控制

为视觉导航自动导引车（AGV）的路径跟踪提出一种基于视野状态分析的智能预测控制模型．以最优 偏差状态转化策略取代二次型指标函数对预测控制目标的描述,避免了纯代数优化方法面临的参数选择难题．提出 一种同步控制算法,用于完全消除理想纠偏状态的两种路径偏差并维持无偏差跟踪状态．对于其它状态,则采取假 设—预测—调整的迭代算法,以实现状态转化的协调性．数值仿真和实验证明,在不同偏差状态和速度下,该算法 都能产生可实现的速度差控制量,同步、快速和平稳地消除两种路径偏差,而且,该算法计算量小,可满足嵌入式 控制系统实时处理的要求．