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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
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为了使农业机器人能够有效地避开作业过程中的障碍物,设计了基于大数据的农业机器人路径规划与实时同步定位系统。该系统采用大数据云平台,给出了单个小障碍物的避障策略,提出了避障路径规划和实时同步定位算法。实验结果表明:应用云平台大数据进行路径规划和实时定位非常有效,解决了农业机器人在作业过程中的路径规划和实时同步定位问题,可为其他相关领域的避障路径规划提供参考。 相似文献
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以全自主移动机器人为研究平台，介绍了移动机器人的硬件体系结构、避障行为决策、避障运动控制等。提出一种足球机器人避障路径规划方法，该方法吸取了栅格法信息处理量小的优点，只对障碍物的威胁点进行检测，弥补了其在特征匹配方面的不足，同时无需考虑障碍物的运动状态和运动速度，提高了机器人避障的灵活性和鲁棒性。 相似文献
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《农机化研究》2021,(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
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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
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针对基于距离的人工势场法(Artificial potential field,APF)存在的局部极小值问题,提出了一种含避障角的人工势场法的避障路径规划方法。在平面环境中,采用斜率判定路径规划过程中的位置关系,通过机器人当前点到障碍物的距离与障碍物的影响半径二者之差得出人工势场法中的排斥力,并对排斥力的偏转角进行调整;另外,在空间环境中利用圆弧插补理论将机器人平面避障问题转换为空间避障问题;基于机器人构型配置对改进人工势场法进一步完善以满足实际避障要求。仿真和实验研究结果表明,含避障角的人工势场法,在单个或多个障碍物环境中进行避障路径规划时解决了局部极小值的问题,同时实现了6自由度机器人末端在避障时的轨迹曲线平滑无振荡,验证了所提出避障路径规划方法的可行性。 相似文献
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底盘总成是自走式农业机器人的重要组成部分,其性能优劣直接影响机器人的作业质量和效率。随着我国精准农业、智慧农业的迅猛发展,机器人技术在现代农业生产中的应用日益广泛,尤其是机器人底盘技术,集中在底盘技术的定位建图、路径规划和自主避障等方面,承载了机器人整体的定位、导航及避障等基本功能。本文基于现阶段国内外农业机器人底盘技术的发展概况,主要对我国农业机器人底盘定位建图、路径规划以及自主避障等关键技术的研究现状进行分析,并针对目前我国农业机器人底盘技术存在的不足,提出了未来农业机器人底盘技术的研究方向与展望,为智慧化现代农业生产中机器人技术深入研究和持续发展提供参考。 相似文献
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以采摘机器人为研究对象,首先建立了采摘机器人作业环境及障碍物模型,并利用人工势场法搭建了环境和障碍物运动势场;然后基于人工势场法设计了采摘机器人动态路径规划系统;最后利用Mat Lab进行了仿真实验。结果表明:该系统优化效果明显,具有很好的避障和路径规划能力。实验很好地验证了系统的有效性和实时性。 相似文献
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首先介绍了数据挖掘技术的特点和优势,然后采用可视图建模方法建立了农业机器人作业环境模型,最后利用粒子滤波器算法实现了一套基于数据挖掘的农业机器人路径规划与实时定位系统。实验结果表明:农业机器人成功避开所有的障碍物,顺利地从起点到达了终点。从其移动路径和拐点来看,该系统优化效果明显,具有很强的避障、路径规划和定位能力。 相似文献
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针对目前使用的采摘设备落后、工作量大、稳定性差等问题,为了提高采摘机器人的环境适应能力,对采摘机器人的避障控制系统进行了分析,拟采用模糊控制系统的方法,来加强采摘机器人避障系统的能力和效率,减少采摘机器人避开障碍物及规划出适当路径所用时间。模糊控制使用超声波检测前方障碍物距离,以控制转轮速度和方向作为输入量,速比作为输出量,控制移动的速度和方向。为使采摘机器人避障路径规划尽可能短,采用改进的遗传算法和模糊控制系统建立基本模型。对采摘机器人的避障性能进行仿真试验,结果表明:基于模糊控制的采摘机器人的避障系统可以成功地避开障碍物及规划出最短行走路径,且能够快速定位树上的果实和准确地完成采摘任务,具有效率高、易操作、采摘成功率高等特点。 相似文献
