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1.
基于旋量理论的混联采摘机器人正运动学分析与试验 总被引：4，自引：4，他引：0
为满足油茶果机械化、自动化采摘的要求,避免利用传统的Denavit-Hartenberg(D-H)参数法对机器人进行运动学分析时的缺陷,提出了一种基于旋量理论构建混联采摘机器人运动学方程的方法。根据混联采摘机器人机械臂的结构特点进行简化;基于所提出的方法建立了机器人正运动学方程,获得末端执行器的位置正解;随机选取5组关节变量值,得出末端执行器在基础坐标系各坐标轴上的最大绝对位置误差为10.4 mm,远小于末端执行器200 mm的开度,满足该机器人末端执行器的采摘工作要求,验证了通过文中所提出的方法建立混联采摘机器人运动学正解方程的可行性及方程的正确性。该研究可为后续开展混联采摘机器人控制方法和轨迹规划研究提供参考。 相似文献
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基于旋量理论的六自由度林果采摘混联机械臂运动学逆解 总被引：1，自引：1，他引：0
针对传统Paden-Kahan子问题求解机械臂运动学逆解时需确定关节轴线交点坐标的问题,对该子问题进行改进。利用末端执行器位姿信息获取轴线交点坐标,建立物体坐标与末端执行器期望位姿的映射关系,结合子问题求解6自由度林果采摘机械臂运动学逆解;根据主动关节变量取值范围分析所求逆解的可行性,得到可行封闭解,提高机械臂控制速度、稳定性和准确性。在实验室环境下利用所提出的算法求解10组工作目标位置信息对应的关节值,结果表明,所求逆解能使林果采摘机械臂到达正确位姿,末端执行器最大位置误差不超过夹持器最大开度的3.30%,最大姿态误差不超过1?,满足采摘要求。该算法为机械臂快速、稳定及精确地控制提供技术依据。 相似文献
3.
番茄串收机械臂运动规划方法与试验 总被引：1，自引：1，他引：0
番茄串的采收环境复杂,果实体积相对较大,机械臂采收运动路径规划不仅要考虑如何采摘,还需要考虑采摘后如何避开障碍,并从复杂环境中提取出番茄串。为此,该研究以温室栽培的番茄串采摘为对象,提出了基于空间分割的实时运动路径规划算法。首先通过聚类拟合环境中的枝条,简化空间障碍物;然后分割采摘空间,筛选可行采摘空间,并引入评价函数选取最优采摘空间,指导机械臂以合理有效的姿态完成采摘;最后在采摘任务的基础上加入实时避障子任务,引导机械臂躲避障碍完成任务,保证采摘番茄串任务安全无损。在以上研究的基础上,通过大量采收试验验证算法的有效性。试验结果表明:通过基于空间分割的实时运动路径规划算法,采收机器人的单串番茄采摘时间为12.51 s,且采摘成功率接近100%。与目前主流的采样算法RRT*-connect相比,单串番茄的采摘时间降低了31.23%,大幅提高了采摘效率。 相似文献
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气动柔性末端执行器设计及其抓持模型研究 总被引：4，自引：3，他引：1
针对目前刚性结构的农业果实采摘机械手柔顺性不足而易损伤抓取目标的缺点,设计了一种柔性末端执行器结构。该末端执行器由3个气动柔性弯曲关节作为手指部分、1个气动柔性扭转关节作为腕部,给出了手指部分和腕部的数学模型。分析了该末端执行器抓取圆柱形目标时的夹持模式和抓取球形目标时的抓握模式。仿真分析并试验研究了抓取目标物体重力和半径变化对末端执行器内腔压力的影响。结果表明建立的抓持模型能够反映该末端执行器的基本特性,研制的柔性末端执行器能够应用于农业果实的采摘作业。 相似文献
5.
