采摘机器人

摘要： 在复杂多变的工作环境,特别是在多丘陵等特殊地理位置,快速选择最优路径,避开障碍物,完成作业,需要进行采摘机器人的路径规划。基于改进蚁群算法对拣选机器人路径进行规划,搜索效率较低,存在早熟收敛的可能,基于此,提出基于人工智能算法的采摘机器人最优路径规划方法。构建环境模型,为减少初始寻路时间,提高搜索速度,增强全局优化能力,全面查看搜索路径上的当前节点、下一个节点和目标节点,增加路径选择的多样性,提高收敛速度,实现采摘机器人最优路径规划。实验结果表明,设计方法能有效地解决特殊地理环境下,采摘机器人拾取器的最优避障规划问题,具有较高的效率和优越性。

摘要： 为提高苹果采摘机器人的识别效率和环境适应性,使其能在密集场景下对多苹果目标进行快速、精确识别,提出了一种密集场景下多苹果目标的快速识别方法。该方法借鉴“点即是目标”的思路,通过预测苹果的中心点及该苹果的宽、高尺寸,实现苹果目标的快速识别;通过改进CenterNet网络,设计了Tiny Hourglass24轻量级骨干网络,同时优化残差模块提高了目标识别速度。试验结果表明,该方法在非密集场景下(即近距离场景)测试集的识别平均精度(Average precision,AP)为98.90%,F1值为96.39%;在密集场景下(即远距离场景)测试集的识别平均精度为93.63%,F1值为92.91%,单幅图像平均识别时间为0.069 s。通过与YOLO v3、CornerNetLite网络在两类测试集下的识别效果进行对比,该方法在密集场景测试集上比YOLO v3和CornerNetLite网络的平均精度分别提高了4.13、29.03个百分点;单幅图像平均识别时间比YOLO v3减少0.04 s、比CornerNetLite减少0.646 s。该方法无需使用锚框(Anchor box)和非极大值抑制后处理,可为苹果采摘机器人在密集场景下快速准确识别多苹果目标提供技术支撑。

摘要： 为了减少气象因素对农业采摘机器人轨迹的影响,提出了考虑气象因素的农业采摘机器人轨迹纠偏控制方法,以解决机器人位姿精度较低和定位时间较长等问题。采用云储存技术对运动的目标果实进行检测与跟踪。利用改进的蚁群算法规划最优路径,通过RBF神经网络最佳逼近算法对动力学方程加以优化,加强其逼近能力,从而完成对采摘机器人轨迹纠偏的控制。实验结果表明,该方法可以有效地提高位姿精度、提高定位成功率、缩短定位时间并获得更为顺畅的采摘路径。

摘要： 目前,苹果产业已经成为第三大农业种植产业,我国苹果产业发展迅速,无论是产量还是产业均已走在世界前列,但采摘依旧主要依赖于人工采摘,费时费力。为解决问题,本文结合TRIZ理论的创新方法设计了一种兼并自动行走系统和收集系统的采摘机器人。

摘要： 建立了自主行驶采摘机器人运动学模型和道路环境模型,设计了采摘机器人总体结构,并利用模糊控制原理设计了采摘机器人避障策略,实现了一套基于嵌入式的自主行驶采摘机器人避障系统。实验结果表明:采摘机器人可以检测到行进过程中的障碍物,并通过对移动车速和方向进行调整控制,可以成功穿过障碍物间隙行驶到目标终点,证实了系统的可行性和可靠性。

摘要： 设计了采摘机器人无线控制系统总体设计架构,阐述了基于MapReduce和HDFS的Hadoop云计算平台特点和工作原理,并基于5G无线通信实现了采摘机器人机械手远程控制系统。实验结果表明:采摘机器人可以根据Android终端远程发送过来的控制指令,完成采摘动作,能够满足采摘机器人远程采摘作业的需求。