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多类农田障碍物卷积神经网络分类识别方法 总被引：4，自引：0，他引：4
针对农田作业场景中可能会遭遇更大生命财产损失的人和其他农业车辆等动态障碍物, 提出了一种基于卷积神经网络的农业自主车辆多种类障碍物分类识别方法。搭建了包括1个输入层、2个卷积层、2个池化层、1个全连接层和1个输出层的卷积神经网络识别模型;建立了人和农业车辆的障碍物数据库,其中包括训练集和检测集;利用5×5卷积核对训练样本进行卷积操作,将所获取的特征图以2×2邻域进行池化操作,再次经过3×3卷积核的卷积操作和2×2池化操作后,通过自动学习获取并确定网络模型参数,得到最佳网络模型。试验结果表明,障碍物的检测准确率可达94.2％,实现了较好的识别效果。 相似文献
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寻径避障是水果采摘机器人中一个重要的经典问题。随着我国机械自动化、计算机控制系统和测试计量行业突飞猛进的发展,对水果采摘机器人自主寻径避障有了更高的要求。为了更好地满足现代农业种植生产的需要,启发式智能学习型寻径避障成为采摘机器人研究的热点。为此,基于启发性智能轨迹优化算法,采用传感器检测系统,设计和研究了水果采摘机器人自主寻径避障系统,并利用Mat Lab仿真软件进行了验证分析。结果表明:在复杂路况环境下,针对不同目标和路径要求,该采摘机器人能灵活避开作业途径中障碍物,具有很强的学习和适应能力,且系统运行稳定、可靠性强。 相似文献
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随着我国信息化水平的不断提高,以及机械自动化、计算机控制系统和测试计量行业的不断发展,移动机器人达到了一个全新的高度,智能机器人被广泛应用到农业生产、工业生产和高等研究等各个领域。在机器人众多研究问题中,路径规划和轨迹跟踪一直是比较复杂并较难解决的问题。为此,基于遗传算法,根据移动机器人工作特点和运动特性,采用几何法建立了机器人工作空间的环境模型,并对路径进行了有效编码,为机器人实时规划出无碰撞、路线短的全局路径,对其运动轨迹进行有效跟踪。仿真实验表明:所设计研究的机器人全局路径规划和轨迹跟踪技术具有较好的效果,其在行进过程中能及时、有效地避开前方障碍,可靠性强,稳定性好,应用前景非常广阔。 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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基于改进人工势场的苹果采摘机器人机械手避障方法 总被引：3，自引：0，他引：3
针对非结构化环境下的采摘机器人机械手实时避障问题,提出一种改进人工势场法的避障路径规划方法。根据自行研制的5自由度苹果采摘机器人机械手具体结构和障碍物特征,进行机械手运动学分析和障碍物建模;在保留传统人工势场法易于实现、结构简单等优点的基础上,针对其存在的局部极小点、陷进区等问题,结合果树生长环境中障碍物的特点,通过引入虚拟目标点使搜索过程跳出局部最优的极小点,从而实现机械手避开障碍物到达目标的灵活避障;将该方法应用于机械手末端位置、障碍物位置和目标位置已知条件下的采摘机器人机械手实时避障任务中,仿真和实验研究结果表明此方法简单,实时性好,能够有效地避开障碍物,成功到达目标位置,适合自然生长状态下苹果的自动采摘。 相似文献
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为提高果园机器人在果园中作业的自主性、安全性和效率,需要进行有效合理的运动规划。针对传统RRT*(Rapidly exploring random tree star)全局路径规划算法在连续走廊式环境下存在搜索效率低、采样点利用率低、生成路径折线多转角大等问题,以阿克曼底盘果园喷雾机器人为运动模型,提出一种改进双向RRT*的果园喷雾机器人运动规划算法。首先,根据激光雷达建立果园二维平面地图,将果树和障碍物均视为障碍物区域,并结合喷雾机器人本体尺寸,对障碍物进行膨胀化处理;然后,通过改进双向RRT*算法搜索路径,搜索路径过程中结合动态末梢节点导向和势场导向进行偏置采样,并对初步生成的路径进行路径点去冗余以及相邻折线段转角约束处理;最后,采用三阶准均匀B样条曲线对处理后的路径点进行轨迹优化,在优化过程中主要考虑轨迹的碰撞检测和喷雾机器人底盘曲率约束。试验结果表明,相较于传统双向RRT*算法,本文所提出的改进算法规划时间平均减少57.5%,采样点利用率平均提高28.55个百分点,最终路径长度平均缩短7.14%;经三阶准均匀B样条曲线优化后所得轨迹在有、无障碍物两种环境下均满足喷雾机器人最大曲率约束,且仅在换行以及障碍物处存在转弯行为,符合喷雾机器人作业轨迹条件,提高了喷雾机器人的工作效率和自主性。 相似文献