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采摘机器人作业行为虚拟仿真与样机试验 总被引：1，自引：0，他引：1
为开展采摘机器人智能防碰损作业行为及规划算法的仿真试验与验证,设计了一种基于虚拟现实的采摘机器人仿真试验系统。以葡萄采摘机器人为对象,先构建虚拟现实环境下采摘机器人及其作业场景模型,用于模拟设施果园试验环境;然后对虚拟采摘机器人进行运动学建模,运用D-H参数法解算机械臂运动学正解和逆解;再依据葡萄串形状等特性设计一种夹-托-剪式的采摘机器人末端执行器及其采摘过程控制模型;建立机械臂末端连杆与执行器之间的空间位姿变换关系,并对机械臂运动进行轨迹规划;设计并定义仿真系统各模块间的数据接口,最终基于虚拟现实平台EON开发出采摘机器人虚拟仿真系统。基于该系统进行18次葡萄防碰损采摘路径规划及夹剪行为试验,成功率达88.89%;将相关算法移植到物理样机进行43次室内试验,成功率为86.05%。结果表明,开发的仿真系统可为采摘机器人智能行为算法的测试及改进提供虚拟试验平台。 相似文献
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为了实现采摘机器人机械手臂运动虚拟仿真过程的交互性,基于Java3D和VRML虚拟现实技术,提出了一种机械臂交互式三维场景生成及运动仿真系统。为了验证系统的可行性,以采摘机器人机械臂为研究对象,设计了基于采摘机器人机械臂运动仿真系统,并基于网络的特征,通过接口导入机械臂关节的造型文件,实现了采摘机器人机械臂仿真三维虚拟场景创建。对仿真系统进行了实验,结果表明:开发的采摘机器人机械臂三维运动仿真系统可以对采摘路径进行合理的规划,得到和实验基本吻合的轨迹,能够实时地显示关键力矩的变化,为关节结构的优化提供了数据参考。将仿真目标位置和预设位置进行对比发现,最大位置偏差不超过1 mm,从而验证了运动模型和算法的可靠性。 相似文献
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为验证运动学分析的正确性,形象直观地反映运动过程,建立了基于OpenGL和MATLAB的采摘机器人可视化动态仿真平台。利用Denavit-Hartenberg方法建立了机器人运动学模型,得到了机器人的运动学正解。采用简化的反变换法求解机器人运动学逆解。采用SolidWorks建立机器人的三维模型,然后通过Deep Exploration将其转换成OpenGL所识别的cpp格式文件。基于VisualC++6.0与OpenGL的仿真平台,对机械手的运动学正解、逆解、抓取动作进行可视化仿真验证。并且利用MATLAB的Robotics Toolbox对机械手的各关节进行轨迹规划。仿真结果表明:D-H法建立的运动学模型反映了采摘机器人的真实运动情况,采摘机器人运动学正逆解正确。 相似文献
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首先介绍了BP神经网络和LM-BP神经网络的原理,然后介绍了采摘机器人运动学模型,最后采用LM-BP神经网络实现了采摘机器人智能运动策略。MatLab仿真表明:对于不同的果树种植布局及不同的起点和终点,采摘机器人采用该算法均能产生可行的无碰撞路径,以顺利完成采摘作业。 相似文献
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为适应现代农业装备向精细化、智能化方向,更为准确地掌握采摘机器人作业过程中的实时运动轨迹,不断提升采摘机器人的作业效率,以6自由度的采摘机器人机械臂为研究对象,在全面理解采摘机器人结构组成及作业原理的基础上,运用运动学与动力学相结合的理论模型,通过对其进行三维实体建模,优化整体臂体结构及控制系统的软硬件组成、臂体运动学求解算法及关键参数控制要求等。同时,利用CAM/CAE分析工具进行模拟仿真验证,结果表明:通过不断调整运动部件与作业环境间的相互关系,实现了采摘机器人臂体的运动轨迹跟踪控制,臂体的各个执行部件运动位置误差范围控制在10%之内,达到了机器人自主采摘的控制要求。这一控制研究可为采摘机器人其他相关部件研究与改进提供参考。 相似文献
