导读:本文包含了苹果采摘机器人论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:控制系统,苹果采摘,机器人,农业自动化
苹果采摘机器人论文文献综述
王琪,丁柏文,陈萍[1]（2019）在《苹果采摘机器人控制系统设计》一文中研究指出针对苹果采摘机器人控制系统制造及维护成本较高、功耗大、便携性差等问题,对其控制系统进行优化设计。该系统可分为视觉系统和主控系统,视觉系统采用Open MV3视觉模块,通过颜色识别成熟苹果;主控系统包括TB6612电机驱动模块、PCA9685舵机驱动模块和LM2596电源模块。实验测试表明,该控制系统在室内及室外测试下均工作稳定。(本文来源于《机械制造与自动化》期刊2019年05期）
刘晓洋,赵德安,贾伟宽,阮承治,姬伟[2]（2019）在《基于超像素特征的苹果采摘机器人果实分割方法》一文中研究指出针对苹果采摘机器人在自然环境下对着色不均匀果实的识别分割问题,提出了基于超像素特征的苹果采摘机器人果实分割方法。首先,采用简单线性迭代聚类算法将图像分割成内部像素颜色较为一致的若干超像素单元;然后,提取每个超像素的纹理和颜色特征,并采用支持向量机将超像素分为果实和背景两个类别;最后,根据超像素之间的邻接关系对分类结果进行进一步修正。实验表明,该方法能够对大部分超像素单元进行正确分类,平均每幅图像被错误分类的超像素约为2. 28个。与采用像素级特征的色差法和采用邻域像素特征的果实分割方法相比,采用超像素特征的果实分割方法具有更好的分割效果。在进行邻接关系修正前,该方法图像分割准确率达0. 921 4,召回率达0. 856 5,平均识别分割一幅图像耗时0. 608 7 s,基本满足实时性需求。(本文来源于《农业机械学报》期刊2019年11期）
李攀[3]（2019）在《苹果采摘机器人目标识别及轨迹规划》一文中研究指出在当前社会发展的大环境下,农业方面也发生着翻天覆地的变化,朝着工业化,自动化,精确化的方向发展,一方面是为了推动社会进步,另一方面是为了解决人口老龄化严重、劳动力不足和劳动成本升高等问题。在农业生产过程中,农产品的采摘一直都是一个耗时耗力的环节,因此采摘机器人的研究成为了现实的需要。本文以我国产量最高的苹果作为对象,研究了自然环境下成熟苹果的识别定位以及机械臂轨迹规划问题。自然环境下的苹果,成熟苹果区域与背景区域有一定的差别,但受到枝叶遮挡和阴影等的干扰严重,本文研究了图像中各区域的灰度直方图,经过大量实验确定了色差系数,并对比了颜色特征分割和K-means聚类分割效果,发现色差系数为0.8颜色时分割效果好于K-means聚类分割。因此最终采用颜色特征分割结合canny边缘检测提取苹果轮廓。对于不重迭果实图像提取到的轮廓,本文采用最小圆包裹法获取苹果的圆心坐标及半径,而对于重迭果实,需要首先采用基于凹点的重迭分割法将它们分割成单个的苹果区域,再利用最小圆包裹法提取圆心和半径信息。采用最小圆包裹的方法可以在果实被部分遮挡的情况下,仍能较为准确的提取出圆心和半径信息,降低了图像分割的要求。搭建了双目视觉系统,分别进行左,右摄像机标定实验,得到两个摄像机的内外参数以及畸变系数,并对双目摄像机进行立体标定,得到描述左,右两个相机的空间平移向量和旋转矩阵,为物体叁维定位做好准备。根据D-H建模法建立五自由度机器人数学模型并进行正逆运动学分析,根据五次多项式插值法进行机械臂关节空间轨迹规划,并在Matlab Robotics Toolbox中建立机械臂模型,对机械臂末端轨迹进行仿真研究,得到速度和加速度曲线图,验证了轨迹规划合理性。(本文来源于《西安理工大学》期刊2019-06-30）