为提高芒果采收车机械化采摘的适应性，该研究采用多体动力学理论方法对其机械臂的运动特性进行分析。首先，结合芒果生长和农艺特征及采摘机械臂几何构型与向量特性，运用D-H法建立了机械臂运动学模型以探索其运动特性，并进行末端执行器运动轨迹规划。轨迹规划结果表明末端执行器运动平稳，满足芒果采摘运动要求。进一步地，利用拉格朗日法构建了机械臂的动力学模型，对其进行了正逆动力学仿真验证，以深入了解机械臂的关节运动特性。动力学分析结果表明，在恒力矩工况下，伸缩装置和摆动装置的运动呈现一定的周期性，摆动装置、旋转装置角加速度和伸缩装置加速度均约在1.25、2.3、4.15 s达到阶段峰值；在仅做摆动周期运动的情况下，旋转装置、摆动装置所受驱动力矩均近似呈周期性变化，峰值分别为72.5与52 N·mm，且在一个运动周期内，均有两个极大值点。对机械臂结构进行仿真模态计算和模态试验，结果表明前六阶固有频率误差在5%以内，验证了芒果采收车机械臂多体动力学仿真建模的准确性。研究结果可为保证有效实现机械臂的采摘效果及提高其可靠性与稳定性提供依据。 相似文献
6.
果蔬培育过程涉及采摘、喷雾、剪枝等多种作业内容,为此该文提出了一种三臂多功能农业智能机器人,各机械手臂具有不同的作业功能,同时每2条手臂之间又可实施协同作业;建立该机器人的运动学模型是实现该系统多功能作业的前提,为此该文采用D-H方法建立了机器人连杆坐标系,分别推导了视觉系统、剪切执行器、采摘执行器、喷洒执行器的运动学方程,实现了运动学正解;采用代数方法得到了封闭形式的运动学方程逆解,求解了在采摘和喷洒模式下的各末端执行器包络空间,选取包络空间中的若干特征点作为试验样本,并为该机器人系统搭建了用以检验其执行精度的三维坐标系。试验结果表明,该机器人系统的运动模型能够指导各末端执行器完成指定动作且最大误差仅为8 mm,误差远远小于末端执行器的开度,能够满足要求。 相似文献
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基于构型空间先验知识引导点的柑橘采摘机械臂运动规划 总被引：1，自引：1，他引：0
柑橘采摘过程中机械臂有时需要深入树冠内部进行采摘,而在树冠内众多枝干往往构成一个个封闭的多边形通道,比起单个枝条的障碍物,封闭多边形障碍物更加难以避开,需要更长的时间进行规划。针对此问题,该文通过对构型空间的离线构建,分析了封闭多边形障碍物在构型空间的拓扑结构性质,根据这一性质对双向快速扩展随机树算法(RRT-connect)进行改进,提出了一种基于构型空间先验知识引导点的RRT-connect算法(informedguidancepointRRT-connect,IGPRRT-connect),并将RRT-connect与IGPRRTconnect进行了并行规划编程,提高在不同环境下的适应性。通过仿真:所提出的并行算法在各种环境下规划时间均处于较低水平,以边长为30 cm与25 cm的正方形封闭通道为例,与RRT-connect相比规划时间分别缩短了51%、86%。同时进行室内避障试验,试验结果表明,使用提出的并行算法,对封闭障碍物和未封闭障碍物均有较好的避障效果,平均规划时间为1.263 s左右,成功率为91%,可为柑橘采摘机器人在不同环境下的运动规划问题提供参考。 相似文献
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黄瓜抓持特性与末端采摘执行器研究 总被引：9，自引：7，他引：2
为了设计用于黄瓜采摘的末端执行器,首先测定了黄瓜的抗压特性、表面摩擦系数和果柄切断阻力等物理特性。针对黄瓜抓持模型进行了力学分析,建立了气动驱动器中的气压值与抓持能力之间的关系。最后,研制了可用于黄瓜采摘的末端执行器,由抓持器和切割器组成,抓持器由2个基于气动柔性驱动器的弯曲关节构成,切割器由旋转气缸和刀片构成。该采摘执行器机械结构简单,输出力较大。试验结果表明：黄瓜抓持成功率为90%,黄瓜果柄割断成功率为100%,采摘时间为3 s。该采摘执行器采摘黄瓜效果良好,具有较好的实际应用前景。 相似文献
9.
