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草莓采摘机器人成熟果实识别及避障控制系统研究——基于ARM与FPGA 总被引：2，自引：0，他引：2
目前,草莓的采摘主要靠人工完成,任务繁重,效率较低,人为造成的损失也比较大,减少了果农的经济收入,也影响了草莓种植的发展。因此,研制草莓采摘机器人是解决人工采摘问题的关键。为此,大量研究了草莓种植的特点及人工采摘技巧,基于ARM与FPGA智能控制模块及双目机器视觉技术,设计了草莓采摘机器人成熟果实及避障控制系统。实验结果表明:所设计的草莓采摘机器人成熟果实识及避障控制系统可以准确识别成熟草莓果实,并能灵活避开采摘途径中的障碍物,系统运行稳定,对我国开展草莓采摘机器人果实识别和避障技术的研究具有一定的参考价值。 相似文献
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为实现温室草莓采摘机械化和自动化,设计并制作一种应用于日光温室的草莓采摘机器人。该机器人能实现自主路径规划,行走过程中识别成熟草莓并完成采摘。设计以ROS分布式计算系为主控制网络,以激光雷达进行移动机器人的地图构建与定位,双目深度相机实现对成熟草莓的识别和定位,搭载柔性仿生夹爪6自由度机械臂实现目标草莓抓取和放置。设计机器人软件平台,使用改进A*算法实现自主路径规划和导航避障;利用R-FCN目标检测网络和双目视觉技术实现成熟草莓检测及定位。结果表明：该草莓采摘机器人可实现目标检测及定位,检测到的草莓坐标与机器人手爪坐标的误差在4 mm以下,成熟草莓识别率为95%,满足采摘要求。 相似文献
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高架栽培草莓采摘机器人系统设计 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高草莓采收自动化水平,针对高架栽培草莓设计了自动采摘机器人系统,其采用无线遥控和语音提示相结合的人机交互方式,可以对机器人本体两侧果实同时进行采摘。该系统采用机器视觉和声纳测距相结合的方式实现了自主导航,通过双目视觉相机对果实进行识别和空间定位,由关节型机械臂操纵末端执行器进行定位。系统末端执行器采用果实吸附、果柄夹持和电热切割的方式对果实进行柔性操作。针对系统控制方案,制定了采摘机器人系统作业流程,并对机械臂末端运动路径节点和时间节拍进行规划,防止与周围环境发生运动干涉,保证机器人作业效率。试验结果表明,草莓采摘机器人系统末端定位平均误差小于2.2mm,单次采摘作业平均耗时10.99s。 相似文献
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在机器人草莓采摘过程中,由于草莓果实比较脆弱,加上其体积较小,因此存在较高的破碎率和漏采率,这都与草莓采摘机器人的定位精度有关。为了提高草莓采摘过程的定位精度,在采集机器人定位系统的引入了一种新的光定位结果,并提出了一种用于真空怀特池光程调节的机构,利用该机构的反馈源信号,实现了对采摘机构的优化设计。为了验证设计的精密草莓采摘机器人的可靠性,设计了机器人的草莓采摘试验,并对其破碎率和漏采率进行了测试。通过测试发现:该装置可以有效地降低草莓采摘的破碎率和漏拾率,且采摘耗时低、效率高,可以满足草莓采摘实际生产的需要。 相似文献
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【目的】提高草莓采摘的自动化水平,解放劳动力并降低采摘成本。【方法】研究小组设计了一种基于曲柄连杆机构的三爪同步夹持式采摘机器人,分析了其主要部件Kinect深度相机、六轴机械臂以及三爪夹持式采摘机械手的结构设计,并在Gezebo虚拟世界中构建了采摘机器人的模型,生成了草莓采摘机器人的末端运动轨迹,完成了该草莓采摘机器人的前期开发试验和算法验证。【结果】该草莓采摘机器人可精准地夹持草莓,减小了采摘过程中对草莓表皮的损伤,同时机械臂末端运动半径最大可达770 mm,完全满足小型辅助采摘设备的基本需求。【结论】Gazebo能真实地还原草莓采摘的自然环境,充分验证了该草莓采摘机器人的可行性,同时还可以在虚拟环境中模拟不同的任务场景,可为六轴机械臂或其他多轴运动机械的运行轨迹设计提供准确的实验数据,并为机器人的实际应用提供指导。 相似文献
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为了提高采摘机器人自主导航的精度,避免因环境的复杂性引起的视觉导航采集图像的质量问题,将图像融合技术引入到了采摘机器人导航视觉系统的设计上,通过对多实时采集图像的融合处理,提高采集图像的质量。为了验证方案的可行性,模拟草莓采摘机器人作业环境,对多曝光图像进行了融合处理,并利用4种评价指标对融合后的图像质量进行了评价,将评价结果进行了统计。评价结果表明:采用IHS图像融合算法具有明显的优势,将其使用在采摘机器人的导航视觉系统中将发挥重要的作用。 相似文献