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对采摘机器人进行了运动学分析,介绍了机器学习算法与应用,并基于Q-learning算法设计了采摘机器人路径规划系统,实现了对采摘机器人的运动控制。MatLab仿真实验表明：采摘机器人搭载Q-learning算法机器学习算法后,能够自主完成路径规划,并能成功避开环境中的障碍物,规划路径最优,平滑度较好,证明了该算法的有效性和可行性。 相似文献
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基于深度强化学习的虚拟机器人采摘路径避障规划 总被引：1，自引：0，他引：1
针对采摘机器人在野外作业环境中,面临采摘任务数量多,目标与障碍物位置具有随机性和不确定性等问题,提出一种基于深度强化学习的虚拟机器人采摘路径避障规划方法,实现机器人在大量且不确定任务情况下的快速轨迹规划。根据机器人本体物理结构设定虚拟机器人随机运动策略,通过对比分析不同网络输入观测值的优劣,结合实际采摘行为设置环境观测集合,作为网络的输入;引入人工势场法目标吸引和障碍排斥的思想建立奖惩函数,对虚拟机器人行为进行评价,提高避障成功率;针对人工势场法范围斥力影响最短路径规划的问题,提出了一种方向惩罚避障函数设置方法,将障碍物范围惩罚转换为单一方向惩罚,通过建立虚拟机器人运动碰撞模型,分析碰撞结果选择性给予方向惩罚,进一步优化了规划路径长度,提高采摘效率;在Unity内搭建仿真环境,使用ML-Agents组件建立分布式近端策略优化算法及其与仿真环境的交互通信,对虚拟机器人进行采摘训练。仿真实验结果显示,不同位置障碍物设置情况下虚拟机器人完成采摘任务成功率达96.7%以上。在200次随机采摘实验中,方向惩罚避障函数方法采摘成功率为97.5%,比普通奖励函数方法提高了11个百分点,采摘轨迹规划平均耗时0.64s/次,相较于基于人工势场法奖励函数方法降低了0.45s/次,且在连续变动任务实验中具有更高的适应性和鲁棒性。研究结果表明,本系统能够高效引导虚拟机器人在避开障碍物的前提下快速到达随机采摘点,满足采摘任务要求,为真实机器人采摘路径规划提供理论与技术支撑。 相似文献
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采摘机器人作为农业机器人的重要类型,具有很大的发展潜力。为了实现对苹果采摘机器人的精确控制,对机构进行了运动学分析。多数学者对采摘机器人进行运动学分析都是基于Denavit-Hartenberg方法,该方法效率较低,计算较复杂,对于广大的机械工程师来说不是一个很好的选择。为此,以苹果采摘机器人为例,介绍了CAD变量几何法的应用。首先,给出了传统的Denavit-Hartenberg(D-H)对苹果采摘机器人的运动学分析,然后用CAD变量几何法对采摘机器人进行了运动学分析。通过两种方法的直观对比,可以明显地看出各自的优缺点。 相似文献
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为实现篱架式栽培的食用葡萄自动化采摘,设计了一种关节型四自由度(4-DOF)机械臂,并利用DH参数法建立机械臂的连杆坐标系。通过MatLab里的Robotics Toolbox建立机械臂的数学模型,对机械臂的正、逆运动学进行仿真,对末端执行器走直线轨迹进行了轨迹规划。利用ADAMS建立机械臂的虚拟样机,将轨迹规划仿真数据作为驱动,进行动力学仿真,获得夹持2kg葡萄时腰关节、肩关节、肘关节及腕关节所需驱动力矩分别为95、52、48、12N·m,从而为采摘机械臂的物理样机制造与采摘试验提供了技术依据。 相似文献
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针对目前水果采摘劳动强度大、作业效率低及危险等问题,设计一种六自由度圆形水果采摘机械手。采摘机械手采用液压和气动系统相结合的方式实现升降、俯仰及快速采摘,且采用D-H法建立了各连杆坐标系,并对其进行运动学正解和反解分析;最后,运用Adams和Matlab对采摘机械手进行运动轨迹、夹紧力及工作空间的仿真分析。结果表明:机械手采摘的高度范围为230~5 100 mm,末端执行器关节的旋转角度为0°~280°,弧形手抓最大夹紧力为22 N,工作空间内的工作点分布均匀对称且水平方向上可360°旋转。通过仿真可有效地看出各连杆之间运动平稳,验证运动学分析的正确性,为进一步的研究提供理论基础。 相似文献