摘要： 介绍了计算机视觉的架构和原理,基于卷积神经网络设计了奇异果的目标检测和识别方法,并利用双目视觉原理实现了奇异果立体定位,使得系统能够实现目标果实的立体定位和精准采摘。实验结果表明:采摘机器人机械臂可以根据控制指令准确达到目标位置进行采摘,实际到达的位置与视觉定位坐标误差在4.5%以内,能够满足采摘机器人采摘要求。

摘要： 针对采摘机器人果实识别速率较低导致采摘效率较低的问题,对数据挖掘技术在采摘机器人中图像采集过程的应用进行了分析。采摘机器人主要组成包括图像采集模块、运动控制模块、气压驱动模块、电源模块、微处理器模块和无线网传输模块。为了提升图像数据的处理速度,采用MR模型和决策树中的ID_(3)算法对图像数据进行处理,并构建决策树模型,对图像数据进行数据挖掘处理。为了验证该采摘机器人的性能,对其进行数据挖掘算法调试试验和采摘机器人性能试验,结果表明:该图像处理算法速度显著提升,采摘机器人性能稳定,采摘效果好。

摘要： 为了提高采摘机器人在线定位和监测系统的效率,将帧内编码的方法引入到了视频的传输和处理过程中,通过对视频的去冗余和压缩,实现了视频的高效传输。将边缘检测方法引入到了机器人监测定位系统的设计上,实现了复杂环境下采摘果实的定位。利用颜色等级编码的方式设计了机器人果实成熟度识别系统,通过对颜色等级的识别,机器人可以快速判断是否进行采摘,有效提高了采摘效率和采摘质量。

摘要： 随着果园种植规模的扩大,果蔬采摘的工作量也逐渐增大,采摘机器人的应用越来越广泛。但是,单个采摘机器人系统复杂、运动参数种类多,且控制方式单一,缺乏对多个采摘机器人的综合控制,采摘作业过程中由于缺乏协作和数据共享,容易出现相互干涉、作业效率低等问题。为克服这一难题,深入研究了集散控制系统(DCS)的体系结构,设计了基于DCS的多个采摘机器人控制系统,通过引入PLC技术、通讯技术和传感器技术,完成了一个主控计算机对多个采摘机器人运动参数的实时监测和综合控制。同时,对控制系统的总体方案进行设计,对控制系统核心部件现场主控制站、RS-485通讯模块及PLC控制器进行硬件模块设计,完成了控制系统的运行流程的优化设计。基于DCS的多个采摘机器人控制系统能够实现对多个采摘机器人运动参数的实时采集,可对多个采摘机器人进行综合控制,有效提高了采摘机器人工作效率,成本投入更低,具有较大的推广价值。

摘要： 针对农业采摘机器人自主导航和采摘过程中的障碍物树枝定位问题,为了得到树枝障碍的空间三维信息,主要对障碍树枝的三维视觉定位方法进行研究.首先,通过基于形态学细化的方法对树枝骨架进行提取,并经去除假分支以及遮挡恢复处理,得到树枝的特征骨架,然后提取骨架上的端点和分支点作为匹配特征点,并采用基于特征的立体匹配算法进行立体匹配,继而根据三角测量原理,获取树枝障碍的深度信息.最后,对苹果树树枝的定位实验结果显示,定位误差在±6.2mm以内,其中,在距离目标1000mm～1060mm范围内进行定位时,误差仅为±1.5mm,可满足采摘机器人对目标定位精度的要求.

摘要： 为了解决苹果采摘机器人在采摘苹果过程中抓取力控制性能受到机器人本身动力学参数时变,接触环境变化,以及力测量信号存在干扰的问题,设计了基于阻抗控制的苹果采摘机器人末端执行器柔顺力控制器,该算法仅考虑沿末端执行器双指夹持果蔬方向,避免了使用多自由度机械臂阻抗控制算法的复杂性,提高了控制的实时性,同时为了提高对力扰动的鲁棒性,采用递归最小二乘法来实时调节目标阻抗控制刚度参数,仿真实验结果表明:本文所提出的控制方法对于抓取力矩具有良好的跟踪能力,与传统阻抗控制方法相比,其控制力矩输出平稳,能够有效降低抓取损伤.该研究可为苹果采摘机器人柔顺抓取提供参考.

