采棉机器人中棉花成熟度的识别

为了提高采棉机器人中成熟棉桃的正确识别率,提出了基于Hu不变矩提取棉桃的形状特征,采用支持向量机分类器构造棉桃分类系统的方法。针对棉桃预处理图像提取Hu矩,将特征送入BP神经网络进行学习,用训练得到的模型对测试样本进行测试。实验结果表明:该方法能快速识别成熟棉桃,且具有较高的识别率。因此对采棉机器人的实现具有重要意义。     

Delta机器人控制系统设计

针对Delta机器人的运动特点,设计了可实现3自由度运动功能的控制系统,该系统由机械结构模块和机器视觉模块两部分组成。机械结构模块的控制采用LPC1114处理器,实现手爪三维空间内的移动与开合;机器视觉控制模块采用Lab View图形化编程语言,可视化编程减少了编程时间,对各部分程序进行了相应的介绍。机械结构模块的控制与机器视觉模块的控制相结合,提高了Delta机器人的运动控制精度。     

基于实时多目标跟踪的足球机器人视觉系统设计

本文针对机器人足球比赛的需要，提出了一种基于实时多目标跟踪的足球机器人视觉系统设计方案。     

机器人与机器视觉的垃圾分拣系统设计

随着人工智能和机器人在自动化生产线广泛应用,无人化、智能化为其提供了有力技术支撑.垃圾分类和再利用是当今亟待解决的社会问题,本研究结合机器视觉和机器人优势,基于Halcon的图像处理平台和IRB1410机器人的运控载体,对固体流通商品按国家分类标准进行分拣.重点研究机器人逆运动学算法、垃圾外包装条码实时采集、数字图像处...     

空中机器人视觉系统设计与实现

针对空中机器人微型旋翼飞行器的自身特点以及复杂飞行环境,给出了一个切实可行的视觉识别系统．包括系统结构、硬件组成、算法设计等,实验结果显示该系统在目标识别上取得了较好的效果。     

自主视觉物料搬运机器人的机械传动系统设计

本设计以生产线车间为例,介绍了一种基于机器视觉技术的物料搬运机器人。该机器人以OpenMV为视觉载体,将Arduino MEGA2560作为主控制器,根据机器视觉算法可准确识别货物的形状、颜色及标识信息并结合地面标记线指引实现寻迹功能,同时集搬运、码垛、避障等功能于一体实现搬运过程可视化并且可在较短时间内完成货物的装卸流程。本文着重阐述了自主视觉物料机器人的传动系统结构设计部分,其中包括机械手结构设计、机器人运动方式设计、传动参数计算等重要内容。     

自主挖掘机器人控制系统设计

挖掘机具备自动识别作业对象物,自行规划并控制执行单元完成作业任务的能力.通过实验验证,该自主挖掘机器人控制系统满足现场作业精度要求,可有效提高作业质量,减轻劳动强度,提高生产效率,为工程机械的智能化发展提供了有益的参考,具有重要的社会经济效益.     

魔方还原机器人的视觉子系统设计与实现

根据魔方还原机器人的视觉子系统需求,分析了常用于视觉系统的颜色空间模型,以及在各模型中的颜色识别方法,实现了一种能稳定快速并且排除环境光照影响的魔方识别视觉子系统,并通过实验验证与改进。系统可以很好地解决颜色识别问题,具有通用性,能应用于各种需要对目标进行颜色识别的场合中。     

一种机器视觉的灾后救援机器人系统设计

针对灾后现场地形环境复杂且危险性大的特点,提出一种基于机器视觉的灾后救援机器人(RWTT-I)系统。机器人由视觉控制系统、两个相同的可变形双曲柄(parallelogram double crank,PDC)模块和轮履替换(replaceable wheeltrack,RWT)模块组成。每个PDC模块都可以独立的通过变形越过台阶、壕沟等障碍物,RWT模块在驱动力作用下能以轮式和履带式两种运动模式在各种地形环境下运动,通过视觉系统确定障碍物的位置尺寸来控制机器人调整PDC或RWT模块来越障救援。机器人系统成功的进行越障实验,表明了其越障性能能够满足灾后救援机器人的项目要求,具有很大的应用价值和推广意义。     

基于视觉引导的工业机器人定位抓取系统设计

以美国国家仪器公司的视觉开发模块NI Vision为软件支撑和以ABB-IRB120型机器人,摄像机和传送带为硬件基础,对视觉识别与检测系统进行了模块化设计,构建了一个基于单目视觉的工业机器人工件自动识别和智能抓取系统,其中ABB-IRB120型工业机器人作为操作手臂,用CCD相机、运动控制器和工控机搭建了机器人视觉控制平台,通过建立抓取系统的参数化模型给出图像坐标到机器人坐标的转换算法,利用NI Vision中提供的图像处理、模式匹配等方法,在C#环境下进行开发,实现了目标定位和机器人控制两大基本功能,最终控制机器人完成目标工件的抓取。     

