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随着设施农业的发展和农业机械化的要求,对作物的种植管理和收获模式的要求也越来越高。在规模化种植背景下,随着种植面积迅速增长,种植、管理和收获的劳动量也越来越大。研究开发果实收获机器人,实现机械化、自动化与智能化,是现代农业工程的重要课题。在果园采摘机器人自动化作业过程中,远程监控是关键,其不仅可以观测到采摘机器人的作业状态,对于机器人的远程控制也发挥重要的作用。为此,提出了一种基于DWDM光纤传输的采摘机器人远程监控系统,并对系统的性能进行了测试,包括数据传输性能和采摘机器人的作业性能。测试结果表明:采用DWDM光纤传输系统可以成功地将白天和夜间的作业场景图像传输到远程控制终端,在远程控制终端的协同控制作用下,采摘机器人具有较高的果实识别效率和采摘准确率。 相似文献
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为了提高果树采摘机器人的智能化和自动化水平,提高机器人的实时通信和在线控制能力,实现机器人作业过程的远程控制,在采摘机器人通信系统中引入了OFDM-MIMO模型,并将移动4G技术应用到了机器人的设计中,突破了机器人控制距离限制,实现了机器人的跨区域无线通信。机器人采用视觉传感器和4G网络采集并传输图像,图像数据可以在远程浏览器端实时显示,便于掌握机器人作业信息。当机器人碰撞传感器发出信号时,可以利用OFDM-MIMO信道模型进行图像的高效传输,并将视觉传感器采集的图像信息传送给远程控制端,在采摘出现失误时可以及时地调整机器人的状态,实现果实采摘的在线控制。同时,设计了机器人的实验样机,并对机器人的果实定位能力和通信能力进行了实验和仿真。实验和仿真结果表明:该种机器人可以有效地识别普通果实和套袋果实,并且通信实验测试和仿真测试的结果吻合,从而验证了结果的可靠性及OFDMMIMO模型在采摘机器人通信系统中的可行性。 相似文献
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在采摘机器人远程控制系统的设计过程中,为了提高采摘机器人的智能化水平,基于数字传媒交互式学习技术引入了机器人远程控制交流交互系统,利用语音指令的方式实现管理员对采摘机器人的远程控制。在交流交互过程中,首先由远程监控端采集采摘机器人作业视频,然后利用投影技术进行投影,管理员根据实时作业情况对采摘机器人发出控制指令,以提高采摘机器人的作业质量。为了验证方案的可行性,对采用交互式系统的采摘机器人进行了测试,结果表明:采用交互系统后采摘机器人的远程控制精度有所提高,交互性系统的引入对于提高采摘机器人的作业质量具有重要的意义。 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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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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提高采摘机器人对运动目标的定位能力是提高机器人采摘精度的重要途径,但对于运动果实目标的跟踪和识别需要实时处理大量的图像数据。为有效处理并利用无线传感器实时采集待采摘果实图像,提出了一种基于Hadoop云平台的图像并行处理方案。为了验证方案的可行性,设计了具有运动图像采集和无线传感网络传输功能的采摘机器人,并搭建了基于云存储并行计算的图像抓取平台,利用无线传感器采集的果实图像资源作为原始数据集,对运动待采摘目标进行了图像识别。实验结果表明:采用该方案可以成功地获取运动果实的位置信息,且采摘机器人成功采摘率较高,对于高精度采摘机器人的设计研究具有重要的意义。 相似文献
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通过对语音识别、网络通信与智能机器人运动控制的综合应用,设计了采摘机器人语音识别和远程控制智能机器人系统,在遇到突发状况时,可以采用人工远程语音发出控制指令的方式调整机器人的作业姿态,提高机器人的自主作业效果.为了提高语音识别的准确性,结合英语词汇整合数据库和WAP技术,将小波神经网络算法应用到了机器人语音信号滤波器的... 相似文献
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为了提高采摘机器人果实识别定位的效率和准确性，将深度图像技术引入到了采摘机器人视觉系统的设计上，并结合计算机网络协同处理，设计了上位PC机处理和控制系统，通过计算机和机器人控制器的通信，形成了一个开放式和分布式的采摘机器人识别和控制系统。以苹果的采摘为研究对象，对深度图像和非深度图像对果实识别的准确率进行了对比，结果表明：采用深度图编码技术，对果实的识别准确率更高，对于提升果实的采摘效率和准确性具有重要的作用。 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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采摘机器人动作的规范性和准确性不仅关系到果实的采摘效率,还会影响到采摘的效果,特别是易损果实,很容易造成果实的破碎,降低采摘质量.为了提高采摘机器人动作的准确性,基于体育训练项目的多媒体数据库,结合神经网络机器学习训练和图像处理技术,对采摘机器人动作进行了训练和优化,并对动作的准确性进行了仿真模拟.结果表明:优化后的采... 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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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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智能移动式水果采摘机器人设计——基于机器视觉技术 总被引：2，自引：0，他引：2
自动化和计算机智能控制行业的不断发展,使得智能机器人在各个领域的应用已经十分普遍。目前,我国绝大部分水果采摘工作依然靠人工完成,随着工人工资不断攀升,人工采摘水果增加了果农的经济成本,机器人在农业领域方面的需求越来越迫切。为此,基于机器视觉技术设计了智能移动式水果采摘机器人,集可移动载体、机械手臂、夹持器、横向移动机构及智能控制模块于一身,采用双目立体视觉技术,实现了水果采摘机器人移动行走路径的规划、果实成熟度自动判断及对成熟果实定位识别的功能。试验表明:所设计的采摘机器人采用视觉技术,机械结构简易,能够克服气候环境影响因素,运行过程中性能稳定、效率高、可靠性高、适应能力强。 相似文献
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果蔬采摘机器人一般采用移动式机器人,虽有着强大的计算能力和移动性,但其感知能力的局限性限制了其智能的发展。为了提高果蔬采摘机器人的智能移动性能,使其拥有更好的实现自主导航的能力,采用(system on a programma-ble chip,SOPC)微处理器系统设计了一种新的智能移动式机器人控制系统,并采用神经网络算法对其进行了优化,大大提高了机器人移动的精确性,增强了输入和输出的线性关系,使控制系统在单片芯片上实现了复杂系统的全部功能。通过测试发现:机器人的移动躲避障碍物时速度的稳定性较好,移动误差较低,实现了果蔬采摘无人控制下的智能移动。 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