机器人柔性抓取试验平台的设计与抓持力跟踪阻抗控制 总被引：1，自引：5，他引：1
为减小机器人在采摘过程中对果蔬的损伤,设计了机器人柔性抓取试验平台,提出了一种适合末端执行器双指抓取果蔬的抓持力跟踪阻抗控制算法,该算法将末端执行器抓持果蔬系统等效为阻抗-导纳模型,使手指力/位控制等效为期望的惯量-阻尼-刚度模型,可按需调节其参数实现抓持力与位置的动态关系。期望抓持力与采集果蔬实际接触力的偏差作为外环力阻抗控制器的输入,控制器生成对内部位置环参考轨迹的校正量。该算法仅考虑沿末端执行器双指夹持果蔬方向,避免了使用多自由度机械臂阻抗控制算法的复杂性,提高了控制的实时性,同时对抓取系统模型的不确定和力扰动具有较强的鲁棒性。机器人抓取试验证明了双指抓持力反馈阻抗柔顺控制算法的有效性,可实现机器人柔性抓取,减小抓取果蔬损伤和保证品质。该研究可为农业机器人无损抓取和采摘提供关键技术。 相似文献
10.
脐橙采摘机器人末端执行器设计与试验 总被引：5，自引：4，他引：1
针对脐橙无损采摘的需求,基于欠驱动原理设计了一种双V型手指脐橙采摘机器人末端执行器,主要由吸附机构、夹持机构和旋切机构3部分组成,吸附机构可以实现果实与果簇快速分离,夹持机构能够对果实进行无损稳定夹持,旋切机构可以将果实与果梗快速分离。建立脐橙数学模型并分析了手指工作空间。依据夹持机构的受力分析,并对关键部件进行了选型。结合电阻式薄膜压力传感器设计了手指的力反馈系统,使夹持机构达到稳定无损采摘要求。搭建末端执行器实体样机,以步进电机转速为因素,以单果采摘时间、采摘成功率和损伤率为指标,进行了105次采摘试验,根据试验结果,选取250 r/min作为最佳步进电机转速,此时单果采摘时间为1.76 s,采摘成功率为94.28%,损伤率为0。该文研究的脐橙采摘末端执行器采摘速度高、控制难度低、与机械臂集成度高,可为脐橙采摘机器人的整体研发提供参考。 相似文献
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基于Sylvester方程变形的荔枝采摘机器人手眼标定方法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对视觉荔枝采摘机器人的Eye-in-Hand视觉与机器人关联方式的手眼标定问题,该文提出一种基于优化的求解齐次变换矩阵方程的手眼标定方法。该方法通过机器人带动其臂上的双目相机从多个位置观测标定板,使用Sylvester方程变形对手眼标定近似方程线性化,再对简单的初值进行优化计算,最终得到精确的标定结果。该方法的软件用C++/Open CV开发实现,并进行了多个试验。试验结果表明,视觉与机器人关联后,定位误差与机器人运动次数相关,当距目标1 m左右,静态时的视觉系统误差均值为0.55 mm;动态工作时,视觉关联机器人重复定位误差的均值为2.93 mm,标准差为0.45 mm,符合具有容错功能的视觉荔枝采摘机器人的实际使用需求。使用基于Sylvester方程变形的手眼标定方法标定的视觉荔枝采摘机器人,在野外环境下,总体采摘成功率达到76.5%,视觉系统成功识别、定位采摘点的情况下,采摘成功率达92.3%。 相似文献
12.
