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近年来,采摘机器人被逐渐地投入到农业生产过程中,受作业环境复杂性及本身控制系统的精度影响,采摘机器人的作业效率和质量很难到达预期的设计要求。为了提高采摘机器人的控制精度和智能化程度,将嵌入式系统和物联网引入到了采摘机器人控制系统的设计上,并采用无线传感网络实现机器人和远程端的通信,利用三边测量定位提高其定位精度。为了验证方法的可靠性,以西红柿采摘作为实验环境,对采摘机器人的响应速度、定位精度以及果实的采摘质量分别进行了测试,结果表明:采用嵌入式系统和物联网设计采摘机器人的控制系统,采摘机器人具有较高的响应速度和定位精度,果实的采摘质量较高,可以满足果实智能化采摘的设计需求。 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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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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为了提高采摘机器人的自动化程度,实现自主导航和自主采摘作业能力,将基于CMOS图像传感器的嵌入式视觉系统引入到了采摘机器人的设计过程中,有效降低了机器人的设计复杂程度,提高了机器人的设计效率。采用DSP主控芯片构建了嵌入式图像处理系统,可以处理CMOS相机实时采集的图像,并采用模块化设计,构建了包括通讯单元、存储单元及视频输入输出接口的硬件系统,使各模块之间协调工作。为了验证方案的可行性,对一款果实采摘机器人进行了改装,安装了嵌入式视觉系统,并对其性能进行了测试。测试结果表明:采用基于CMOS图像传感器嵌入式视觉系统后,采摘机器人的定位准确率和采摘准率率都较高,满足了自动化采摘作业需求。 相似文献
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为了提高采摘机器人的作业质量,模仿英语移动教学交互式视音频技术,在采摘采摘机器人控制系统中引入了视音频交互技术,通过远程视频监测机器人的作业状态,然后利用声控技术对采摘机器人的作业姿态进行调整,实现了管理员和采摘机器人的视音频交互,可以有效地提高采摘机器人的作业质量,降低采摘机器人的故障率。为了验证方案的可行性,对采摘机器人自动化控制系统进行了测试,并引入了MIMO通信原理,以提高视音频信号传输的质量。测试结果表明:采摘机器人可以准确地识别远程端的声控信号,且根据指令信号动作的准确率较高,可以满足高精度采摘机器人的设计需求。 相似文献
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为了提高果蔬采摘机器人的避障和路径规划能力,实现机器人智能化和轻量化的设计,将嵌入式系统引入到果蔬采摘机器人的控制系统中,并利用EDA技术对控制系统进行了封装,植入了机器人路径规划的遗传算法。对果蔬采摘机器人的机械手进行了改进,通过机械手结构设计实现了采摘机器人执行末端的避障功能,利用遗传算法智能控制设计实现了复杂环境中的路径搜索功能。对果蔬采摘机器人的性能进行了测试,结果表明:障碍物识别率高达99%以上,路径规划的准确率也在95%以上,满足智能化采摘机器人的设计需求,为现代化采摘机器人的设计提供了较有价值的参考。 相似文献
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由于采摘机器人的移动非常频繁,因此其速度控制是影响工作效率的主要因素,在机器人的移动过程中会产生较大的惯性和时延,在控制信号的输出和电机响应过程中也会有一定的延迟,采摘机器人的惯性会使采摘机器人不能很好地在预定的果实采摘位置停下。为了解决这个问题,提高机器人的采摘效率,设计了一种新的机器人调速系统。该系统速度由传感器进行采集,通过电机的变频调节实现移动速度的控制。为了使机器人的控制平稳,以STC89C52单片机为控制核心,设计了采摘机器人的闭环控制系统。最后,对采摘机器人的性能进行了测试,通过测试发现:采摘机器人可以准确地识别成熟果实,控制算法运行良好,可靠性高,实现了采摘机器人的自动调速功能。 相似文献
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为了使采摘机器人可以适应不同高度的采摘作业需求,将武术飞脚动作引入到了类人采摘机器人的设计过程中,通过对腿部伸缩功能的设计,使机器人可以采摘到不同高度的目标果实。采摘机器人以STC1 2 C5 A6 0 S2单片机作为控制器的控制核心,在STC1 2 C5 A6 0 S2单片机的基础上搭载了以红外接近传感器、红外测距传感器和灰度传感器组成的检测模块,实现了腿部的可以伸缩功能,且在必要的时候可以进行跳跃。为了验证武术飞脚动作在采摘机器人上使用的可行性,设计了一款基于武术飞脚动作的腿部可伸缩机器人,采用电机驱动和舵机控制的方式,通过调整舵机的角度变化,成功实现了采摘机器人的腿部的伸缩功能。试验结果表明:采摘机器人可以实现不同高处果实的采摘作业,提高了机器人对复杂高度作业环境的适应能力。 相似文献
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首先介绍了大数据Hadoop技术的原理和架构,然后设计了采摘机器人运动模型和定位导航模型,并实现了采摘机器人定位导航算法,最后介绍了采摘机器人远程操作系统总体方案和硬件设计。试验结果表明:远程操控系统通过对采摘机器人的转向和移动控制,可以准确控制采摘机器人沿着果树中间道路移动,以顺利完成采摘作业,符合设计需求,对采摘机器人的远程控制具有一定的参考意义。 相似文献