摘要： 以总距离最短作为性能指标，6自由度采摘机器人作为研究对象，在考虑各关节速度、加速度和加速度变化约束的基础上，采用遗传算法对机器人所经过各点的进行路径规划。运用robotics toolbox工具箱进行仿真，结果表明，所设计的机器人轨迹规划方法既能保证总路径最优，又可使机器人的轨迹平滑。

摘要： 为了避免自然环境中光线变化对果实识别的影响，本文设计了基于主动成像方式的采摘机器人三维视觉系统。该系统采用SICK 公司的LMS211 激光扫描仪获取果树的距离信息，采用和利时的3 相步进电机86BYG350CL 驱动激光扫描仪水平运动以得到果树各部分的三维坐标，利用VC++上位机软件实现对整体系统的控制，包括数据采集、处理和距离图像生成。试验结果表明，该三维视觉系统在不同的光线影响下，均可得到理想的果树距离图像，为实现后期的果实识别和定位奠定了基础。

摘要： 苹果采摘机器人夜间工作过程中须采用人工补光,存在平均照度低、光照不均匀等问题,受阴影和局部反光的影响严重,采集的图像细节存在缺失,同一目标不同区域的颜色和明暗差异也较大.为实现夜间人工补光条件下苹果的精确识别与定位,本文采用分水岭算法对图像进行碎片化处理,根据各碎片区域的颜色特征进行区域级的图像分类,筛选出属于目标苹果的碎片,实现对苹果的识别定位.区域级的分类方法克服了像素级分类在夜间易受到光照干扰的缺点,提高了夜间苹果识别和定位的精确度.

摘要： 针对农业采摘机器人路径规划过程中的障碍物枝干准确识别问题,本文提出了基于直方图均衡化基础上的果树枝干迭代阈值图像分割方法.首先,通过颜色空间变换,将RGB颜色空间的苹果枝干图像转换到XYZ和I1I2I3颜色空间,对采集图像进行直方图均衡化处理;然后,采用X-Y色差因子和I2颜色因子为颜色特征对均衡化处理后的苹果枝干图像进行迭代阈值分割,从而剥离出枝干区域.实验结果显示,采用所研究方法能够将果树枝干成功的分割出来,为后续的障碍物枝干识别和定位工作奠定了良好的基础。

摘要： 笔者研究了自然环境下的成熟苹果彩色图像,成熟苹果颜色与背景色大都存在明显差异。从颜色空间角度来说,目标和背景分布于不同的区域。根据这一特点,笔者提出了基于样本颜色空间的目标提取算法。先由苹果样本图像在L*a*b*空间中构建样本颜色空间,并用数学形态学对样本颜色空间进行优化。然后依据样本颜色空问对苹果彩色图像进行目标识别。对于远景深小目标物和严重遮挡的目标物,在样本空问识别的基础上进行二值化,运用形态学结构元素法进行处理。最后达到的得到了理想的分割效果,识别率高。

摘要： 本文结合苹果果树实际生长环境,采用参数化设计和分析方法,对采摘机器人机械臂结构参数进行优化设计。采用D-H空间机构描述法,求解位移正逆解和雅克比矩阵。通过ADAMS和Matlab建立集三维实体设计、动力学建模、PD控制于一体的交互式仿真系统,实现了对机械臂的速度控制和定位控制,并在此基础上对机械臂进行动力学分析,确定驱动参数。仿真结果表明,该机械臂能够收获目标区域内90.2%以上的果实,满足设计要求。

