共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
对采摘机器人进行了运动学分析,介绍了机器学习算法与应用,并基于Q-learning算法设计了采摘机器人路径规划系统,实现了对采摘机器人的运动控制。MatLab仿真实验表明：采摘机器人搭载Q-learning算法机器学习算法后,能够自主完成路径规划,并能成功避开环境中的障碍物,规划路径最优,平滑度较好,证明了该算法的有效性和可行性。 相似文献
2.
为了优化采摘机器人控制,基于视觉技术设计了控制系统。首先,在大津分割法的基础上,计算图像中的角点,将角点从分割后的二值图中去除,降低背景干扰点簇的影响;其次,建立褐菇几何特征参数,以此参数对褐菇进行特征图像提取;再次,采用遗传学算法,对褐菇采摘路径进行优化,与传统往复前进式路径规划相比路程缩短了30.5%;最后,对系统进行实地褐菇采摘测试,结果显示：辨别成功率分布区间为[87%, 91.7%],采摘成功率分布区间为[80%, 85.75%],单个褐菇平均采摘时间分布区间为[12.4s, 13.2s],系统具有良好的采摘性能。 相似文献
3.
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
4.
《农机化研究》2021,43(11)
具有自主作业能力的采摘机器人一直是国际上研究的热点,而障碍物检测躲避能力是其重要的功能,因为在机器人识别作业区域或成熟果实后需要自主的定位和移动。为此,提出了一种基于单目视觉和人工势能场的障碍物检测和避障算法,可以有效采集和检测障碍物的信息,再依据障碍物及目标区域的距离使用人工势能场方法对路径进行优化,实现采摘机器人的自主移动。为了验证障碍物检测和避障方案的可行性,模拟采摘机器人作业环境和自主移动流程,对采摘机器人避障行为进行了测试。测试结果表明:采用单目视觉和人工势场方法可以使机器人成功的避障,并规划出效率最高的到达目标作业区域路径,对采摘机器人自主导航技术的研究具有重要的意义。 相似文献
5.
为了提高采集机器人路径规划速度和自主导航的智能化水平,提出了一种基于粗糙集和遗传算法的路径规划方法,从而有效地提高了路径规划的速度和精度。采摘机器人根据实际果实采摘环境,利用图像分割技术,对果实目标进行识别,在二维栅格地图环境下,制定出决策表,并使用粗糙集对决策表进行约简,得到最小决策表,将其作为遗传算法初试种群,进行遗传交叉和复制操作,优化路径规划算法。为了验证采摘机器人算法性能的可靠性,对采摘机器人的性能进行了测试,包括果实图像的识别和机器人路径规划能力。通过测试发现:采摘机器人可有效地分割提取出成熟果实,并可完成多目标任务。对粗糙集和遗传算法的性能进行了测试,结果发现:使用粗糙集可以大大降低所需训练种群的数目,减少平均迭代次数;增加障碍物的复杂程度后,使用粗糙集遗传算法可以明显地提高路径规划的速度,从而提高了机器人采摘作业的效率。 相似文献
6.
基于深度强化学习的虚拟机器人采摘路径避障规划 总被引：1，自引：0，他引：1
针对采摘机器人在野外作业环境中,面临采摘任务数量多,目标与障碍物位置具有随机性和不确定性等问题,提出一种基于深度强化学习的虚拟机器人采摘路径避障规划方法,实现机器人在大量且不确定任务情况下的快速轨迹规划。根据机器人本体物理结构设定虚拟机器人随机运动策略,通过对比分析不同网络输入观测值的优劣,结合实际采摘行为设置环境观测集合,作为网络的输入;引入人工势场法目标吸引和障碍排斥的思想建立奖惩函数,对虚拟机器人行为进行评价,提高避障成功率;针对人工势场法范围斥力影响最短路径规划的问题,提出了一种方向惩罚避障函数设置方法,将障碍物范围惩罚转换为单一方向惩罚,通过建立虚拟机器人运动碰撞模型,分析碰撞结果选择性给予方向惩罚,进一步优化了规划路径长度,提高采摘效率;在Unity内搭建仿真环境,使用ML-Agents组件建立分布式近端策略优化算法及其与仿真环境的交互通信,对虚拟机器人进行采摘训练。仿真实验结果显示,不同位置障碍物设置情况下虚拟机器人完成采摘任务成功率达96.7%以上。在200次随机采摘实验中,方向惩罚避障函数方法采摘成功率为97.5%,比普通奖励函数方法提高了11个百分点,采摘轨迹规划平均耗时0.64s/次,相较于基于人工势场法奖励函数方法降低了0.45s/次,且在连续变动任务实验中具有更高的适应性和鲁棒性。研究结果表明,本系统能够高效引导虚拟机器人在避开障碍物的前提下快速到达随机采摘点,满足采摘任务要求,为真实机器人采摘路径规划提供理论与技术支撑。 相似文献
7.
