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第一篇农业机器人论文范文参考：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%.
(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.
第二篇农业机器人论文样文：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.
第三篇农业机器人论文范文模板：农业机器人末端执行器抓持力控制研究
由于果蔬采摘作业的复杂性和特殊性,农业机器人采摘成功率低,损伤率高.引起损伤率高的一个主要原因是末端执行器抓持果蔬力过大或过小,导致抓伤或脱落.果蔬在抓持过程中会发生变形,使抓持力逐渐变小,采摘中应考虑果蔬变形对末端执行器夹持力的影响.果蔬抓取过程要求对果实无任何损伤,这就要求机器人的末端执行器具有柔顺性.本文主要从主动柔顺控制的方法,即力控制的角度出发,解决目前机械手采摘、抓取易损伤果蔬的弊端.完成的主要工作有：
1以农业流变学、机器人学、机器人操作理论为依据,通过弹簧、阻尼器和扭簧的串并联组建5元件的机械模型.当机械手指在被抓持物体的分布间距比手指的尺寸大的多时,可认为是每个手指均对应一个5元件模型,因而可利用刚体抓取理论建立果蔬的通用静态抓取模型.结合机器人收获中的水果抓取问题推导抓取映射矩阵,采用有界力封闭计算采摘水果所需的抓持条件.
2果蔬自动抓取系统试验平台的研制,包括末端执行器、控制系统硬件、软件等设计.试验平台由末端执行器、运动控制卡、数据采集卡、交流伺服电机、交流伺服驱动器、测力传感器、信号放大器、稳压电源及工控机等组成,构成以PC机为基础的开放式末端执行器抓取力控制试验系统.系统具有良好的扩展性、通用性,实用性,能够满足抓取控制要求.
3末端执行器在抓持果蔬过程中会发生变形,适合采用力和位置控制的串级控制结构.针对自行研发的抓取试验平台,提出一种适合果蔬抓取的力外环控制算法,将力偏差转换为位控系统的速度输入指令,随着力偏差的减小,末端执行器自减速停止,可减小力超调和振荡.控制系统稳定可靠,力传感器测量精度为0.3%FS,抓取西红柿成功率为96%以上,抓伤率低于10%,果蔬损伤均在高速抓取情况下出现.
4为使末端执行器和变形果蔬间的夹持力快速低超调地跟踪设定值,提出基于灰色预测的增量PI力控制算法.该算法通过采集被抓物体受到的抓持力建立灰色预测模型,当预测模型精度较高或较低时,相应地加大或减小预测力偏差在综合力偏差中的权值,使力控制器可以利用过去、当前和未来的物体抓持力信息来计算合适的控制校正量对抓持力偏差进行预补偿,可使控制器获得超调量小和响应快速的特点,对末端执行器和可变形物体之间的动态抓持过程具有适应性.果蔬抓取实验证明了灰色预测PI力控制算法的有效性,可减小果蔬抓持损伤.
5借助人类抓取果蔬的经验和知识,编制成模糊控制规则,可提高末端执行器抓取的成功率和可靠性.由于需要抓取的果蔬刚度不同,使用传统的控制并不能有效地解决抓持力控制问题,当果蔬刚度很高或很低时,根据标称环境设计的力控制器有可能失稳或响应太慢.为提高控制性能,可将模糊控制器与积分控制器结合起来构成复合控制器.积分控制器可以消除或减小稳态误差,使系统的稳态性能得到改善.积分I+模糊PD智能并行力控制算法非常适合果蔬的高速抓取.
6预测控制算法同样适合具有旋转关节的机械手抓取.通过角刚度将关节力矩和关节角度联系起来,预测关节力矩的变化有助于估算抓取果蔬的力大小,进而减小果蔬的抓取损伤.提出一种力矩外环的果蔬抓取控制算法,在实际输出关节力矩和灰色预测力矩之间实行线性插值,按采样周期将预测力矩逐渐加到力矩回路中,可减小机械手输出力矩、角速度的振幅、超调,有利于保护被抓物体不受损伤.
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7农业收获机器人一般工作在高度非结构环境下,当存在过程和测量噪声的情况下,提出了基于卡尔曼滤波算法的RBF神经网络和PD复合控制方案,该方案由常规PD控制器、RBFNN前馈控制器和卡尔曼滤波器组成.当增大随机噪声的幅值,改变控制系统的采样频率时,仍然能够快速跟踪设定参考信号,具有优良的跟踪性能和较强的自适应和鲁棒性.
