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针对中国机器人大赛采摘机器人子项目,设计了一种教学用采摘竞赛机器人.首先,根据竞赛要求,设计教学用采摘机器人的机械系统,确定了四轮独立驱动的电机布局及差速转向的轮式结构;设计了四自由度串联机械臂,二指回转型机械爪和自动卸载的储物筐.以STM32F103ZET6单片机为核心,搭载底盘控制模块、颜色识别模块和采摘机械臂模块,构建了采摘机器人的控制系统.根据比赛要求和流程,编写了机器人基本运动子程序、颜色识别子程序、机械臂控制子程序以及系统整体流程.并搭建实物进行测试,结果显示该设计满足竞赛基本要求,能够为学生参加竞赛提供一定的参考. 相似文献
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在对工业机器人进行市场调查、功能分析的基础上,对机器人进行模块划分,将工业机器人分为4种通用模块,分别是执行器模块、绕z轴旋转臂模块、绕x (y)轴俯摆臂模块及底座平台模块,这4种模块间共有3种通用的标准接口。用户设计机器人产品时,只需要根据实际工况选择合适的模块种类,按照标准的方式进行模块装配,即可完成机器人设计,极大地提高了工业机器人的设计效率。 相似文献
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针对现阶段人工采摘苹果效率低、劳动强度大、采摘设备功能单一的问题,以TRIZ理论为基础,通过发明原理的启发,对苹果采摘机器人的末端执行器、运输装置、收集箱和其他结构进行了创新设计,设计出一款集采摘、收集、分拣功能于一体的机器人。建立采摘机械臂的D-H模型,运用Matlab对机器人的工作空间进行了分析;通过Adams对机器人采摘过程进行运动仿真,并制作1∶3实验样机,对各部分功能可行性进行了验证。结果表明,该机器人的各部分功能完善、设计合理、运行可靠、满足使用需求,为后续机器人的进一步研制和改进提供了理论支撑。 相似文献
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通过参考火星探测器的结构,将智能机器人车体平台设计为高自由度四驱动八轮移动平台。即可采用半自主加入外围模块的方式组成各种功能的机器人,因此既可大大缩减机器人的研究费用,叉能将主要精力放在机器人的功能研发上,对智能机器人的控制部分也做了初步的介绍。机器人的车体设计是通过Pro/E这一三维软件进行的,并通过该三维软件进行运动装配。 相似文献
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张勇斌 《精密制造与自动化》2019,(1)
设计了一种智能式采摘苹果机器人,对智能车整体设计思路、硬件与软件设计及车模的装配调试过程作简要的说明,使智能车能通过直线运动、车体回转、寻迹、避障、手抓张合及协同作业等来实现对目标苹果的搜寻、抓取及采摘运动。系统以单片机为核心控制模块,充分利用了无线通信模块、数码管显示模块、黑白循迹模块、红外避障模块、电源模块、串口通信模块、A/D转换模块、电机驱动模块。通过实践操作与程序调试,综合运用单片机技术、自动控制理论、检测技术等使小车能在无人操作情况下,借助传感器识别路面及周围环境,附以外围电路,采用光电检测器进行检测信号和循线运动并实现机械臂的运动及机械手的抓取。 相似文献
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基于蜘蛛、螃蟹节肢动物的爬行方式,采用作图法设计一种满足预定轨迹要求的齿轮-连杆组合机构:多足机器人。利用Solid Works软件对该机器人零件进行装配,并采用其中的Motion模块添加马达进行运动仿真分析,得出爪端速度曲线,验证了该机构的可行性。另外,该机器人搭载了TGAM脑电模块采集脑电数据,通过蓝牙串口发送给PC机进行数据处理,最后将数据发送给Arduino平台控制多足机器人以不同速度前进,实现脑波控制机器人的目的。 相似文献
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针对苹果采摘机器人控制系统制造及维护成本较高、功耗大、便携性差等问题,对其控制系统进行优化设计。该系统可分为视觉系统和主控系统,视觉系统采用Open MV3视觉模块,通过颜色识别成熟苹果;主控系统包括TB6612电机驱动模块、PCA9685舵机驱动模块和LM2596电源模块。实验测试表明,该控制系统在室内及室外测试下均工作稳定。 相似文献
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果实采收是果园作业中最耗时的环节之一,实现苹果采摘及收集的田间作业一体化是减轻果农劳动强度、提高果实采收效率的有效途径。研制了一种背负式苹果采收一体机,其主要由采摘模块,背负式支撑模块,收集模块三部分构成,采摘刀头采用偏心式圆盘刀片,支撑模块采用轻便气缸提供支撑力,同时将手臂部的受力转移至肩部,收集模块采用拉杆箱式设计。为了获得该苹果采收一体机的苹果采摘性能及收集性能数据,在陕西省杨凌高新农业示范区西北农林科技大学北校区园艺场进行了该机器的田地试验,试验结果表明:该机器的苹果平均采摘成功率为86.67%,苹果采摘受损率平均为6.78%。该背负式苹果采收一体机的设计与试验为其它同类型的水果采摘机的设计与改进奠定了基础,人性化的机器设计将具有广阔的发展前景。 相似文献
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名优茶采摘机器人的系统设计与试验 总被引:1,自引:0,他引:1
针对名优茶采摘劳动力短缺的现状,设计了一种适用于自然环境下作业的名优茶采摘机器人。系统由采摘机械手、3P-Delta机械臂、视觉系统和主控系统构成。机器人通过深度相机获取茶蓬图像,利用深度学习和骨架法计算采摘点。从名优茶的生长特征出发,建立了机械臂采摘轨迹模型,采用Bézier曲线对茶叶采摘路径进行优化,降低了机械臂在快速运动过程中的加速度突变,提高了采摘运动的平滑性。利用虚功原理建立机械臂动力学模型,基于滑模控制设计了机械臂采摘控制策略,优化了控制算法中的指数趋近律,有效地抑制了滑模面在快速趋近时的抖振现象。实地测试结果表明,采摘机器人能够实现名优茶的采摘,采摘率和完整率分别为75.53%和54.68%,平均采摘速度为0.451颗/s。 相似文献
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