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随着现代机器人技术的发展,农业作业机器人也有了很大的进步,自主作业能力有了大幅度提升,如自主避障、自主定位导航、自动分辨果实成熟和自动采摘等。采摘机器人的自主作业一般靠编程来实现,在遇到特殊情况时,需要专门的指令来控制采摘机器人。语音信号是一种高效控制指令,如何识别语音控制指令是采摘机器人多语言识别系统的设计关键。为此,基于ESP理论思想,采用DTW算法,对采摘机器人的多语言识别系统进行了设计,并针对其识别的准确率进行了验证。实验结果表明:采摘机器人多语言识别系统可以较好地识别各种语音样本指令,准确率超过了95%,可以满足采摘机器人高精度控制的设计需求。 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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在人机交互模式中,语言沟通是最便捷、最直接的交流方式之一,语音识别技术在现代机器人上得到广泛应用,现已推广到农业机器上。采摘机器人作为现代比较新型的农业机械,语音识别的应用增加了机器人的实用性。为此,设计出基于英语语音识别的水果采摘机器人控制系统,利用TMS320VC5416DSK板为平台,实现了水果采摘机器人的英语语音识别。英语语音识别主要包括前处理、特征提取及特征匹配等。在安静环境下提取了不同英语语音数据,并采用MATLAB对语音特征参数进行了仿真语音识别实验,结果表明:本设计的识别率可以达到90%以上,具有较强的鲁棒性。水果采摘机器人采用4个自由度的机械臂和英语语音识别模块等硬件电路,实现了英语控制机采摘器人完成采摘作业。 相似文献
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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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在采摘机器人自动化系统的设计过程中,为了提高采摘机器人的控制效率,引入了基于交互式视音频英语学习原理的采摘机器人交流交互系统,基于WiFi网络,采摘机器人可以将实时作业情况以视频的形式传输给远程端,远程端根据采摘机器人的实时作业情况,对采摘机器人发出语音指令,机器人识别语音指令后完成相关动作,实现远程端和采摘执行端的交流交互。为了验证方案的可行性,设计了采摘机器人机器和远程端自动化控制系统,并对WiFi网络的传输性能以及语音指令的准确识别率进行了测试,结果表明:WiFi网络的通信性能较好,采摘机器人可以准确的识别语音指令,实现自动化控制。 相似文献
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《农机化研究》2021,43(11)
随着自动化技术在农业生产中应用的逐渐推广,农业生产智能化、自动化水平越来越高,采摘机器人在果蔬采摘过程中的应用逐渐广泛。果蔬采摘完成后的分拣作业是较为繁重的工作,为克服传统分拣作业分拣效率低、分拣精度差等问题,在深入研究机器视觉工作原理的基础上,进行了机器视觉系统的数学建模,完成了采摘机器人分拣控制系统总体方案的设计。同时,将机器视觉技术应用到采摘机器人的分拣作业中,完成系统硬件模块的设计、选型及软件流程设计,并对该系统进行了仿真实验。实验结果表明:基于机器视觉的采摘机器人分拣控制系统结构简单,目标识别和分拣精度高,系统安全性和稳定性较高,具有较大的推广价值。 相似文献
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为了提高移动式采摘机器人目标识别系统的作业效率和可靠性,结合嵌入式图像处理技术,提出了一种以DSP为控制核心的嵌入式图像识别系统。利用DSP处理器可以将采集的图像信号进行数字化转换,并通过图像处理将提取的特征图像直接传送到PC机,用于信息的反馈;PC机通过数据处理将控制指令直接发送给DSP,控制机器人终端的动作。为了验证系统的可行性,对目标识别视觉系统进行了测试,结果表明:采用DSP的移动式采摘机器人视觉系统可完成图像特征的提取,且目标识别的准确性较高,处理时间较短,可以满足高精度快速采摘作业的需求。 相似文献
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为了提高采摘机器人的作业质量,模仿英语移动教学交互式视音频技术,在采摘采摘机器人控制系统中引入了视音频交互技术,通过远程视频监测机器人的作业状态,然后利用声控技术对采摘机器人的作业姿态进行调整,实现了管理员和采摘机器人的视音频交互,可以有效地提高采摘机器人的作业质量,降低采摘机器人的故障率。为了验证方案的可行性,对采摘机器人自动化控制系统进行了测试,并引入了MIMO通信原理,以提高视音频信号传输的质量。测试结果表明:采摘机器人可以准确地识别远程端的声控信号,且根据指令信号动作的准确率较高,可以满足高精度采摘机器人的设计需求。 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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以进一步提高采摘机器人协同作业的可视性与效率为目标,将VR设计理念与采摘机器结合,针对VR场景下采摘机器人协同作业展开研究。通过考虑环境信息、植物成像、动态交互功能等基础条件,以采摘机器人各部件作业运动机理为依据,搭建采摘机器人VR场景,将采摘系统划分为多个子系统进行采摘作业的动作实现与路径调整,在数据、模型、知识等多部件协同控制支撑下进行VR场景采摘作业试验。结果表明:经系统协同感知与核心算法控制,采摘机器人各部件在自由度协调、对象及位置闭环调控条件下,得到理论计算定位与实际仿真误差控制在0～8mm范围内,机器人协同采摘的作业耗时最短为1.89s,平均耗时为2.06s,采摘成功率可达到96.8%,设计可行。VR场景设计下的采摘机器人整体协同作业分析保证了采摘机器人作业的柔韧度与协调性,对于采摘机器人部件结构改善及类似农机化设备的可视化开发具有很好的参考价值。 相似文献