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利用图像、红外、超声波等传感器模块,感知采摘机器人作业环境,以采摘机器人在园区自主避障和移动为目的,研究了采摘机器人路径规划和定位导航方法,并利用嵌入式控制系统,设计和开发了该采摘机器人定位导航方法。实验结果表明:系统可以实现采摘机器人的定位和导航功能,具有一定的可靠性。 相似文献
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以FS03N通用机器人为研究对象,根据FS03N的结构特点,采用D-H法建立了机器人连杆坐标系,列出连杆参数,计算得出了以关节角度为变量的正运动学方程。通过选用z-y-z欧拉角来描述川崎FS03N通用机器人末端的方位。在机器人运动学反解问题上,采用了反变换法来求解。最后,使用SolidWorks软件建立了FS03N的三维实体模型,用motion对其进行仿真,验证位置正反解的正确性。 相似文献
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提出了一种应用于水果采摘机器人末端执行器的仿生机械手,并设计了仿生机械手指关节微电机的协同控制虚拟总轴系统,提高了采摘机器人手指关节的灵活性,降低了水果采摘机器人采摘过程中对果实的损伤。针对传统的电机人工势场控制器难以满足由负载扰动引起的多电机实时的同步运转,提出了具有相邻吸引力的人工势场多电机同步控制方法,通过相邻电机的相互作用,使各个电机协同工作,降低了负载扰动对于机械仿生手指动作不协调的干扰。对采摘机械仿生手各手指关节电机的跟随协同性进行了测试,结果表明:采用改进后的人工势场模型后,可以有效地改善跟随手指的角度误差,响应效率高,在更短的时间内可以将误差降低到最低。对采摘过程手指的协同性进行了虚拟仿真研究,结果表明:改进后人工势场控制模型三手指角速度的数值差异较小,三手指的协同性较好,可以满足协同控制的设计要求。 相似文献
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为提高采摘设备的执行效率,采用六自由度机械臂、树莓派、Android手机端和服务器设计了一种智能果实采摘系统,该系统可自动识别不同种类的水果,并实现自动采摘,可通过手机端远程控制采摘设备的起始和停止,并远程查看实时采摘视频。提出通过降低自由度和使用二维坐标系来实现三维坐标系中机械臂逆运动学的求解过程,从而避免了大量的矩阵运算,使机械臂逆运动学求解过程更加简捷。利用Matlab中的Robotic Toolbox进行机械臂三维建模仿真,验证了降维求解的可行性。在果实采摘流程中,为了使机械臂运动轨迹更加稳定与协调,采用五项式插值法对机械臂进行运动轨迹规划控制。基于Darknet深度学习框架的YOLO v4目标检测识别算法进行果实目标检测和像素定位,在Ubuntu 19.10操作系统中使用2000幅图像作为训练集,分别对不同种类的果实进行识别模型训练,在GPU环境下进行测试,结果表明,每种果实识别的准确率均在94%以上,单次果实采摘的时间约为17s。经过实际测试,该系统具有良好的稳定性、实时性以及对果实采摘的准确性。 相似文献
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为了提高采摘机器人采摘果实的准确率,提升机器人的作业效率,将VR虚拟现实技术引入到了采摘机器人的设计上,提出了基于小波神经网络的机器人PID控制器优化算法,并通过对采摘虚拟环境的创建和机器人的虚拟建模,验证机器人的作业性能.以黄瓜真实生长环境为研究对象,创建了采摘机器人的作业环境,并对采摘机器人的采摘准确率进行了对比,... 相似文献
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通过对采摘机械手进行运动学分析,针对采摘机器人运动控制难度大这一问题,设计了基于DSP的三自由度采摘机械手控制系统,并从硬件和软件等方面搭建了系统平台。MatLab仿真结果表明:采摘机械手在控制系统的驱动控制下,可以准确从起点运动到终点,且轨迹比较圆滑,可以到达预期目标,满足采摘机器人作业需求,证实了该方法的可行性。 相似文献