8.
为了提高采摘机器人自主导航的环境适应能力,提出了一种基于改进的遗传算法的模糊学习逻辑控制方法,提高了机器人路径规划的能力和效率,缩短了路径规划所用时间。该方法以传感器测得的障碍物距离、轮转速和目标地点方向作为输入量,左右驱动轮的速比作为输出量,控制机器人的移动路径和方向。为了使机器人规划的路径尽量短,达到节能的目的,引入了改进的遗传算法,使用修正项对遗传算法进行改进,建立了适应度函数的基本模型。最后,对采摘机器人的性能进行了测试,通过测试发现:机器人可以成功地躲避障碍物,且能够完成最短路径规划,规划反应时间短、可靠性高。 相似文献
9.
以采摘机器人移动路径中躲避障碍物为研究对象,首先介绍了视觉系统,接着从系统总体方案、软硬件设计等方面进行了详尽的介绍和设计。系统以防止采摘机器人与障碍物的碰撞为前提,分析了系统躲避障碍物的策略,实现了基于ARM+DSP和视觉传感器的采摘机器人避障控制。利用MatLab 7.0进行了仿真验证,结果表明:避障控制系统可以实现避障和路径规划,且路径最优、耗时最少,证实了整个系统的可靠性和可行性。 相似文献
10.
采摘机器人作业行为虚拟仿真与样机试验 总被引：1，自引：0，他引：1
为开展采摘机器人智能防碰损作业行为及规划算法的仿真试验与验证,设计了一种基于虚拟现实的采摘机器人仿真试验系统。以葡萄采摘机器人为对象,先构建虚拟现实环境下采摘机器人及其作业场景模型,用于模拟设施果园试验环境;然后对虚拟采摘机器人进行运动学建模,运用D-H参数法解算机械臂运动学正解和逆解;再依据葡萄串形状等特性设计一种夹-托-剪式的采摘机器人末端执行器及其采摘过程控制模型;建立机械臂末端连杆与执行器之间的空间位姿变换关系,并对机械臂运动进行轨迹规划;设计并定义仿真系统各模块间的数据接口,最终基于虚拟现实平台EON开发出采摘机器人虚拟仿真系统。基于该系统进行18次葡萄防碰损采摘路径规划及夹剪行为试验,成功率达88.89%;将相关算法移植到物理样机进行43次室内试验,成功率为86.05%。结果表明,开发的仿真系统可为采摘机器人智能行为算法的测试及改进提供虚拟试验平台。 相似文献
11.
为了提高采摘机器人自主导航和自动化定位能力,提升机器视觉的路径规划精度,基于 TI 公司的MSP430 F149 单片机,设计了一款具有监控终端和GPS导航功能的自动采摘机器人,实现了机器人路径规划实时处理、通讯、定位、报警一体化和自动化控制功能. 通过测试发现,MSP430F149 单片机具有功耗低、体积小、操作简单,便于系统管理维护等优点. 对机器人5 种路径规划的总体行驶精度路、径规划的移动时间利用率、路径规划的漏采率进行了测试,通过测试发现:5 种路径规划中套行法的各种指标测试效果最好. 同时,结合MSP430 F149 单片机和PID算法,实现了采摘机器人高效自动化采摘功能,提高了机器人的采摘精度,为采摘机器人的智能化设计提供了较有价值的参考 . 相似文献
12.