摘要： 非结构环境下的信息获取技术是农业机器人领域最难点的问题之一。论述了温室环境下果实信息获取关键技术打破了传统机器人工作在结构化环境的技术屏障,是对传统机器人工作模式的挑战。提出了在采摘果实空间定位模型的建立、多传感器融合算法方面存在的瓶颈问题与难点,及主要研究内容与创新技术。并提出解决非结构环境下农业机器人信息获取关键技术将为农业机器人走出实验室、进入自然环境的农业耕作、采收环境奠定理论与技术基础。

摘要： 针对目前草莓果实视觉识别中的定位重叠和被遮挡果实的算法复杂、耗时长,末端执行器对定位精度要求高且无法采摘重叠果实和被遮挡果实等问题,设计了一次可采摘多粒果实的大容差末端执行器.该末端执行器采用从下向上拢起果实、在避开障碍后再进行夹持和切割果梗的采摘方式,主要由机械爪拢夹切断机构和垄壁仿形机构组成.将末端执行器安装在采摘机械臂上进行了果实采摘试验.试验结果表明:该末端执行器在定位误差±7 mm范围内都能完成采摘,容差范围大;无需进行重叠成熟果实的分割和目标果梗位置的计算,可一次采摘3粒重叠成熟草莓;对含1、2、3粒果实的果实域,采摘一次平均耗时分别为2.00、2.13、2.28 s,采摘成功率不低于97.7％.

摘要： 本发明公开了基于虚拟机器人与真实机器人集成的采摘系统，包括视觉定位系统、真实机器人和虚拟机器人仿真系统，所述视觉定位系统完成采摘目标的定位，获得采摘目标的三维空间坐标信息后，指导真实机器人实时采摘，同时将获取的三维空间坐标信息通过数据传输线传递给虚拟机器人仿真系统，虚拟机器人实时模拟采摘过程。本发明的系统及方法，利用虚拟仿真技术与机器视觉技术相结合，基于视觉定位系统的计算数据，驱动虚拟环境下的机器人与真实机器人同时进行视觉定位与采摘行为，从而实现视觉定位精度的对比和采摘行为的有效性验证。

摘要： 一种收获系统(20)包括竖直框架(28)、多个线性机器人(36)、多个相机(56)以及处理器(60)。竖直框架配置为定位成与待收获的扇区相对。机器人成对布置成竖直堆叠在框架中，每对包括第一和第二机器人，第一和第二机器人配置成沿着竖直轴一起移动，沿着水平轴彼此独立地移动，并且具有配置成接近扇区并收获水果的相应第一和第二机器人臂。多个相机配置为获取扇区的图像。处理器配置为识别图像中的水果并控制机器人收获水果。

摘要： 本发明公开了基于虚拟机器人与真实机器人集成的采摘系统，包括视觉定位系统、真实机器人和虚拟机器人仿真系统，所述视觉定位系统完成采摘目标的定位，获得采摘目标的三维空间坐标信息后，指导真实机器人实时采摘，同时将获取的三维空间坐标信息通过数据传输线传递给虚拟机器人仿真系统，虚拟机器人实时模拟采摘过程。本发明的系统及方法，利用虚拟仿真技术与机器视觉技术相结合，基于双目视觉系统的计算数据，驱动虚拟环境下的机器人与真实机器人同时进行视觉定位与采摘行为，从而实现视觉定位精度的对比和采摘行为的有效性验证。

摘要： 机器人控制模型学习装置(10)对于以表示在动态环境中向目的地自主行驶的机器人的状态的状态信息为输入而从包括介入环境的介入行动的多个行动中选择并输出与机器人的状态对应的行动的机器人控制模型，将执行了介入行动的介入次数作为负的报酬对该机器人控制模型进行强化学习。

摘要： 本发明属于农业机械领域，涉及一种草莓采摘机器人精准采摘执行机构以及一种垄作草莓采摘机器人。草莓采摘机器人精准采摘执行机构包括混合坐标式运动装置、与所述混合坐标式运动装置相连接的机械爪装置以及固定所述混合坐标式运动装置的支撑连接装置。该采摘执行机构结构简单、体积紧凑、操作灵活，机器成本低，不仅能适应不同栽培模式的垄作草莓采摘，并且能够多方位采摘不同方向不同位置的草莓。垄作草莓采摘机器人包括：包括所述草莓采摘机器人精准采摘执行机构(101)的精密采摘收纳装置以及大范围移动支撑装置，其能够实现垄作草莓的连续采摘。