杜枭雄[4]（2019）在《苹果采摘机器人视觉系统的目标识别研究》一文中研究指出我国在世界上是一个苹果种植大国,苹果所进行的采摘活动有着高强度、密集型的基础特性。伴随中国农业机构的不断调整以及劳动力短缺问题的出现,为了避免因未能及时采摘而造成的经济损失,就必须对自动化采摘技术进行研究与发展。目前因为实际的采摘环境中识别效率并不理想,导致机器人的工作效率偏低,自动化采摘技术依旧停滞于最初的实验室开发阶段。课题对前述问题开展分析,以自然生长的苹果为分析对象,使用视觉系统针对其识别展开研究。主要进行工作如下:1、苹果采摘现场识别技术与实验平台。采摘环境以及识别技术是影响采摘准确度的主要因素,通过对苹果生长环境以及识别技术进行分析,选择合适的研究方案进行本课题的实验。搭建了采摘机器人实验平台,介绍了该平台的软硬件设施。2、苹果识别模型算法研究与改进。目标果实的识别是后期图像处理的基础。高效率与高精度的识别模型能够快速准确的从视频流中识别出含有目标果实的图片,为后续的研究打好基础。实验使用可分解卷积的MobileNet网络替代传统的SSD物体识别算法中的VGG16网络,构建了SSD_MobileNet算法模型。实验证明该算法提高了模型的识别速率。3、苹果图像识别与分割方法研究。课题将叁种不同形态下的苹果图像使用不同的算法进行分割识别。通过实验对算法进行验证,课题提出的HS合并分割算法对图像分割识别成功率高。4、目标识别与标定。文中对双目目标识别原理以及双目视觉的进行标定。提取了图像中苹果的质心以及个数等特征,为后续的研究工作打好基础。根据文中所提出的算法,在MATLAB环境下进行编程设计,对上述算法进行验证并对结果进行分析。经实验结果验证文中采用的算法在识别效率与识别精度综合方面有较好表现。课题的技术研究对其它农业采摘技术研究有借鉴意义。(本文来源于《陕西理工大学》期刊2019-06-01）
苗玉彬,郑家丰[5]（2019）在《苹果采摘机器人末端执行器恒力柔顺机构研制》一文中研究指出为了减少采摘机器人末端执行器在夹持过程中对果实造成的损伤,该文通过在末端执行器上设置柔顺机构,并对柔顺机构力学性能进行计算,求解果实无损采摘所需的柔顺恒力特性。首先,基于形状函数建立边界条件约束下的柔顺梁非线性常微分控制方程;然后,利用打靶法将上述边值问题重新描述为初值问题,并结合遗传算法进行初值优化求解,采用序列二次规划法优化梁的形状函数,使其在一定变形范围内实现恒力输出;最后,在给出求解所需参数和柔顺机构初始形状参数基础上,以苹果采摘为例,通过优化计算,使柔顺梁对果实的夹持力维持在7.9 N左右,非线性有限元计算和力-位移特性试验验证了计算结果的准确性,多次苹果夹持试验的抓取完好率为95%,验证了该柔顺机构无损夹持苹果的可行性。研究结果可为不同类型果实的恒力夹持提供参考。(本文来源于《农业工程学报》期刊2019年10期）
钱志杰[6]（2019）在《苹果采摘机器人末端执行器抓取模型与柔顺控制研究》一文中研究指出中国是世界上苹果产量最高的国家,为提高苹果的采摘效率,降低劳动成本,响应国家大力推动农机装备发展的号召,迫切需要开展采摘机器人相关技术的研究。末端执行器是采摘机器人直接与目标作物接触的关键设备,由于苹果组织柔软,抓取过程中果实损伤率很高,如何降低苹果的抓取损伤,提升抓取系统的柔顺性和稳定性,是目前亟待解决的难题。抓取过程中苹果所受应力大小及其应力分布和末端执行器对抓取力的控制是影响苹果抓取效果的主要因素,本文以揭示苹果损伤机理以及实现苹果柔顺抓取为研究目标,从苹果生物力学特性,果实抓取复合模型,苹果接触应力以及分布的有限元分析和阻抗控制算法等方面进行了研究,主要研究内容如下:(1)建立了末端执行器抓取果实的复合模型。基于苹果表现的粘弹力学行为,通过压缩试验确定了苹果的Burgers模型。其次,将果实的匀速抓取过程细分为匀速加载、夹持减速、应力松弛叁个阶段,结合各阶段动力学特点以及苹果Burgers模型建立了果实抓取复合模型并利用MATLAB进行求解,获得了抓取过程中接触力、果实形变以及抓取环境等效刚度的变化规律。(2)利用有限元法建立并求解了有限元抓取复合模型。根据苹果的生物特性参数以及末端执行器手指的物理特性参数,在ANSYS软件中建立了执行器、苹果果皮、果肉和果核的接触几何模型。然后,通过网格划分、建立接触对得到了有限元抓取复合模型。