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第一篇论文摘要：农业机器人技术研究进展
综述了果蔬采摘机器人、蔬菜嫁接机器人、果蔬分选机器人、农田作业机器人和农业机器人导航技术的国内外研究现状,指出要使农业机器人真正在农业上发挥作用,必须提高农业机器人的环境适应性、提高工作效率和降低机器成本.我国农业机器人的发展需紧紧围绕农业生产实际,选准对象、瞄准关键,以作业量多、劳动量大、操作精细、生产收益高的农业作业为切入点,把先进性、实用性和经济性紧密结合,研制出顶用、好用、耐用的机器,才能有所突破和作为.
第二篇摘要范文：机器人技术在农业中的应用方向和发展趋势
农业机器人技术的深入研究,可以使农业机器人技术更好地服务于农业生产,进而提高农业机械化程度.笔者通过对国内外大量相关资料的查阅,以及对机器人技术在农业生产中应用的深入研究,发现机器人技术在农业中的应用愈来愈广泛.农业机器人大大降低了劳动强度,提高了劳动效率,解决了劳动力不足的难题,但是在农业应用中仍存在一些不足.农业机器人技术的不断完善和创新,将会给农业生产带来更大的经济效益,成为现代化农业发展的重要途径.笔者简述了机器人技术在农业领域中最新应用及特点,分析了农业机器人的重要性及必要性,介绍了现有农业机器人的功能特点、应用领域.在此基础上,针对农业机器人应用现状存在的不足,笔者对今后机器人技术在农业中的应用方向和发展趋势提出了建议.
第三篇农业机器人论文摘要：农业机器人的研究进展及存在的问题
农业机器人是 2 1世纪农业机械的发展趋势之一 ,该文综述了国内外农业机器人的研究现状 ,介绍了几种典型的农业机器人的研究成果 ,指出了制约农业机器人研究应用的问题 :成本高 ,没有达到农业生产的智能需要.该文提出了建立具有开放式结构的农业机器人控制系统可以降低农业机器人的成本 ,也为解决农业机器人的智能问题提供了有效的途径.
第四篇农业机器人论文摘要模板：农业机器人概况与发展
农业机械化水平是一个国家农业现代化水平的重要标志,而农业机器人技术则更能反映一个国家的农业机械化科技创新水平.随着国家不断加大我国农业机械化发展扶持力度,农业机器人也必将成为中国未来农业技术装备研发的重要内容.本研究在解析农业机器人类型、特点以及关键技术的基础上,论述了目前国内外农业机器人的研发概况及存在问题,并就农业机器人研发重点与要点提出了建议.
第五篇农业机器人论文摘要怎么写：农业机器人的发展现状及趋势
农业机器人是农业机械的高等类型,在降低农民劳动强度、改善农民劳动环境和提高作业效率等方面具有重要意义.为此,对农业机器人的发展历程做了简要概括,并对农业机器人的定义及其工作能力进行了解释说明.根据应用领域,对农业机器人进行了分类,讨论了其在国内外的研究现状与应用情况,并分析了农业机器人在现实应用中存在的问题.在此基础上,对农业机器人的发展趋势做出了预测,旨在为以后的研究提供理论参考.
第六篇摘要范文：基于激光雷达的农业机器人导航控制研究
以农业机器人为平台,利用激光雷达研究农业机器人在有行株距的果树与有行无株距的树木行中,特别是一侧存在行缺失情况下的导航性能.根据激光雷达获得的树行信息,机器人控制系统进行导航路径计算,确定机器人的横向偏差与方向偏角.利用模糊控制算法实现机器人的导航控制.在无株距且一侧存在4 m距离缺失的冬青树行间及在有行株距且一侧存在6.2 m距离缺失的梨树行间,分别进行3次重复的导航性能试验.试验结果表明,在整个试验距离内冬青树行距与梨树行距都不均等的试验条件下,在冬青树间的最大横向偏差为17.5 cm,在梨树间的最大横向偏差为28 cm.在一侧冬青树出现缺失时对机器人的导航性能影响较小,而在一侧梨树缺失时对机器人的导航性能影响较大.根据横向偏差的统计值与机器人行驶轨迹,表明控制算法能够控制机器人沿着中心线行驶.