六足农业机器人并联腿构型分析与结构参数设计 总被引：13，自引：10，他引：3
为拓展六足机器人在农业领域的应用,将并联机构用于六足机器人的腿部结构,从而使其可以用于山地、林地、丘陵等环境的农业运输、种植、采摘等。首先,对六足机器人并联腿部机构进行了构型分析,选择2-UPS+UP机构作为腿部的初步机构原型;其次,依据螺旋理论,对2-UPS+UP机构进行了转动解耦性优化和变异,提出了一种转动解耦的UPR+UPS+UP机构;之后,通过对该机构进行运动学分析,建立了该机构位置逆解模型与速度映射方程;最后,对UPR+UPS+UP机构的工作空间进行了分析,绘制了工作空间三维图,通过分析设计参数对工作空间的影响,确定了一组性能较好的结构参数,该研究为并联腿部机构农业六足机器人的进一步研究提供了参考。 相似文献
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为解决农机田间作业避障路径实时规划问题,该研究提出一种在动态识别区内利用三阶贝塞尔曲线实时规划农机避障路径算法。首先构建农机作业行走动态识别区,在动态识别区内利用激光雷达感知障碍物。然后利用障碍物信息计算避障路径控制点选取范围,生成满足农机最小转弯半径等多约束条件下的路径簇,同时以曲率最小为目标从路径簇中选取最优避障路径。最后进行避障路径实时规划试验。试验结果表明,本文算法规划的避障路径最大曲率和平均曲率分别为0.126和0.054 m-1;路径跟踪过程中产生的最大横向误差和平均横向误差分别为0.12和0.057 m;拖拉机到障碍物外轮廓的距离大于0.375 m。和现有算法比较,本文算法规划的避障路径最大曲率和平均曲率分别减少25.9%和42.6%,路径跟踪过程中产生的最大横向误差和平均横向误差分别减少36.8%和28.8%。研究结果可为拖拉机无人驾驶作业提供技术支撑。 相似文献
14.
针对连续体采摘机械臂收获作业中末端负载时的姿态变形问题,该文提出一种求解连续体采摘机械臂末端负载姿态变形的等效方法,结合大挠度变形理论和单位力原理建立了连续体采摘机械臂负载姿态变形的标准数学模型函数,通过建立系统性多参数承载性能试验,验证了所提出的弯曲姿态变形函数模型的准确性,其误差均在7.8%范围内。分析归纳了连续体采摘机械臂在不同弯曲角参数和末端负载质量参数对模型误差的影响规律,并根据负载性能试验结果得出分析可知,连续体采摘机械臂末端负载时为50 g时,其理论模型姿态与试验姿态末端位置误差最小可至3.8%,负载质量的增加至150 g时,其误差最小可至7.2%,该研究可为连续体采摘机械臂收获作业的准确定位提供可靠的控制理论基础。 相似文献
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采摘机械手对扰动荔枝的视觉定位 总被引：8，自引：8，他引：0
为了解决采摘机器人在自然环境中对扰动状态荔枝的视觉精确定位问题,该文分析机械手采摘过程中荔枝产生扰动的因素,设计制造了模拟荔枝振动的试验平台,该试验平台通过改变方向、振频、振幅等振动条件来模拟采摘过程中的扰动环境;结合振动平台运动参数,提出了双目立体视觉系统采集扰动状态的荔枝图像方法,在HSI颜色空间中对预处理后荔枝图像利用模糊C均值聚类法(FCM,fuzzyC-means)分割荔枝果实和果梗,然后利用Hough变换算法进行直线拟合确定有效的果梗采摘区域和采摘点,对多帧图像中采摘点坐标取平均值,然后进行三维重建确定空间采摘点坐标。荔枝扰动状态的视觉定位试验结果表明,空间定位深度值误差小于6cm,荔枝采摘机械手能实现有效采摘,该研究为机械手实际作业提供指导。 相似文献
16.
番茄收获机械手轨迹跟踪模糊控制仿真与试验 总被引：3，自引：2，他引：1
针对番茄收获机械手动力学模型不精确和外界扰动问题,该文采用计算力矩-模糊补偿相结合的控制方法进行了番茄收获机械手轨迹跟踪控制研究。通过自适应模糊逻辑系统补偿机械手动力学模型中的不确定部分,模糊逻辑系统的参数基于Lynaponv稳定性理论自适应调节,并利用ADAMS与MATLAB进行仿真试验。结果表明,对比计算力矩法,计算力矩-模糊补偿控制算法中各关节轨迹跟踪误差明显减小且收敛趋势明显。关节1至关节7平均轨迹跟踪精度分别提高了70.29%、94.72%、0.61%、74.29%、89.75%、86.41%和67.14%。该控制方案中各关节控制力（矩）均呈规律性变化,增加扰动信号亦未使输出力（力矩）出现抖振和突变,启动力（矩）最大出现在移动关节2和转动关节4,分别为453N和98.33 N·m。研究结果可为番茄收获机械手轨迹跟踪控制系统的深入研究奠定基础。 相似文献