最后,根据果实抓取复合模型求得的不同速度下果实的接触力,设定了施加在执行器有限元模型上的加载力,在ANSYS中间接实现了匀速抓取过程,获得了苹果的应力、形变等变化规律,并基于求解结果分析了苹果的损伤机理。(3)设计了基于力的阻抗控制器以保证执行器匀速抓取果实过程中的柔顺性。根据采摘机器人抓取系统建立了末端执行器的数学模型,介绍了阻抗控制原理。然后,分别针对采摘机器人匀速抓取苹果时存在的抓取过程特殊性以及抓取环境不确定性问题,结合苹果的损伤分析,通过求解果实抓取复合模型获得了阻抗控制器的期望位置输入以及抓取环境模型。接着,设计了基于力的阻抗控制算法并利用MATLAB进行了仿真及调试。最后,发现了阻抗控制器参数变化对接触力的影响规律,并设计了参数随时间变化的阻抗控制系统,提升了系统的控制性能。(4)利用采摘机器人抓取试验平台设计了开环和闭环两种方式的抓取试验。开环试验利用传感器测量了不同抓取速度下的接触力及苹果形变大小,并通过静置观察的方式判断了苹果接触区域的损伤情况,试验结果验证了果实抓取复合模型的准确性以及有限元模型应用于抓取过程苹果损伤分析的可行性。利用改进以及未改进的基于力的阻抗控制进行了多次闭环抓取试验,根据传感器测量的接触力数据发现改进的阻抗控制方法在降低超调量以及提高抓取稳定性方面明显优于未改进的阻抗控制。(本文来源于《江苏大学》期刊2019-04-01）
尹吉才[7]（2019）在《新型苹果采摘机器人的研究》一文中研究指出苹果采摘季节性明显,体力劳动量大,还具有一定的危险性。运用采摘机器人进行采摘,一方面可以减轻劳动者的工作量,改善作业环境;另一方面可以降低生产成本,提高经济效益。由于采摘机器人受到多种因素的制约,其技术还不够成熟。本文以苹果采摘机器人为研究对象,针对采摘机器人的采摘臂自由度不足,灵活避障性差;以及采摘机器人整体结构复杂,成本高的缺点进行研究,设计了一种六自由度关节坐标型苹果采摘机器人并建立机器人的虚拟样机模型和运动学模型,然后对虚拟样机的运动学特性和静态特性展开研究,对机器人的关键部位进行优化设计,并通过仿真实验验证优化结果的合理性。本文主要研究内容及结果如下:(1)采摘机器人总体方案设计。针对采摘臂避障性差的问题,设计了一种六自由度关节型机械臂;针对机器人结构复杂、控制难的问题,设计了一种两指气动式采摘器;针对采摘机器人成本高的问题,设计了一种经济型叁轮式行走机构。最后确定出采摘机器人的总体设计方案和相关的技术参数。(2)采摘机器人运动特性分析。根据采摘机器人的运动学特性,采用D-H后置坐标法建立机器人的附体坐标系以及运动学方程。用MATLAB仿真机器人的工作空间,通过与机器人的采摘范围进行对比分析,确定采摘机器人臂长范围。对机器人速度和加速度分析,求解机器人速度雅克比矩阵以及末端采摘器速度表达式。对采摘轨迹进行规划,并对关节空间角速度和角加速度仿真分析。(3)建立虚拟样机模型并对结构相关问题进行研究。建立两指气动式采摘器并对其张角大小和承载能力进行定量分析,建立叁自由度(RBR)型手腕并对其传动系统进行设计,建立了机器人底座结构并对腰部电机进行选型设计。最后,对采摘机器人整体结构进行设计装配。(4)采摘机器人静态研究及优化设计。对采摘机器人整体进行基于ANSYS的静力分析和模态分析,验证机器人的强度、刚度和稳定性。并对关键部件大臂进行拓扑优化设计,减轻大臂的质量,最终实现样机模型的优化设计。本文重点对采摘机器人的机械臂和末端采摘器的结构进行设计研究,为农业果蔬采摘机器人的灵巧避障性能分析提供理论依据以及样机模型提供设计方案。本文相关的研究具有重要的工程实践意义。(本文来源于《兰州理工大学》期刊2019-03-18）