第七篇农业机器人论文摘要范文：基于机器视觉的农业机器人运动障碍目标检测
在农业移动机器人平台上运用机器视觉技术检测作业环境中是否存在运动障碍目标时,机器人自身运动会与障碍目标运动叠加在一起.为此,首先在移动机器人平台上连续采集两帧图像,提取其特征点并加以匹配,然后应用双线性模型描述对应特征点在图像之间的运动特性,并用最小二乘法对模型参数进行最优估计,得到两帧图像之间的变换矩阵,最后利用此变换矩阵补偿前帧图像来消除机器人自身运动的影响,再与后帧图像作帧差,在线检测出运动障碍目标.实验结果表明,该方法仅依据图像信息即可有效地检测出农业机器人导航环境中存在的运动障碍目标.
第八篇农业机器人论文摘要格式：中国农业机器人发展及应用现状
农业机器人技术能反映一个国家的农业机械化水平,而农业机械化水平又是一个国家农业现代化水平的重要标志.以日本、美国为代表的发达国家对农业机器人的研究开始较早,已经取得了一些阶段性成果,果蔬采摘机器人、移栽机器人和嫁接机器人等已经开始进入应用阶段.中国的农业机器人发展较晚,目前仍处于起步阶段,在精度、工作效率和智能性等方面落后于发达国家.中国研发的嫁接机器人能够基本实现苗木的自动嫁接,采摘和除草机器人初步实现了智能化作业,生菜、穴盘苗自动移栽机器人能够按照要求完成指定的移栽任务,果蔬分选机器人在分级方法、分级系统、分选装置及其生产线等方面均取得了一定的研究成果,农田作业机器人正处在自动化向无人化过渡阶段.总体上,中国农业机器人仍存在成本偏高、使用率偏低、智能系统还不完善等问题,今后需进一步向高效化、智能化、精准化等方向发展.
第九篇农业机器人论文摘要：自然环境下农业机器人作业目标信息获取与视觉伺服策略研究
机器视觉技术是农业机器人获取作业目标信息的重要手段,可实现自然环境下目标的识别、定位与跟踪,为伺服控制末端执行器完成作业任务提供决策依据.本文针对农业机器人视觉系统面对的两类典型对比性环境——农田和果园,结合农田蔬菜株间锄草,和果园产量监控及预测任务,对目标信息获取方法及视觉伺服策略展开研究.两种环境作业难点和区别在于：田间蔬菜图像以二维田地等为背景,目标与背景颜色区别较大,但难点在于株间锄草对实时性要求较高；果园果树图像难点在于以三维空间物体为干扰背景,绿色苹果与枝叶等背景颜色相近且相互遮挡,但产量监控和预测可离线分析,对实时性要求不高.本文分别设计了视觉伺服系统用于控制株间锄刀避苗锄草,和主动视觉伺服的最佳取景方位搜索策略用于果园产量监控及预测,以降低枝叶遮挡的影响.主要研究内容如下：
(1)研究采用G-R>,Tr且G-B>,Tb因子对田间苗草图像进行背景分割,设计了基于二维直方图的类区域标记法,将对图像的区域标记搜索转换为对图像二维直方图的区域标记搜索,降低了搜索目标数和搜索时间.采用图像二维直方图区域组合特征为判断依据,实现了快速准确的蔬菜苗株间接识别定位,避开了具体识别区分作物和杂草的复杂过程.试验表明,样机系统中目标识别定位算法耗时小于16ms,平均正确识别率为97.34%,
(2)针对大间隔种植的蔬菜等作物,设计了在左右对应作物行之间寻找作物包围盒重叠区域的方法,提取了相对准确的蔬菜行导航离散点,进而通过Hough变换对离散点进行拟合,实现了导航路径及导航数据的获取,
(3)株间锄草机器人作业时以蔬菜苗株为参照目标,视场内苗株相对于月牙形株间锄刀的位置时刻变化,针对该运动目标的跟踪问题,研究了株间锄刀的视觉伺服控制策略,包括锄刀转速转角跟踪控制原理、视觉盲区补偿计算等；设计了视觉伺服与人机交互系统软件,实现了目标的识别定位与跟踪、机器人作业状态监控、操作指令输入及辅助操作信息的反馈等功能,
(4)研究了绿色苹果在近色枝叶等背景中的识别计数方法.利用带有环形辅助光源的相机系统采集果树夜间图像以避免自然光照的影响,设计了以归一化的g分量和H、S颜色分量为特征参数的支持向量机(SVM)分类器,结合基于超绿特征(2G-R-B)的阈值分类器,实现了绿色苹果有效识别；针对果实粘连问题,对粘连区域进行欧氏距离变换,并采用分水岭算法进行分割.对64幅果树夜间图像进行试验表明,该方法识别计数的平均正确率89.3%.