针对青皮核桃和树枝等障碍物无序生长导致机械臂采摘环境复杂、训练任务量大、稳定性差等普遍存在的问题,本文设计了一种同步带模组与机械臂协作的采摘装置,并采用基于事后经验回放的双延迟深度确定性策略梯度算法（Twin delayed deep deterministic policy gradient with hindsight experience replay,HER-TD3）对采摘机械臂进行路径规划,通过HER算法提高智能体的探索能力,缓解稀疏奖励的问题;通过TD3算法提高智能体的稳定性,减少了训练中出现的震荡现象。为了证明HER-TD3算法的可行性和泛化能力,引入TD3、HER-DDPG算法进行对比,采用降维训练方法对3种深度强化学习智能体进行训练,结果表明HER-TD3算法模型在完成路径规划任务中成功率达到98%,与HER-DDPG算法相比提高4个百分点,与TD3算法相比提高19个百分点;在CoppeliaSim软件中搭建三维模型仿真环境,设计初始姿态和碰撞检测,使用YOLO v4识别青皮核桃,通过该算法模型能够引导虚拟采摘机械臂避开树枝障碍物达到目标位置,完成无碰撞路径规划,无障碍物和有障碍物时路径规划成功率分别为91%和86%;利用物理样机进行青皮核桃采摘试验时,仍能较好地完成路径规划任务,无障碍物时采摘路径规划成功率为86.7%,平均运动时间为12.8s,有障碍物时采摘路径规划成功率为80.0%,平均运动时间为13.6s,验证了HER-TD3算法对复杂环境具有较好的适应性和稳定性。 相似文献
13.
为了提高采摘机器人机械手控制系统的精准性和采摘机器人的移动效率,设计出基于迭代学习PID算法的苹果采摘机器人。借助MatLab软件平台进行模型搭建及控制系统仿真测试,实验室条件下进行硬件结构设计,并完成采摘过程测试、路径规划避障测试和采摘果实破损率统计分析。实验验证表明:基于迭代学习PID算法设计的采摘机器人可准确锁定采摘目标,迅速实施稳定的采摘动作,以最佳采摘角度最大程度地保证采摘果实完整性。基于迭代学习PID算法设计的苹果采摘机器人有效提高了采摘的精度和效率,使苹果整体完好率达到98.3%以上,最大限度保证了采摘苹果的质量。 相似文献
14.
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
15.
在农业生产中,由于农作物生长环境的复杂性及传统的机械作业,易对农作物造成损伤。针对该未知复杂环境中的采摘机器人自主避障设计,提出了基于足球比赛运动的采摘机器人进行了自主避障系统,实现采摘机器人自主导航。基于足球比赛运动策略的采摘机器人开发设计中,为实现采摘机器人自主进行路径优化以避开障碍物,以模糊逻辑算法作为避障决策控制算法,以多种传感器感知环境信息设计避障系统。试验结果表明:安装本文设计开发的避障系统的采摘机器人可进行路径优化,自主避障,验证了该避障系统的有效性。 相似文献
16.
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
17.
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
18.
19.
针对采摘机器人在作业过程中遇到障碍物导致路径规划出现混沌现象的问题,基于混沌控制对采摘机器人防碰撞系统进行设计,并采用模糊自适应控制算法和滑模变结构控制算法结构的方式对系统进行控制。为了验证防碰撞系统的有效性,对采摘机器人进行了防碰撞和采摘仿真试验,结果表明：采摘机器人在作业过程中可以避开障碍物,按照规划路线到达预设位置,完成果蔬的采摘。 相似文献
20.
为了提高果蔬采摘机器人机械手运动的精确性,提高机器人移动的效率,提出了一种基于遗传算法和RBF网络的机器人运动轨迹控制方法,并对果蔬机器人机械手的活动和整体的移动轨迹进行优化,有效地提高了果蔬采摘机器人的工作精度和作业效率。为了验证设计的采摘机器人的可靠性,在大棚内对机器人的采摘性能进行了测试,包括机器人移动路径规划和机械手路径规划。通过测试发现:使用RBF神经网络算法可以有效地控制机械手在三维空间内的运动;在遗传算法控制下,机器人可以通过较少的计算次数利用神经网络算法搜索得到最优路径,计算精度达到了99%以上。其计算精度及效率高,为高效果蔬采摘机器人的设计提供了较有价值的参考。 相似文献