王亮,赵德安,刘晓洋[8]（2019）在《基于深度相机的苹果采摘机器人路径规划研究》一文中研究指出为了优化苹果采摘机器人采摘路径,在获得苹果树场景叁维位置信息的基础上,提出一种具有多种地形损耗的A*算法。结合ToF(Time-of-Flight)深度相机和Hu不变矩获取苹果和不同障碍物的叁维位置信息,建立存在果实和多种障碍物的二维地图。在二维地图上,利用具有不同地形损耗函数的A*算法进行仿真实验。改进后的A*算法将障碍物分为可通过的障碍物(树叶)和不可通过的障碍物(树枝),且障碍物存在位置处的自带移动耗费向周围以线性递减,避免了基本的A*算法中只具有单种障碍物问题,从而增加了不同种类障碍物对路径选择的影响程度,优化了路径质量。对比实验表明:改进后的算法提高了对于复杂地图的处理能力,产生的路径长度更短,转折次数更少。(本文来源于《软件导刊》期刊2019年03期）
梁硕[9]（2019）在《基于MiroSot系统的苹果采摘机器人路径规划研究》一文中研究指出针对农业机器人的一个重要类型—采摘机器人,开展了基于机器视觉的路径规划的理论分析和实际应用研究。为了解决苹果采摘机器人中路径规划难度大、最优解求解困难等问题,将MiroSot机器人路径规划系统应用于苹果采摘机器人中,结合采摘机器人作业环境特点和工作需求,采用图像处理技术,设计了具有环境感知、避障和决策能力的采摘机器人路径规划系统。MatLab实验仿真结果表明:系统可以实现无碰撞的最优路径规划,并能够根据环境变化实时进行局部路径规划,证明了系统的实时性、有效性和可行性。(本文来源于《农机化研究》期刊2019年08期）
徐莉,刘喜平,王国富,张建,王国庆[10]（2018）在《一种苹果采摘机器人的设计和制作》一文中研究指出苹果不易于机械采摘,如何有效而节约成本的采摘,是当前必须要解决的问题。因此,设计了一款苹果采摘机器人,以步进电机、舵机和减速电机为动力源,借助丝杠旋转上升和可移动机械手张弛动作一起完成苹果的采摘。对结构的合理性进行了分析,绘制了整机装配图,最终得到了一台成本较低、实用性较强的苹果采摘机器人。(本文来源于《机械研究与应用》期刊2018年05期）
苹果采摘机器人论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对苹果采摘机器人在自然环境下对着色不均匀果实的识别分割问题,提出了基于超像素特征的苹果采摘机器人果实分割方法。首先,采用简单线性迭代聚类算法将图像分割成内部像素颜色较为一致的若干超像素单元;然后,提取每个超像素的纹理和颜色特征,并采用支持向量机将超像素分为果实和背景两个类别;最后,根据超像素之间的邻接关系对分类结果进行进一步修正。实验表明,该方法能够对大部分超像素单元进行正确分类,平均每幅图像被错误分类的超像素约为2. 28个。与采用像素级特征的色差法和采用邻域像素特征的果实分割方法相比,采用超像素特征的果实分割方法具有更好的分割效果。在进行邻接关系修正前,该方法图像分割准确率达0. 921 4,召回率达0. 856 5,平均识别分割一幅图像耗时0. 608 7 s,基本满足实时性需求。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
苹果采摘机器人论文参考文献
[1].王琪,丁柏文,陈萍.苹果采摘机器人控制系统设计[J].机械制造与自动化.2019
[2].刘晓洋,赵德安,贾伟宽,阮承治,姬伟.基于超像素特征的苹果采摘机器人果实分割方法[J].农业机械学报.2019
[3].李攀.苹果采摘机器人目标识别及轨迹规划[D].西安理工大学.2019
[4].杜枭雄.苹果采摘机器人视觉系统的目标识别研究[D].陕西理工大学.2019
[5].苗玉彬,郑家丰.苹果采摘机器人末端执行器恒力柔顺机构研制[J].农业工程学报.2019
[6].钱志杰.苹果采摘机器人末端执行器抓取模型与柔顺控制研究[D].江苏大学.2019
[7].尹吉才.新型苹果采摘机器人的研究[D].兰州理工大学.2019
[8].王亮,赵德安,刘晓洋.基于深度相机的苹果采摘机器人路径规划研究[J].软件导刊.2019
[9].梁硕.基于MiroSot系统的苹果采摘机器人路径规划研究[J].农机化研究.2019
[10].徐莉,刘喜平,王国富,张建,王国庆.一种苹果采摘机器人的设计和制作[J].机械研究与应用.2018