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农业机器人面临的作业环境越来越复杂,为保证机器人在复杂环境中正常工作,机器人需要拥有可自主避障的行为控制系统来适应作业环境中未知障碍物避开的需要。在基于篮球比赛运动的农业机器人避障系统研究中,通过动态窗法建立工作控制,模拟了篮球运动中的动态避球行为,并为以模糊控制方法实现自主避障,使移动机器人的避障行为通过模糊逻辑控制和基于优先度的决策程序来实现。仿真实验表明:该机器人的避障系统有效、实用性好且具有实时性。 相似文献
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水果和蔬菜质地柔软且形状各异,机械化收获的难度较大。控制系统作为采摘机器人的核心,对作业效率有着决定性的影响。篮球运动是集体竞技项目,对运动员的目标锁定和路线规划能力要求较高,将篮球运动的决策原理引入到采摘机器人上,可以改善机器人的控制性能。为此,基于篮球运动的决策原理,研制了果实采摘机器人的控制系统,具有目标识别、路线规划和自主避障3种控制功能,可以准确地识别目标果实。在系统的控制下,采摘机器人获得了很高的作业效率,还能够自主规划行走路线和规避障碍,具有很高的智能化水平。 相似文献
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在农业生产中,由于农作物生长环境的复杂性及传统的机械作业,易对农作物造成损伤。针对该未知复杂环境中的采摘机器人自主避障设计,提出了基于足球比赛运动的采摘机器人进行了自主避障系统,实现采摘机器人自主导航。基于足球比赛运动策略的采摘机器人开发设计中,为实现采摘机器人自主进行路径优化以避开障碍物,以模糊逻辑算法作为避障决策控制算法,以多种传感器感知环境信息设计避障系统。试验结果表明:安装本文设计开发的避障系统的采摘机器人可进行路径优化,自主避障,验证了该避障系统的有效性。 相似文献
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以采摘机器人移动路径中躲避障碍物为研究对象,首先介绍了视觉系统,接着从系统总体方案、软硬件设计等方面进行了详尽的介绍和设计。系统以防止采摘机器人与障碍物的碰撞为前提,分析了系统躲避障碍物的策略,实现了基于ARM+DSP和视觉传感器的采摘机器人避障控制。利用MatLab 7.0进行了仿真验证,结果表明:避障控制系统可以实现避障和路径规划,且路径最优、耗时最少,证实了整个系统的可靠性和可行性。 相似文献
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随着科技水平的提高,农业生产向实现智能化发展,农业采摘机器人中的自主避障控制系统成为重点。在农业生产环境复杂且未知的条件下,采摘机器人的控制需要具有较高的智能化水平。为此,基于足球比赛运动的控制规则,设计了采摘机器人自主避障控制系统;阐述了基于足球比赛运动的移动机器人自主避障设计实现技术、控制技术及模糊逻辑控制方法,使机器人的移动通过模糊逻辑控制和基于优先度的避障策略来实现。仿真试验结果表明:该采摘机器人自主避障设计有效性和实时性较高,在农业生产的复杂环境中,可较好地自主避障并进行路径优化。 相似文献
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为简化采摘机器人底层控制系统软硬件设计,提高系统的实时性和可靠性,在处理器的设计上引入了嵌入式微处理器,取代了常规的单片机和PLC方案。提出了基于ARM控制器和源代码开放的Linux操作系统组成的采摘机器人控制系统,对其实时避障功能进行了设计,并模拟采摘机器人作业环境对该方案的可行性进行了测试。结果表明:采摘机器人行使过程中可以躲避障碍物,向目标作业区域移动,成功地实现了实时避障功能,为采摘机器人自主导航系统的开发提供了重要的借鉴。 相似文献
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《农机化研究》2021,(11)
具有自主作业能力的采摘机器人一直是国际上研究的热点,而障碍物检测躲避能力是其重要的功能,因为在机器人识别作业区域或成熟果实后需要自主的定位和移动。为此,提出了一种基于单目视觉和人工势能场的障碍物检测和避障算法,可以有效采集和检测障碍物的信息,再依据障碍物及目标区域的距离使用人工势能场方法对路径进行优化,实现采摘机器人的自主移动。为了验证障碍物检测和避障方案的可行性,模拟采摘机器人作业环境和自主移动流程,对采摘机器人避障行为进行了测试。测试结果表明:采用单目视觉和人工势场方法可以使机器人成功的避障,并规划出效率最高的到达目标作业区域路径,对采摘机器人自主导航技术的研究具有重要的意义。 相似文献