第四篇农业机器人论文范例：自主行走农业机器人视觉导航信息处理技术研究
本研究以为自主行走农业机器人提供视觉导航信息为目标,在充分总结和继承国内外先进研究成果的基础上,探索应用现代图象处理新方法,通过对复杂农田景物环境视觉图象信息的处理、理解,使农业机器人能够根据CCD摄像机对周围环境实时测得的信息,规划出行走路径、并确定机器人与路径的相对位姿.为其能够在没有人工干预的情况下移动到预定目标,实现视觉导航奠定基础.
农田景物图象处理是自主行走农业机器人视觉导航信息处理技术中最基础的内容.由于受光照条件、图像噪声、摄取角度、距离等因素的影响,图像中的农作物水渠、田埂等大部分丧失了细节轮廓特征,边缘也远非理想,而更多地在宏观上呈现纹理特征,传统的微分运算提取图象区域特征难于奏效.本文在第二章主要分析了农田景物图象的一般特点,采用了自上而下知识驱动的方法实现农田图象的区域检测.首先用低通滤波对原始图像进行预处理,然后采用给定阈值的图像二值化,再利用数学形态学理论二值膨胀滤除细小纹理,最后依照先验知识获得较完善的农田景物不同区域的方法.通过实验证明该方法是可靠的,能够得到预期的农田景物有效区域. 边缘特征是视觉导航定位的重要特征,它影响到视觉导航时景象的匹配定位精度.本文在第三章通过研究小波与图象边缘检测和对具有边缘局部化的边缘检测小波的特性分析,给出了具有边缘局部化的边缘检测小波的滤波器组；针对农田图象提出一种定位性能良好的小波边缘检测算法.准确地提取了农田景物边缘轮廓线.运用此方法在计算机上对图像做边缘提取,得到了连续、光滑、单像素宽的边缘链图像.表明这种边缘提取方法有效、可行.| 有关论文范文主题研究: | 关于农业机器人论文例文 | 大学生适用: | 8000字学院学士论文、5000字函授毕业论文 |
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第五篇农业机器人论文范文格式：基于PC+DSP模式的开放式机器人控制系统及其应用研究
智能化农业机械是本世纪农业机械的发展趋势,本论文分析了农业机器人的特点、国内外的研究和应用现状,指出影响农业机器人应用的问题在于：农业机器人成本过高,农业机器人没有达到农业生产的智能需要.我们提出具有开放式结构的农业机器人可以有效的解决目前农业机器人应用存在的问题.机器人的核心在于控制部分,本论文的主要目标是建立具有开放式结构的机器人控制系统软、硬件平台,并实现对PUMA560机器人的控制,主要的工作： 1．通过对开放式控制器的定义、特点和OSACA,OMAC和OSEC规范分析,指出实现开放式机器人控制器的具体硬件和软件要求,本文还对现阶段开放式机器人控制器实现模式进行了详细的叙述,分析了PMAC运动控制卡的功能特点,提出采用PMAC和IPC实现基于PC+DSP模式的开放式机器人控制器的设想.
2．对具有开放源码的操作系统LINUX进行了详细的讨论,分析了LINUX内部进行分时操作的机制及在其之上进行实时扩展的可能.对LIUNX的实时扩展内核RT-LINUX进行了全面的分析,指出了RT-LINUX实现实时扩展的基本原则和方法. 3．首次利用RT-LINUX作为PC+DSP模式开放式控制器的操作系统.编写了RT-LINUX下的PMAC驱动程序,使RT-LINUX与PMAC控制卡之间建立通讯.编写PC+DSP开放式控制器的集成控制操作软件,实现用户与机器人之间的交互操作. 4．提出利用开放式控制器对PUMA560机器人进行控制,给出了控制策略：用PC+DSP控制器取代原有的控制器,但利用原系统的功率驱动部分,不影响原有系统的性能.为便于科研和对比,新系统保留原系统的控制部分,设置了相应的切换开关,使新老系统能够相互切换.为实现这个控制策略,作者对PUMA560机器人及其控制系统进行了详细的分析,找出了反馈信号及控制信号的传输路径,确定抽取反馈信号和加入控制信号的最佳位置.在理论分析的基础上,作者设计和制作相应的辅助电路板,对原控制系统的LSI-11微处理器信号进行截取和阻断.并成功将PC+DSP控制器的运动控制信号加浙江人学地十学位论文 邢 坠 入到原系统的功率驱动部分.通过对PUMA560机器人控制器的改造,实现 了）j’放J们’山控制器对PIJMA56叫升MX人的1中制.5．对oL器人运动空间的避障作了理论分析,利用空间边界特征给出了机监人工 作空间到C－空间转换的快速算法.并用A”算法和神经网络算法实现了避I漳 路径规划.对两种算法的计算仿真,得出结论：＊“算法适合静态环境中的路 径规划,而神经网络算法适合动态环境中的路径规划.主要论述了农业机器人论文范文相关参考文献文献.
农业机器人引用文献:
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