人机共享控制机器人系统的应用与发展

康复机器人和辅助机器人可以提高患者生存质量,受到了科研和临床等领域的广泛重视。实现该类机器人的一个重要目的是帮助残疾患者完成日常生活中的活动。其中,人机共享控制机器人系统,充分结合了人类在上层规划和机器在精细控制上的优势,具有很好的控制效果。首先介绍了几种新型的人机交互方式,并对人机共享控制机器人系统的构成与优势进行简要分析;随后结合国内外研究现状,对不同类型的人机共享控制机器人系统进行详细介绍;最后着重从新型人机交互和共享控制两个方面,展望了未来技术的研发方向。     

运输机器人安全控制系统研究

充分考虑到运输机器人的工程实用性,对运输机器人的潜在故障进行分析。分别围绕运输机器人对人及其他动物的安全性问题、运输机器人自身的安全性问题进行深入研究,提出解决方案。对运输机器人安全和控制系统进行集成,提出基于安全性的行为控制策略。     

基于总线模式的工业机器人控制系统

针对目前国内工业机器人开发周期长、成本高、通用性差的问题,提出基于工业现场总线GSK-link的模块化、标准化工业机器人结构体系,并开发了相关产品,部分产品已应用于公司电机制造生产线上。经实验测试和现场实际应用,发现基于模块化体系结构的工业机器人性能较传统工业机器人有较大改善,系统故障率较低,系统维护和维修简便。     

高压带电作业机器人产品化样机控制系统研制

提出了高压带电作业机器人产品化样机控制系统设计方案,该系统采用主从控制方式,机器人控制的实时性和控制精度较高。作为产品化样机,机器人控制系统人机界面友好,具有完善的保护和异常处理功能,并能够最大限度的保证操作人员的高压安全。经过现场实验,机器人能够满足作业要求。     

应用智能代理的移动机器人网络控制系统

针对互联网的传输特点,提出了机器人远程控制的可行性方案,构建了基于互联网的机器人的远程控制系统。通过对智能代理特点分析、功能及逻辑结构设计,建立了移动机器人网络智能代理系统。利用基于Java的J2EE组件技术实现了网络控制系统及与机器人控制系统的无缝对接。该网络控制系统适于不同的远程用户对机器人的进行控制,系统具有易用性、自主性和平台无关等特点。     

基于PSoC的智能吸尘机器人控制系统的设计

主要研究了基于PSoC片上系统的智能吸尘机器人控制系统的设计，详细论述了控制系统的组成，推导了机器人的运动控制方程，设计了传感器检测电路。该控制系统灵活运用PSoC片上系统内部集成的PWM模块、计数模块和定时模块等来完成机器人的运动控制，通过运用红外传感电路和机械结构相结合的方法来检测外部环境信息。     

嵌入式智能移动机器人控制系统的开发与研究

以移动机器人为研究对象,设计了以PC/104嵌入式模块为主控制器的控制系统,实现了扩展板、电源转换、电机驱动、感知、人机交互等功能;并对无线通信技术进行了研究,实现了移动机器人的无线遥控和无线串口通信;通过实验对移动机器人进行了整体调试,调试结果表明机器人运行稳定可靠,达到了预期效果。     

开放式移动机器人嵌入式控制系统的设计与实现

为了解决封闭式移动机器人控制系统存在的诸多问题,提出并实现了一种基于32位嵌入式系统的开放式移动机器人控制系统.开放式控制器集成了友好的人机界面、两种无线通讯接口和多种串行接口,通过串口与本体控制器通讯.系统软件采用嵌入式μC/GUI、轻量级TCP/IP协议栈LwIP和实时多任务操作系统内核μC/OS-Ⅱ,以多任务和多任务通讯机制管理移动机器人各应用功能模块.讨论了命令控制台和无线通讯等开放式应用方法.将提出的控制系统应用于吸尘机器人平台,实验表明,该系统具有良好的开放性,为功能扩展、多杌协调、远程控制和人机混合控制提供了解决方案.     

微创手术机器人远程监控系统设计

远程监控机器人系统能够实现远距离控制本地机器人.它在危险环境作业中具有不可替代的作用.同时在远程医疗中也具有相当广阔的应用前景.为了建立基于互联网的手术机器人远程监控系统,实现控制数据及视频画面的传输,利用Video for Windows(VFW)在机器人端捕捉摄像头视频信号,H.263算法完成视频信号压缩.信息的传送采用Visual Basic6.0的Winsock控件.详细介绍了远程控制结构和控制协议,以及通信两端软件基于Visual Basic6.0的实现.通过对自主设计的手术机器人实验表明,该远程监控方案是可行、有效的.最后展望了远程监控的发展趋势以及本系统需要改进的地方.     

基于视觉的采摘机器人目标识别与定位方法研究综述

目标识别和定位的精度直接关系到采摘机器人采摘效率、质量和速度。本文对近年来采摘机器人的目标识别和三维定位的研究工作进行了系统性的总结和分析,综述了果蔬识别和定位的几种主要方法:目标识别:数字图像处理技术、基于机器学习的图像分割与分类器和基于深度学习的算法;三维定位:基于单目彩色相机、基于立体视觉匹配、基于深度相机、基于激光测距仪和基于光基3D相机飞行时间的三维定位。分析了影响果蔬识别和定位精度的主要因素:光照变化、复杂的自然环境、遮挡以及动态环境干扰下成像不精确。最后对采摘机器人目标识别与定位的未来发展作了几点展望。