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首先,基于双目视觉和超声波测距介绍了农用四轴飞行器的障碍物感知原理;然后,基于整体框架和飞行器对避障控制系统进行了整体设计;最后,基于机器视觉和超声波测距实现了农用四轴飞行器避障控制系统。实验结果表明:当飞行器和障碍物达到设置距离时,飞行器能够快速进行悬停响应,并能及时进行避障操作,证明了农用四轴飞行器避障控制系统的可行性和有效性。 相似文献
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针对目前使用的采摘设备落后、工作量大、稳定性差等问题,为了提高采摘机器人的环境适应能力,对采摘机器人的避障控制系统进行了分析,拟采用模糊控制系统的方法,来加强采摘机器人避障系统的能力和效率,减少采摘机器人避开障碍物及规划出适当路径所用时间。模糊控制使用超声波检测前方障碍物距离,以控制转轮速度和方向作为输入量,速比作为输出量,控制移动的速度和方向。为使采摘机器人避障路径规划尽可能短,采用改进的遗传算法和模糊控制系统建立基本模型。对采摘机器人的避障性能进行仿真试验,结果表明:基于模糊控制的采摘机器人的避障系统可以成功地避开障碍物及规划出最短行走路径,且能够快速定位树上的果实和准确地完成采摘任务,具有效率高、易操作、采摘成功率高等特点。 相似文献
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以全自主移动机器人为研究平台，介绍了移动机器人的硬件体系结构、避障行为决策、避障运动控制等。提出一种足球机器人避障路径规划方法，该方法吸取了栅格法信息处理量小的优点，只对障碍物的威胁点进行检测，弥补了其在特征匹配方面的不足，同时无需考虑障碍物的运动状态和运动速度，提高了机器人避障的灵活性和鲁棒性。 相似文献
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针对移动机器人避障的特点,提出了一种基于神经网络的动态避障控制方法。介绍了避障行为的决策、基于神经网络的机器人在避障过程中的运动控制等。该方法不用考虑障碍物的运动状态,简化了机器人避障的步骤,机器人能够根据各种情况灵活地判断是否避障以及灵活地选择适当的避障方式,提高了机器人避障的灵活性和鲁棒性。仿真试验证明这种方法是可行而有效的。 相似文献
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随着农业科技的发展,机器人技术凭借其作业效率高、人力资源投入少、安全隐患小等优点,在农业生产方面的应用越来越广泛。但是,机器人在未知的农业生产环境中,缺乏自动寻径功能,自适应运动能力较弱,在躲避障碍物方面的研究更是少之又少。为此,通过研究农业机器人运动系统结构及自我定位原理,建立了农业机器人运动模型,完成了避障路径规划的结构设计,并采用模糊控制算法,对机器人避障流程进行了合理规划。最后,进行仿真实验,验证了农业机器人能够成功躲避障碍物,即机器人避障路径规划的可行性。 相似文献
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以采摘机器人为研究对象,首先建立了采摘机器人作业环境及障碍物模型,并利用人工势场法搭建了环境和障碍物运动势场;然后基于人工势场法设计了采摘机器人动态路径规划系统;最后利用Mat Lab进行了仿真实验。结果表明:该系统优化效果明显,具有很好的避障和路径规划能力。实验很好地验证了系统的有效性和实时性。 相似文献
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寻径避障是水果采摘机器人中一个重要的经典问题。随着我国机械自动化、计算机控制系统和测试计量行业突飞猛进的发展,对水果采摘机器人自主寻径避障有了更高的要求。为了更好地满足现代农业种植生产的需要,启发式智能学习型寻径避障成为采摘机器人研究的热点。为此,基于启发性智能轨迹优化算法,采用传感器检测系统,设计和研究了水果采摘机器人自主寻径避障系统,并利用Mat Lab仿真软件进行了验证分析。结果表明:在复杂路况环境下,针对不同目标和路径要求,该采摘机器人能灵活避开作业途径中障碍物,具有很强的学习和适应能力,且系统运行稳定、可靠性强。 相似文献