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采摘机器人在作业时遇到通过自主导航无法越过的障碍物时,或者在危险的地带无法进行人工采摘作业时,需要借助远程方式进行实时控制,使其成功越过障碍物,并在高危环境中有效地展开采摘作业。为了优化采摘机器人远程控制系统,提出了一种基于手势识别的远程控制方案,并引入了势场蚁群算法,提高了机器人的控制的准确性和高效性。在远程控制方案中,将基于视觉的手势识别与远程控制机械手相结合,通过深度相机采集手势图像并提取手势特征,转换为机械手舵机的控制命令,并通过无线网络发送至采摘机器人控制单元,实现视觉手势对机器人的远程控制。对采摘机器人进行了测试,通过测试发现:基于蚁群算法的手势识别系统可以有效地追踪得到不同的动态手势,且可以准确地识别手势所代表的意义,成功实现了机器人远程控制的手势识别。该方法不仅可以远程实现机器人避障功能,还可以将其应用在山谷、沼泽等危险地带进行采摘作业,实现其非凡的使用价值。 相似文献
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为了提高采摘机器人的定位速度,对机器人的机器视觉系统进行了改进,设计了一种基于聚类算法和视频对象提取技术的快速定位机器人。该机器人视频对象图像提取过程中,在完成图像进行滤波后,引入了Lab彩色空间聚类算法,有效地降低了图像的色彩数和噪声,实现了图像对象的量化处理,大大提高了果实定位和采摘的效率。为了验证设计的快速定位采摘机器人的可靠性,对机器人的采摘性能进行了测试,测试项目主要包括图像处理和果实定位。通过测试发现:快速定位机器人可以有效地实现图像聚类中心的提取,并对聚类中心进行编码,每次定位用时少、定位速度高且果实采摘的准确性累计概率较高,符合高精度、高效率果实采摘机器人的设计需求。 相似文献
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为提高采摘机器人的自主导航能力和采摘效率,实现机器人的快速果树识别和定位,结合红外测距传感器与计算机图像处理技术,利用激光扫描传感器体积小、功耗低、速度快、抗干扰等特点,提出了一种非接触式测量果树深度信息的方法;并结合计算机图像处理对果树进行了标定,实现果树的快速识别与定位,为采摘机器人运动轨迹规划提供了自主导航的参数。为了验证该方法的可靠性,在采摘机器人试验样机上安装了红外线测距和激光扫描快速定位装置,并通过左右两侧果树的导航路径拟合,得到了机器人的行走路径,通过对比红外线测距和激光扫描的结果发现,其拟合路径基本吻合,从而验证了该方法测量数据的可靠性。根据不同的树高对应的枝叶密度,利用计算机图像处理对果树进行了标定,最后利用激光扫描方法对标定后的果树进行了快速定位,并将结果和全站仪的结果进行了对比,结果表明:激光扫描和全站仪之间的最大误差仅为20mm。这说明,激光测量的精度较高,可以满足设计的需求。 相似文献
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首先,设计了一种采用K-means聚类算法和图像处理相结合的目标边缘识别算法,可以获得完整的目标边缘轮廓;然后,利用卷积神经网络和双目视觉技术实现了采摘机器人水果检测及定位方法。实验结果表明:该采摘机器人水果检测及定位方法较好,计算量小,处理速度快,误差较小,能够满足采摘要求。 相似文献
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为了提高采摘机器人自动识别果实成熟度的智能化水平,提高果实识别的准确性,实现机器人自主定位和自动规划路径能力,设计了一种新的自动化采摘机器人。该机器人利用图像分割技术和近红外信号处理技术,实现了果实成熟度的自动定位和判别。对采摘机器人的性能进行了测试,包括苹果图像的分割和提取、果实成熟度的判断和机器人路径规划。通过测试发现:机器人可以在复杂采摘背景下准确地识别苹果果实,并可以通过红外线探测实现果实成熟度的判别,最终规划出来合理的采摘路径,实现果实的精准采摘,为果蔬采摘机器人的研究提供了较有价值的参考。 相似文献
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为了提高采摘机器人的智能化程度,降低设计和制造成本,提高机器人的通信能力,提出了一种基于HPI接口和DSP系统的新型采摘机器人。该机器人将嵌入式DSP系统和ARM控制器利用HPI接口有效地结合起来,利用图像DSP系统对采集图像进行处理,实现目标的定位,从而提高了嵌入式系统的运算能力;利用ARM控制器对执行末端进行控制,实现了机械臂的准确定位和控制;使用滤波器对通信过程的干扰信号进行降噪处理,从而提高了整个系统的稳定性和可靠性。最后,对采摘机器人的通信能力进行了测试,结果表明:IIR滤波器可以有效的滤除干扰信号,通信较为稳定,从而验证了嵌入式DSP系统和HPI通信接口在采摘机器人设计上使用的可行性。 相似文献
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目前,农村劳动力的匮乏,农业机器人代替工人作业已经成为一大趋势。绝大部分采摘机器人都是以专业的工业PC机为智能控制平台,所占空间大、功耗高且价格十分高昂,使得智能机器人成本太高,推广的阻力很大。为此,以MSP430F149为核心处理器,结合机器视觉理论技术,设计了一套智能监控的采摘机器人控制系统,可以实时处理采集到的图像,指导采摘机器人前进及采摘目标果实。为了实现人机交互工作,设计了LCD显示电路,可以通过其实时了解采摘机器人的工作状态,且极大地降低了制造成本。实验结果表明:该采摘机器人视觉系统识别错误率低至3.72%,提高了采摘机器人的可靠性和采摘效率,具有很好的应用前景。 相似文献