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水果和蔬菜质地柔软且形状各异,机械化收获的难度较大。控制系统作为采摘机器人的核心,对作业效率有着决定性的影响。篮球运动是集体竞技项目,对运动员的目标锁定和路线规划能力要求较高,将篮球运动的决策原理引入到采摘机器人上,可以改善机器人的控制性能。为此,基于篮球运动的决策原理,研制了果实采摘机器人的控制系统,具有目标识别、路线规划和自主避障3种控制功能,可以准确地识别目标果实。在系统的控制下,采摘机器人获得了很高的作业效率,还能够自主规划行走路线和规避障碍,具有很高的智能化水平。 相似文献
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基于编码器的采摘机器人控制方法主要是通过机器视觉技术划分各机械臂的作业区间,利用编码器完成多机械臂的协同作业,此方法对图像边缘提取过程中模糊区域的边缘提取效果较差,导致采摘效率低。为此,提出协同关系下多媒体运动与采摘机器人匹配控制方法,将多媒体运动与采摘机器人图像边缘检测相匹配,采用梯度算法,通过滤波、增强、检测和定位等过程实现采摘机器人采摘目标的精确定位。在此基础上,采用基于约束的采摘机器人运动控制算法,通过采摘机器人双臂运动中位置、姿态及各关节速度间的约束关系,实现采摘机器人精确的双臂协同运动。实验表明:所提方法的图像识别和定位准确率平均值分别为98.35%和98.44%,采摘时间与其他两种方法相比分别降低12.07s和16.48s,说明此方法具有较高的识别精度和采摘效率。 相似文献
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目前,农村劳动力的匮乏,农业机器人代替工人作业已经成为一大趋势。绝大部分采摘机器人都是以专业的工业PC机为智能控制平台,所占空间大、功耗高且价格十分高昂,使得智能机器人成本太高,推广的阻力很大。为此,以MSP430F149为核心处理器,结合机器视觉理论技术,设计了一套智能监控的采摘机器人控制系统,可以实时处理采集到的图像,指导采摘机器人前进及采摘目标果实。为了实现人机交互工作,设计了LCD显示电路,可以通过其实时了解采摘机器人的工作状态,且极大地降低了制造成本。实验结果表明:该采摘机器人视觉系统识别错误率低至3.72%,提高了采摘机器人的可靠性和采摘效率,具有很好的应用前景。 相似文献
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为了提高移动式采摘机器人的控制效率和移动精度,将直流电机驱动电路引入到采摘机器人移动控制系统的设计中,并采用PID算法对移动速度进行调节,从而避免采摘机器人在移动过程中产生较大的速度波动,提高其作业时的平稳性。为了验证PID算法在采摘机器人移动控制系统上使用的可行性,模拟葡萄采摘机器人的作业环境,对采摘机器人移动过程的速度控制进行了仿真模拟,结果表明:达到速度预定目标时,PID算法比常规算法具有更快的响应速度,调节过程也更加平稳。 相似文献
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为解决无导航功能的智能割草机割草区域最佳覆盖的问题,将智能视觉和人工智能聚类算法引入到了割草机控制系统的设计上,通过分解目标区域和计算质心位置,实现作业区域的全覆盖识别。机器人控制系统利用智能视觉来判断割草作业区域,代替了以信号和微波等为依据的导航功能,可以有效地提高作业区域的识别效率和精度。为了验证方案的可行性,以割草机器人路径规划为例,对割草机器人的路径规划时间和准确率进行了测试。结果表明:基于智能视觉和人工聚类算法的割草机器人具有较高的路径规划效率,且路径规划的准确率也较高,可以满足割草机器人控制系统的设计需求。 相似文献
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随着科学技术的不断进步和完善,情感计算对于智能设备设计的重要性也日益显著,将情感计算能力与智能设备进行有机地整合不仅能够较好地整合人机交互,还可以使设备具有类人的作业能力。为了使采摘机器人可以对具体的作业环境做出反应,实现果实的定位和成熟度的判断,采用AML脚本语言,结合模糊c均值聚类算法,设计了采摘机器人智能识别模式模型,并将算法嵌入到采摘机器人机器视觉及控制系统中,最后对算法的可行性和可靠性进行了验证。试验结果表明:采用该方法对农作物颜色识别的准确率较高,并且相对于其他算法具有计算效率更快、计算准确率更高等优点,从而验证了算法的可靠性,为智能采摘机器人的设计提供了一种新的方法。 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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随着机器人制造技术的不断提高及农业、工业和军事应用需求的变化,机器人的形体越来越小,应用数量越来越大,如何高效地控制由大量较为简单的小型机器人构成的系统已经成为当前机器人研究领域的一个重要问题。采摘机器人是农业作业过程中常用的机器人,一般采用单机器人的作业模型,而随着并行计算和云计算技术的发展,采摘机器人的群体控制成为可能。本研究将蚁群算法引入到了采摘机器人群体控制过程中,并采用英语文本编程的方式对采摘机器人进行编程控制,最后通过实验验证测试了其可行性。测试结果表明:采用基于英文文本的编程方法可以成功地实现采摘机器人集群控制算法,机器人集群可以成功地躲避障碍物,搜索到最佳采摘路径,为采摘机器人的集群控制提供了一种新的方法。 相似文献