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采摘目标空间位姿信息缺失和目标定位精度低是影响草莓采摘机器人采摘效果的关键因素之一。为此，本文首先设计了基于颜色信息和卷积神经网络的草莓图像目标定位与分割以及目标点云分割模型；其次，实现了基于图像的草莓可采摘性和遮挡程度识别模型；最后，设计了草莓空间定位和姿态估计模型并实现草莓采摘点定位方法。基于本文方法对完整草莓位姿估计平均误差为4.03%，对遮挡草莓位姿估计平均误差为9.06%，采摘定位综合误差为2.3mm。在实际采摘实验中，采摘成功率为92.6%，平均每个草莓的计算耗时约为92ms，单个草莓采摘动作的执行平均耗时约为5.7s。实验结果表明：本文提出的方法可在温室条件下较准确地估计草莓空间位姿和采摘点，为草莓采摘机器人提供有效的目标定位信息，有效满足实际采摘场景下的需求。 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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采摘机器人拥有自主收集信息并进行有效判断的能力,可以独立完成对果实的采摘作业,对满足水果种植需求、减小水果种植的劳动力投入及降低生产成本有着很重要的实际应用价值。为此,以嵌入式ARM智控系统为基础平台,设计了采摘机器人视觉测量与避障控制系统。该系统集机器视觉、视觉传感感知、伺服电机驱动和ARM智控模块于一体,建立了采摘机器人采摘运动学的数学模型,并通过BP网络神经型迭代学习算法测量果实的距离和球心坐标,对成熟果实进行精准识别和定位采摘。试验结果表明:采摘机器人能准确地进行自主采摘,成功率比较高,躲避障碍物的能力很强,更适合在复杂未知的果园中进行收获作业。 相似文献
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温室无人化能较好地解决现有温室培育过程中采摘与搬运主要依靠人力完成,且倒料费时、费力及导轨铺设成本高等问题。以草莓大棚温室培育无人化搬运为试验对象,设计开发了一种应用于草莓无人化管理的自动循迹搬运车。该搬运车利用红外传感器对路面上设定的迹线进行自动检测,通过对路径进行计算与分析,自动校正运行轨迹,实现智能循迹搬运。通过机构创新,设计并制作了可自动倾倒且料斗门能同时开启的倒料机构。试验结果表明:所设计的无人化循迹搬运车在设定传感器离地面距离d=2cm、直线段运行速度υ≤1.2 m/s时,能快速稳定地跟踪黑线前进;在转弯处运行速度υ≤1 m/s时,跟踪准确运行平稳;当两条迹线垂直时,搬运车能在垂直转弯处跟踪准确且运行平稳,搬运车整体性能稳定且转速在一定范围内对循迹的影响较小;当搬运车倒料角度α≥75°时,能保证草莓被全部被倒出,即倒料最小倾斜角αmin为75°。温室无人化循迹搬运车的设计为解决水果的无人化管理提供了参考。 相似文献
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为了满足山地和丘陵地带的小面积果蔬采摘作业需求,开发了一种新型的便携式智能采摘机器人,并利用单片机设计了机器人的红外线视觉和运动控制系统,降低了机器人的本体体积,节约了设计成本。采用RT-Thread实现了单片机嵌入式系统的设计,并开发了RT-Thread Builder集成环境,利用Gcc编译器可以实现单片机嵌入式系统的实时控制。为了验证便携式机器人工作的可靠性,对机器人的红外线和无线控制系统及单片机嵌入式系统进行了测试。结果表明:采摘机器人线程调度和串口通信可以正常工作,便携式采摘机器人利用红外线追踪可以成功地锁定指定目标采摘区域,并且移动耗时与人工移动相比大大节省了时间,提高了采摘的作业效率,可以满足山区和丘陵地带采摘作业的需求。 相似文献
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为提高苹果采摘的自动化与智能化水平,降低重复繁琐的人工劳动强度,减少对果实的损坏率,研制了一款用于苹果成熟自动检测并采摘的轮式机器人系统。系统由硬件平台和软件平台两部分组成。其中,硬件平台由四轮驱动越野小车、IPC-610L工控机、图像数据采集卡、四自由度机械臂和末端执行器组成;软件平台基于Visual C++6.0开发环境,使用双目立体视觉技术和图像处理技术实现对苹果的识别与定位,再通过机械臂的路径规划实现对苹果的采摘。通过仿真实验和数据分析表明:机器人在无人值守的情况下,能实现自动导航、自动识别、自动采摘苹果等功能,并且识别成功率大于94.00%,采摘成功率达到91.33%,平均采摘周期约为1 1 s,具有较高的准确性及稳定性。 相似文献