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为了提升选择性收获机器人技术应用效果,笔者采用文献分析法、案例分析法,介绍了选择性收获机器人,从地上产品和地下产品两个角度,研究了选择性收获机器人技术的实际进展,探讨了选择性收获机器人涉及的主要技术手段。研究结果表明,选择性收获机器人关键技术包括末端执行器与收获机构、目标识别与定位技术,建议在未来发展中,加强对末端机构的优化设计,提升系统在复杂场景的识别能力,提高决策效率,同时实现机器人系统协同控制与优化作业,不断提升选择性收获的精准程度和效率。 相似文献
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《中国农机化学报》2020,(5)
针对农副产品如何能够高效、高质量的收获这一大难题,本文对自主行走葡萄收获机器人视觉导航信息处理技术进行了深入的研究。首先,本文针对自主行走农业机器人的自主识别、收获农作物的问题,以葡萄收获机器人为模板,研究了基于视觉的导航信息处理技术。其次,分析了自主行走葡萄收获机器人的研究现状,因其对于重复性工作完成具有较高的质量和速度,相较于人工更可以保障在农产品收获阶段的品控。再次,给出了农业机器人控制器软件架构,分析了其主要特点。最后,提出了通过基于视觉SLAM的方法完成农产品的收获操作的具体方法。通过实验验证,与传统的激光导航算法相比,视觉导航技术具有更高的定位导航精度,定位精度可以2~3 cm。证明了自主行走葡萄收获机器人视觉导航信息处理技术研究的有效性。 相似文献
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仿蛇嘴咬合式柑橘采摘末端执行器设计与实验 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了通过改进采摘机器人的末端执行器来实现未知柑橘果柄空间方位的柑橘采摘,以提高采摘机器人的采摘能力。对柑橘果柄生长情况进行了调研,定义了果柄倾角并进行了统计,对果柄极限位置的剪切要求进行了分析并得出了末端执行器的设计要求。根据蛇的咬合动作和蛇嘴骨骼的特殊结构,通过仿照蛇嘴结构设计咬合式末端执行器能够满足设计要求。对蛇头骨骼结构进行了简化,提出了两种设计思路,并据此分别设计了两种机构的初步模型,经过运动学分析确定了较优方案,并对初步模型进行了优化,确定了末端执行器的三维模型。根据三维模型建立了末端执行器的运动学模型,并进行了运动学分析和仿真,保证了机构设计合理。制造了咬合式末端执行器样机并通过课题组自行研制的柑橘采摘机器人进行了实验室环境和自然环境的实验验证。实验结果表明,在实验室环境下,果柄倾角为0°、气压为0.6 MPa、果柄直径不超过4.0 mm条件下的切断成功率不小于95%,不同果柄倾角的总体切断成功率为97.5%;在室外环境下,收获柑橘的总成功率为87.5%,基本实现了未知果柄空间方位下对柑橘的采摘。 相似文献
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面向柑橘采摘,构建以上位机、RealSense Camera R200深度相机、VS-6556垂直多关节工业用机械臂、三指柔性手爪等组成的采摘机器人硬件平台。以Windows10为开发环境,采用librealsense相机软件开发工具包、OpenCV计算机视觉库、TensorFlow-GPU和Keras深度学习框架、ORIN2机械臂控制软件开发工具包、Arduino IDE函数库以及SerialPort串口通信软件开发工具包等,研究基于深度相机、机械臂二次开发的采摘控制系统设计,包括视觉识别定位、手爪动作控制、机械臂运动控制以及采摘控制等模块的程序设计。采摘控制系统柑橘定位试验和柑橘采摘试验的测试结果显示,在实验室环境下面对随机布置的柑橘,视觉识别定位模块的平均定位精度误差为1.22 cm,采摘过程中柑橘识别成功率达到100%,平均识别时间约为47 ms,机器人柑橘采摘成功率达到80%,平均采摘时间约为15.2 s,验证了采摘机器人平台控制系统程序的可行性,表明所开发的采摘控制系统能够正确、高效地完成整个柑橘采摘作业流程。 相似文献