摘要： 本发明公开一种多果型果蔬采摘机器人的末端执行器及机器人，末端执行器包括夹持器、电磁铁组件、偏心刀片、执行器电机和执行器外壳，夹持器一端设于执行器外壳内部，另一端伸出执行器外壳，夹持器设于执行器外壳内部的一端设有实现夹持器夹紧或张开用的电磁铁组件，偏心刀片通过偏心机构设于执行器外壳的内侧，执行器电机与偏心机构连接；机器人包括依次连接的工作台、大臂、小臂和末端执行器，工作台设于固定机构上，大臂和小臂组成机械手，机器人上设有相应的4个伺服电机和4个旋转关节，实现4个自由度控制。本发明使用时，其反应灵活、使用方便，采摘速度快、采摘效率也高。

摘要： 本发明属于农业机械领域，涉及一种草莓采摘机器人精准采摘执行机构以及一种垄作草莓采摘机器人。草莓采摘机器人精准采摘执行机构包括混合坐标式运动装置、与所述混合坐标式运动装置相连接的机械爪装置以及固定所述混合坐标式运动装置的支撑连接装置。该采摘执行机构结构简单、体积紧凑、操作灵活，机器成本低，不仅能适应不同栽培模式的垄作草莓采摘，并且能够多方位采摘不同方向不同位置的草莓。垄作草莓采摘机器人包括：包括所述草莓采摘机器人精准采摘执行机构(101)的精密采摘收纳装置以及大范围移动支撑装置，其能够实现垄作草莓的连续采摘。

摘要： 本发明公开一种多果型果蔬采摘机器人的末端执行器及机器人，末端执行器包括夹持器、电磁铁组件、偏心刀片、执行器电机和执行器外壳，夹持器一端设于执行器外壳内部，另一端伸出执行器外壳，夹持器设于执行器外壳内部的一端设有实现夹持器夹紧或张开用的电磁铁组件，偏心刀片通过偏心机构设于执行器外壳的内侧，执行器电机与偏心机构连接；机器人包括依次连接的工作台、大臂、小臂和末端执行器，工作台设于固定机构上，大臂和小臂组成机械手，机器人上设有相应的4个伺服电机和4个旋转关节，实现4个自由度控制。本发明使用时，其反应灵活、使用方便，采摘速度快、采摘效率也高。

摘要： 本发明公开了一种基于机器视觉的类球形水果采摘机器人及其水果采摘方法，包括采摘装置、收集装置、行驶装置、控制台和伸缩软管，采摘装置包括机械臂底座、底座旋转电机、机械臂装置、末端执行器、内部视觉传感器、大型水果剪切装置、中小型水果夹具和外部视觉传感器，末端执行器通过伸缩软管连接收集装置，采摘机器人通过控制台控制采摘装置、行驶装置和收集装置工作，以完成水果采摘作业。本发明可以实现苹果、梨、橙子、柠檬、柚子、榴莲、猕猴桃、葡萄等生长分布较稀疏的类球形水果的高效采摘，极大提高采摘机器人性价比，降低水果采摘成本，且极大地提高采摘水果质量。

摘要： 本说明书提供一种采摘机器人、采摘方法、采摘机构及装箱机构，采摘机器人包括：可移动的底盘机构、设置于所述底盘机构的采摘机构、以及设置于所述底盘机构的装箱机构。所述底盘机构根据采摘区域的位置信息移动至采摘区域。移动至采摘区域后，所述采摘机构根据接收的采摘指令采摘果实并放入所述装箱机构。装箱完成后，所述底盘机构根据货仓的位置信息移动至货仓。移动至货仓后，所述装箱机构根据将装载的果实卸载至货仓。