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1.
针对田间颠簸环境影响农业机器人采集实时稳定图像问题,提出了基于Harris和卡尔曼滤波的农业机器人田间稳像算法。首先,利用摄像头获取田间抖动视频图像序列,进行图像子区域划分并计算各区域灰度均方差,进而确定各区域Harris角点阈值;通过自适应角点阈值设置,增加角点距离约束,完成图像角点检测。然后,对检测出的角点进行光流跟踪,计算出帧间运动估计参数。最后,利用自适应卡尔曼滤波算法对运动估计参数进行平滑操作并动态调整滤波平滑性能,获得精确运动估计矢量。测试结果表明,改进后的Harris角点检测算法区域平均分布标准差减小;自适应卡尔曼滤波算法在保证平滑随机运动前提下,跟踪主动运动性能平均提升30.75个百分点;稳像后的图像峰间信噪比提升15.93%,单帧处理时间为25.66 ms,满足农业机器人30 f/s高速图像采集时同步稳像对实时性要求。  相似文献   
2.
基于级联卷积神经网络的番茄花期识别检测方法   总被引:9,自引:8,他引:1  
对作物花期状态的准确识别是温室作物执行授粉的前提。为提高花期状态识别的准确度,该研究以温室番茄为例提出了一种基于级联卷积神经网络的番茄花朵花期识别方法。首先采用改进的端到端的特征金字塔网络FS-FPN实现番茄花束的分割,然后采用Prim最小生成树对分割后的花束图片进行花期识别优先级排序,最后将已排序的分割花束图片输入改进的Yolov3网络,实现番茄花朵花期状态的精准识别。在由1600幅包含花蕾期、全开期、谢花期、初果期4类花期状态的番茄花束图像构成的数据集上,所提方法对番茄花朵花期平均检测时间为12.54 ms,平均检测精度分别比Mask R-CNN和SPP-Net提高了3.67%和2.39%,识别错误率比改进前的Yolov3网络降低了1.25%。最终将该方法部署到番茄授粉机器人上,并在大型玻璃温室内进行验证,结果表明,所提方法对番茄花朵各花期的检测精度分别为花蕾期85.71%、全开期95.46%、谢花期62.66%、初果期88.34%,该研究结果可为智能授粉机器人的精准作业提供重要依据。  相似文献   
3.
类人机器人全能运动包括不同粗糙平面上的快速行走、越障、踢球、格斗等,稳定性是上述运动的关键环节。本文从分析机器人关节角与零力矩点(ZMP)的关系入手,研究提高机器人运动稳定性的新方法。具体步骤是先粗调校正机器人姿态,然后确定各关节角度,得到保证稳定运动的关节角范围。最后依托韩国GP型机器人进行测试,结果表明了所提出方法的有效性。  相似文献   
4.
翁硕 《湖南农机》2016,(2):61-62
为了弥补家庭服务从业人员的不足,解决中国的老龄化问题,本文提出了基于树莓派的代理机器人系统。该系统实现了对家居环境参数的采集,建立代理机器人与远程用户的连接,实现信息反馈和控制。  相似文献   
5.
农民大学生移动学习探索   总被引:2,自引:1,他引:1  
宁可 《安徽农业科学》2014,(18):6100-6101
通过调查分析农民大学生的特征以及移动学习的特点和优势,发现移动学习能够对农民大学生的课程学习起到促进作用,提高学习效率,是一种重要的远程教育方式。  相似文献   
6.
侯岩妍 《饲料研究》2021,(3):110-113
为提高饲料生产订单的包装效率、智能化程度、降低包装成本,文章基于机器视觉,从硬件选择与软件设计两个层面设计饲料生产智能包装系统。采用AutoMod软件对饲料生产智能包装系统进行仿真试验,检验整个包装系统效果。结果表明,该智能包装系统包装效率高、关键设备利用率高、系统可靠性、可行性良好。  相似文献   
7.
防风固沙草方格铺设机器人通过性研究   总被引:2,自引:1,他引:2  
在沙漠沙土物理性能试验的基础上,对轮胎与沙土相互作用力进行计算,得到沙漠牵引车在行驶过程中产生的驱动力,进行了纵向铺草机构滚轮压草阻力试验,依据汽车地面力学理论对草方格铺设机器人的通过性进行了研究,结果表明所设计的机器人在沙漠中具有良好的通过性。  相似文献   
8.
9.
三平移并联机器人机构的精度分析   总被引:1,自引:2,他引:1  
针对一种具有相似平台的3-TPT型三平移并联机器人,根据该机器人的位置反解方程,利用全微分理论建立了该机器人精度分析的数学模型;通过计算机仿真研究了机器人的驱动杆杆长误差、结构尺寸变化和位姿变化对机器人精度的影响,为该机器人机构的实际误差补偿与控制提供了理论依据。  相似文献   
10.
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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