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通过对采摘机械手进行运动学分析,针对采摘机器人运动控制难度大这一问题,设计了基于DSP的三自由度采摘机械手控制系统,并从硬件和软件等方面搭建了系统平台。MatLab仿真结果表明:采摘机械手在控制系统的驱动控制下,可以准确从起点运动到终点,且轨迹比较圆滑,可以到达预期目标,满足采摘机器人作业需求,证实了该方法的可行性。 相似文献
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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
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通过对采摘机械手位姿描述和运动学分析,以及对机械手运动控制和避障方法的深入研究,针对采摘机器人在作业过程中容易和树枝、非目标果实发生碰撞这一问题,设计了基于ARM的机械手运动控制及避障系统,并采用Mat Lab进行了机械手末端执行器的三维仿真实验。结果表明:该控制系统达到了预期的要求,并具有较好的实时性、稳定性和可靠性。 相似文献
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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
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随着农业生产规模的扩大,农业劳动力的需求也逐渐增大,传统手工采摘方式效率低、产能不足,且具有一定的危险性。为克服这一难题,改进农业生产方式,设计了一种基于PLC的采摘机器人机械手控制系统,通过建立机械手的动力学数学模型,基于控制系统的总体构架,分别对系统的硬件和软件进行设计。硬件设计主要包括PLC控制器、主控计算机、传感器模块、驱动模块和控制模块等5个部分,并完成了PLC程序设计及梯形图的编制。最后,通过实验验证了该机械手控制系统的安全性和稳定性,结果表明:系统可有效地完成采摘过程,且控制精度高,成本投入更低,大大提高了劳动生产效率,降低操作人员的安全风险,具有较大的推广价值。 相似文献
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通过研究采摘机器人移动机械手的避障策略及对多传感信息融合算法,针对移动机械手在作业中,容易和非采摘目标发生碰撞现象,设计了基于多传感信息融合的移动机械手主动防碰撞控制系统,并利用MatLab搭建了移动机械手的仿真系统,进行了实际的性能测试实验。实验结果表明:移动机械手在不同速度的情况下,都可以主动避开障碍物,当移动机械手移动速度越大时,轨迹控制误差也会增加,移动机械手的移动路径也会增加,验证了系统的实时性、稳定性和可靠性。 相似文献
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双闭环控制采摘机器人机械手设计——基于PLC和CAN总线 总被引：1，自引：0，他引：1
采用双闭环控制系统,基于PLC运动控制器和CAN总线,提出了一种新的采摘机器人机械手关节分布式控制方案,并采用模块化思想设计了机器人关节电机控制系统、CAN模块及PLC控制器。采摘机器人机械手的关节采用谐波减速器进行调节,利用霍尔传感器和红外线传感器及光电编码器进行图像、转速和障碍物触碰的信号采集,采集信号利用A/D转换器将数据传输给PLC控制器。机械手的执行末端采用CAN总线控制,并利用变频器传递的通信信号,实现了末端执行器的并行控制,使多机械手处于最佳动作状态。最后,在双闭环控制方案的基础上加入了前馈控制环境,利用前馈控制环节可以实现对系统的实时控制,改善了系统的静态性能,实现了机械手对实际采摘位置的有效追踪。实验和仿真模拟表明:位移时间曲线平滑无突变,表明机器人在运行过程中平稳、无振动,机器人工作的可靠性较高,对路径的追踪精度较高。 相似文献
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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
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多末端苹果采摘机器人机械手运动学分析与试验 总被引：8，自引：0，他引：8
提出了一种多末端采摘机器人机械手结构方案,设计了机械臂、末端执行器及其控制系统。机器人机械臂采用主从两级结构,从臂前端可挂接多个末端执行器。末端执行器能进行果实连续采摘,其结构紧凑、驱动简单、通用性好,可适用于苹果、柑橘、梨等球形水果的自动化收获。针对设计的采摘机械手具有多末端的特点,提出了果树分区采摘作业策略,一个采摘区内各个末端执行器同时连续采摘、果实集中回收。在此基础上建立了机器人机械手运动学模型,采用D-H法推导了运动学方程,运用Matlab Robotics Toolbox进行了运动学仿真验证。制作了机械手物理样机并在实验室环境下进行了机械手运动学及采摘试验,结果表明,机械手各从臂末端位置误差小于9 mm,采摘成功率为82.14%。 相似文献
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采摘机器手在农业生产中具有广阔的应用前景,其采摘效率和采摘质量主要受机械手结构的影响。为了提高采摘机器人的作业性能,将武术套路训练的勾拳动作引入到了采摘机器人的机械手结构设计中,根据勾拳手形对采摘机器人的动作进行了优化,并结合神经网络武术动作误差训练方法,对机械手控制系统进行了改进,从而有效地提高了机械手作业的灵活性。为了验证该方案的可行性和可靠性,对采摘机械手进行了实验验证。结果表明:对机械手进行结构和控制系统进行优化后,其采摘范围较大,可以满足三维空间作业需求,采摘机械手动作响应较快,误差较小,满足高精度快速采摘的需求。 相似文献
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为了提高果蔬的采摘效率,对果蔬采摘机器人进行了改进,设计了一种新的多机械手的编码控制采摘机器人。通过对机器人功能和结构的设计,使机器人具有了利用机器视觉技术的图像边缘提取来划分每个机械手的作业区间的功能,并可以利用编码器对每个机械手进行编码,从而完成多机械手的协同作业。对机器人的采摘作业性能进行了测试,首先利用机器视觉模块完成了苹果采摘区间的划分,并预设了每个机械手的采摘作业轨迹,利用编码器对预设轨迹进行了追踪。通过测试发现:机器人多机械手的实际追踪轨迹和预设轨迹的误差很小,满足设计需求,多机械手的协同采摘平均速度可以达到80个/min以上,具有高效的果蔬采摘性能。 相似文献
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采摘机械手离线轨迹智能优化——基于改进差分进化算法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高采摘机械手的采摘效率和轨迹的控制精度,设计了一种新的基于离散编程和改进差分进化算法控制的机械手,提高了机械手的作业效率和对复杂环境的适应能力。由于农业作业环境的复杂性,采用离散编程技术可以得到更好的效益,据此重点对离散编程系统进行了开发,使用Solid Works软件建立了机器人机械手的三维仿真模型,并利用VB软件实现了Solid Works库的引用和二次开发,利用VB代码将改进差分进化算法嵌入到了机械手离线编程控制系统中。最后,通过仿真计算得到了不同算法下机械手轨迹控制的计算精度和效率,得到了机械手位置圆弧轨迹,并输出了机械手位置和速度随时间变化的曲线。实验结果表明:改进差分算法可以较好地实现机械手的离线轨迹优化,机械手运动的稳定性较好。 相似文献
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为提高名优茶采摘机器人采摘效率,减小机械手的操作空间和结构尺寸,基于名优茶特性、采摘要求以及结构化茶园种植模式,设计一种4自由度关节型名优茶采摘机械手。根据名优茶生长分布空间以及采摘机器人移动平台结构,确立机械手几何工作空间,然后以机械手工作空间主截面包络面最优为目标函数,以轨迹区域约束、杆件尺寸和关节角度限制为约束条件,建立机械手结构参数优化模型,采用MATLAB优化工具箱来求解。最后通过蒙特卡洛法以及MATLAB机器人工具箱对机械手工作空间进行仿真验证。结果表明:优化后的机械手能包容名优茶采摘所要求的全部目标空间。该研究为名优茶采摘机械手进一步分析奠定基础。 相似文献