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针对果园环境复杂,障碍物种类繁多,传统动力无法有效进入作业的情况,提出一种基于障碍物分类识别的果园机器人自主避障方法。首先对果园中存在的障碍物进行识别分类,然后针对不同种类的障碍物采用不同的避障方法来完成避障动作。通过搭建基于ROS的避障试验台,对果园机器人上搭载的视觉传感器和激光雷达传感器进行标定,在ROS功能包中植入避障算法,然后进行验证。试验结果表明:在同等条件下,相比传统的避障方法,本文的方法避绕圆形障碍物时用时少1.7 s,所用路程少0.31 m,具有一定的优势;而在避绕不规则障碍物时,本文的方法虽然所用时间和路程比传统方法分别多1.7 s和0.41 m,但机器人能够更加贴近障碍物进行避障,对林下中耕施肥和除草等作业有很大帮助,具有很好的实际应用价值。 相似文献
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首先介绍了采摘机器人采摘臂避障问题和强化学习理论,并将强化学习方法应用到采摘臂避障问题中,构建了一平面3自由度的采摘机器人采摘臂的多Agent避碰系统。笔者研究目标是通过Agent感知采摘臂连杆与障碍物之间最小距离d和采摘臂姿态偏差角θ两方面信息,然后进行避障规划,在复杂未知环境中使其找到合适路径采摘目标。在NET平台上进行了基于强化学习的采摘臂避障系统平台的开发与仿真,对采摘臂避障系统的避障能力进行了测试分析。仿真实验表明:采摘臂避障避碰系统避障能力比较强,能够在复杂环境中采取避障措施,并准确达到指定位置。 相似文献
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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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针对园林修剪机器人作业精度和自动化作业程度较低的问题,对修剪机器人进行了结构优化设计。园林修剪机器人的主要组成包括主控制器模块、机械臂模块、电机模块、电机驱动模块、传感器模块和供电模块。为了实现园林修剪机器人自主导航时避障和自适应转向的功能,在机器人上增加激光传感器,并对其控制性能进行分析;为了保证机器人的性能最优化,从结构出发对其进行动力学分析,确定机械臂的运动方程。为了验证园林修剪机器人的性能,对其进行转向性能测试和移动性能测试。试验结果表明:机器人能够成功识别障碍物并自适应转向,且具有良好的移动和作业性能。 相似文献
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《农业装备与车辆工程》2015,(4)
基于Takagi-Sugeno(T-S)模型的模糊神经网络兼具有模糊逻辑推理能力和自学习训练的优点。将基于T-S模型的模糊神经网络的信息融合算法应用于智能车辆的安全避障控制中,提高了车辆的避障控制精度。采用多个超声波和红外测距传感器探测障碍物的方位,信息经过模糊神经网络控制器融合后,实现了智能小车对障碍物和环境类型的识别以及安全避障控制。通过MATLAB仿真实验验证此方法能够使智能小车安全避障。 相似文献
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为提高果实采摘效率,基于PLC技术设计了采摘机器人的作业路径避障系统。系统主要由信息获取系统、工控机主程序及运动执行系统等部件组成,通过PLC技术对路径规划和果实的采摘、运输进行控制,并采用改进的蚁群算法对最优路径进行规划。对采摘机器人在温室环境下进行性能测试,结果表明:采摘机器人可以实现作业路径避障,并完成果实的采摘,工作性能稳定,能够满足农户对采摘机器人的使用和性能要求。 相似文献
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《农业装备与车辆工程》2021,(10)
提出了一套基于多传感器融合的自主导航系统,利用摄像头采集环境图像,通过北斗/GPS模块获取小车的姿态信息,采用超声波和红外传感器判断障碍物;通过设计基于特征提取与识别、多源信息融合的自主导航控制和避障算法,实现了园艺作业机器人平台的自主导航控制。该系统的研究为各类设施园艺机器人的研究和功能提升提供了参考,具有一定的借鉴价值。 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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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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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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基于双目立体视觉的果树三维信息获取与重构 总被引：6，自引：0，他引：6
为实现果实收获机器人避障,研究了树枝空间信息提取方法和果树树枝三维重建方法:采用归一化互相关法获取立体图像视差图,在图像中提取树枝骨架并采用多线段逼近法提取特征点;结合视差图,利用双目立体视觉原理计算树枝骨架特征点的空间坐标,再利用距离图像求取树枝半径信息;将分枝点断开形成简单线图形,简化了树枝三维信息。在空间坐标原点采用12棱柱构建各段树枝模块,通过仿射变换将三维模块以正确的位姿与其他模块组合成果树模型。试验表明,生成的虚拟果树为水果采摘机器人避障及路径规划提供了环境参照。 相似文献
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复杂环境下移动机器人轨迹规划由于障碍物放置杂乱且无规律,常常面临避障失败的问题。本文将机器人的轨迹规划归结为优化问题,提出了一种基于优化策略的轨迹规划方法。该方法包括3部分：首先,对优化问题的约束建模,包括机器人的运动学模型、变量极值约束、障碍物避碰模型;然后,建立优化求解策略,通过决策变量区间均分、内置插值点和基于拉格朗日多项式的变量描述方式进行离散化,针对离散化导致的约束失效对变量进行等距时间离散并建立惩罚函数,从而实现有效避障;最后,基于随机分形搜索算法对上述优化模型进行求解。仿真结果表明,本文所述方法可以有效解决移动机器人在复杂环境下的障碍物避碰问题。 相似文献