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(5)针对视觉图像中果实遮挡问题,研究了相机取景方位对果树空间的可见、遮挡区域与果实探测能力之间的关系.通过重建果树三维密集点云并获取相机内外部参数,基于小孔成像模型,采用像素点反向投射方法构建果树点云空间遮挡地图；对单棵果树可见的图像采集点,采取不同的图像采集顺序,通过分析各方法对果树点体素可见能力、遮挡探测能力和树上苹果探测能力发现,可见能力优先法采集图像,能够更快探测到趋近于真实值的苹果数量,
(6)设计了具有圆柱面相机运动空间的主动视觉系统,研究了基于粒子群优化算法(PSO)的用于主动视觉伺服的最佳取景方位搜索策略,结合相机点可见能力优先的最佳取景方位判断依据,仿真实现了果树点云空间的主动视觉最佳取景方位搜索策略.
第十篇摘要范文：农业机器人视觉导航系统及其光照问题的研究
农业机器人及其视觉导航系统的研究得到了越来越多的关注,成为探索在农业机械装备中应用智能控制等高新技术的重要研究方向.农业机器人工作在复杂的开放式非结构的农田环境,如何从中提取出导航信息是视觉导航的难点.光照变化是使导航信息提取算法变得不稳定的主要因素,阴影的存在更是严重干扰了图像的处理与分析.因此,必须探索去除光照影响的算法,提高导航系统的鲁棒性.人的视觉系统具有颜色恒常性,如何将人的这种颜色恒常性引入到机器视觉中,是解决机器视觉中光照问题的一种思路.
本文以实现农业机器人田间自主导航为目的,首次将颜色恒常性理论用于解决机器视觉导航中的光照问题,并自行设计了农业机器人移动平台,构建了单目视觉导航系统,进行了作物行跟踪和地头转向试验.主要研究成果及结论包括：
(1)从图像的物理成象过程微观地探讨光照对图像的影响,引进了颜色恒常性理论从根本上解决光照问题,并把此方法总结为两种思路：一种是转化到标准光照下的图像,另一种是获得光照不变特征量.
(2)研究测试了几种将非标准光照下的图像校正到标准光照下的图像的颜色恒常性算法.这些算法根据图像的统计信息,全局地或局部地估计出光照色彩,利用对角模型进行颜色校正,从而获得标准图像.提出了基于色彩学习的彩*像分割方法,通过对原始图像和各种算法获取的标准图像的分割结果进行统计发现,光照变化影响图像的分割质量,而转换到标准光照下的标准图像的分割效果有明显提高.最终,根据算法耗时统计和分割结果统计两项指标进行算法比较认为,灰度世界假设和三种局部光照估计算法分割效果相当,但灰度世界假设在效率上更高,比较适合于实时导航的应用要求.因此,选取灰度世界假设算法来获取标准图像,以解决农业机器人视觉导航中的光照变化问题.
(3)分析了阴影形成的实质,阐述了光照无关图的原理,在此基础上导出了一种基于光照无关图的阴影去除方法.该方法根据光学成像原理通过对图像进行变换来得到一幅与光照无关的灰度图,以达到去除阴影的目的.同时针对该方法需要事先测定摄像机的光照无关角的不便之处,引入了基于最小熵的摄像机光照无关角求取方法.实验表明,采用基于最小熵的光照无关角求取方法得到的光照无关角相差不大,完全可用于获取去除阴影后的光照无关图.针对光照无关图的特点,采用增强最大类间方差法自动求取阈值并进行分割处理,获得了理想的效果.
(4)在建立农田导航作业环境模型的基础上,进行了沿作物行行走作业的导航规划,分析了导航信息提取的主要步骤,提出了优化的霍夫变换用于提取单作物行的导航路径,提出了结合最小二乘的线扫描算法提取双作物行的导航路径,提出了水平投影算法用于地头的检测判断.通过对视觉处理算法测试分析,两种导航路径提取算法和基于水平投影的地头检测算法设计合理可靠,整个视觉导航信息提取算法的总花费时间完全可满足视觉导航的实时性要求.
(5)引入基于CAN总线的分布式控制思想,自行设计了四轮驱动、四轮转向的农业机器人移动平台,构建了单目视觉导航系统,并开发了基于多线程的视觉导航系统软件.在农业机器人移动平台上验证了视觉处理算法的正确性和可靠性,通过作物行跟踪试验,验证了整个视觉导航系统的可行性和可靠性.最后,提出了基于光电编码器的航位推测算法以实现地头转向功能,模拟测试结果表明,基于光电编码器的航位推测算法可满足农业机器人地头转向的工作要求.
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