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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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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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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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为了提高果蔬采摘机器人机械手采摘路径规划决策的效率,降低数据分析的冗余性,在分析生物免疫系统功能、作用机理及特点的基础上,提出了一种基于相似性矢量距的免疫遗传算法,并将其植入到了机械手躲避障碍物的决策系统中。该算法利用相似矢量矩方法将选择概率的局部搜索和整体搜索有机地结合起来,使算法保留了最优抗体,保证了计算不陷入局部最优解,并使抗体的计算具有了多样性。为了验证算法的有效性和可靠性,设计了果实采摘机器人的测试样机。通过测试发现:机器人机械手动作过程中可以有效地躲避障碍物,到达指定的目标采摘区域,在相似矢量矩免疫遗传算法、免疫遗传算法和相似矢量矩3种算法的测试结果中,相似矢量矩免疫遗传算法的收敛性最好,优化路径最优。 相似文献
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以Motoman SV3X采摘果实为研究对象,在果实空间位置坐标和竖直类障碍物空间位姿已知的情况下,提出了一种机械手多关节角度计算和路径规划方法。首先根据果实位置和竖直类障碍物的分布计算出若干组机械手终点关节角度,然后选择其中一组作为终点角度,利用A*算法规划出一条机械手从初始角度到达终点角度的避障路径,解决了避障规划中的多关节角求解问题,规划方法对于竖直类障碍物的避碰路径规划具有一般性。Matlab仿真试验表明,求解的机械手关节角度能够避开竖直类障碍物,而且使末端执行器的位置在预设的误差范围内,验证了规划方法的正确性。 相似文献
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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
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为了提高苹果的采摘效率、降低采摘过程的漏采率和破碎率,设计了一种新的六自由度的采摘机械手。该机械手可以完成夹紧、旋转、俯仰、摇摆及回转动作,通过神经网络迭代学习算法,可以有效地控制机械手的运动轨迹,提高采摘过程的自动化程度。为了验证六自由度机械手对苹果采摘的有效性和可靠性,对机械手进行了苹果采摘测试,并使用脉冲神经网络PID调节的方式调节轨迹控制误差。通过测试发现:该机械手的误差较小,可以有效地完成采摘作业,且漏采率和破碎率都很低,是一种高效的苹果采摘机械手,可以在其他果蔬采摘作业中进行设计和推广。 相似文献
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随着农业智能化时代到来,机器人技术在农业、林果业智能采摘领域的应用愈发广泛,路径规划算法作为采摘作业的核心技术,其先进程度对采摘作业的效率和质量起着决定性作用。为此,针对采摘机械臂路径规划算法的特点,将其划分为群优化算法、图搜索算法、概率地图算法(PRM)和快速扩展随机树算法(RRT)四大类,并基于上述分类,介绍近年来国内外学者具有代表性的研究成果,重点分析各类路径规划算法应用在采摘作业时的优缺点,通过对比,系统的总结各类算法的可行性、适用性以及局限性。最后,对采摘机械臂路径规划算法未来发展方向进行展望,提出算法优化的具体意见,为采摘机械臂路径规划研究提供一定的思路。 相似文献
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根据农业采摘机械手的发展特点,结合视觉系统、感知系统、伺服系统和控制系统的相互衔接要求,通过对关键部位无线传感器的避障模型、控制算法进行选择匹配,重点对采摘机械手避障系统进行建模。同时,进行仿真试验对比,得出采摘机械手特定条件下的避障路径规划和机械运动学轨迹,证明该方法可以有效提高避障效果,可对本领域相关研究提供参考。 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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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
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苹果采摘是农业生产中非常重要的一个环节,既影响着农业生产效率,又关系到生产成本和产品质量。文章介绍了一种三目视觉苹果采摘系统,它采用了YOLOv8图像识别算法和采摘路径规划蚁群算法,通过智能路径规划和视觉识别技术,实现对苹果的高效、准确采摘。该技术在苹果模拟测试采摘中得到了验证,能够显著提高苹果采摘效率和质量,降低人工成本和损失率。 相似文献
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以苹果采摘机械手运动控制为研究对象,对机械手进行运动学分析与建模,设计了基于PLC的机械手硬件框架与运动控制方案、人机交互上位机和机械手轨迹规划的实验系统。实验结果表明:采用PLC控制器的苹果采摘机械手软硬件均能正常运行,该系统具有可靠性高、实时性和稳定性好等优点,对于农业采摘机器人快速识别目标并进行正确采摘作业具有很大帮助。 相似文献