基于目標識別、定位與控制技術的采摘機器人(預披露)
基于目標識別、定位與控制技術的采摘機器人
一、成果基本信息
成果基本信息 | 成果名稱 | 基于目標識別、定位與控制技術的采摘機器人 |
成果所屬單位 | 六盤水師范學院 | |
成果所屬領域 | 先進制造與自動化 | |
成果關鍵詞 | 采摘機器人;機器人操作系統(tǒng);圖像分割;目標識別;圖像融合;雙目定位;視覺伺服 | |
成果所屬學科 | 控制科學與技術 | |
交易方式 | 面議 |
二、成果簡介
采摘機器人作為一種典型的智能農(nóng)業(yè)裝備,不僅集成了機器人、傳感和控制等先進技術,而且需要適應復雜的農(nóng)業(yè)場景,因此其開發(fā)和研制具有很高的技術難度。目前制約采摘機器人性能提升的技術瓶頸主要集中在目標識別、定位與控制等難題。本項目以刺梨、西紅柿、櫻桃采摘機器人為研究對象,圍繞刺梨、西紅柿、櫻桃采摘機器人的目標識別、定位與控制技術展開研究,涉及刺梨、西紅柿、櫻桃采摘機器人的軟硬件系統(tǒng)設計、圖像處理、機器學習以及視覺伺服等方面的理論研究、技術實現(xiàn)和試驗驗證,本項目取得的成果包括:
(1)設計和開發(fā)了采摘機器人軟硬件系統(tǒng)。設計了采摘機器人雙機械臂結構、剪切式和氣吸式兩種末端執(zhí)行器以及采摘機器人移動底盤。針對采摘機器人各子系統(tǒng)對控制性能的需求不同,研發(fā)了基于EtherCAT總線的采摘機器人驅(qū)動控制系統(tǒng)和基于Arduino的控制系統(tǒng)。采摘機器人的軟件系統(tǒng)采用基于ROS的邏輯分層、功能模塊化設計方案,編寫了面向硬件的驅(qū)動層程序和面向功能的應用層程序。
(2)研究了一種基于特征圖像融合的圖像分割方法。通過提取L*a*b*和YIQ顏色空間模型下的a*-component特征圖像和I-component特征圖像,采用小波融合方法,對a*-component特征圖像和I-component特征圖像進行像素級融合。
(3)研究了一種基于級聯(lián)分類器的目標識別算法。通過離線訓練分別得到適用于目標識別的AdaBoost分類器和基于平均像素值的顏色分類器,采用級聯(lián)的方式將兩個分類器組合,用于采摘機器人的在線目標識別。
(4)研究了一種基于雙目定位的采摘機器人控制方法。利用雙目視覺獲取采摘機器人作業(yè)場景的點云信息,構建起采摘機器人現(xiàn)場作業(yè)的三維虛擬環(huán)境,然后在虛擬環(huán)境中對目標果實進行空間定位,根據(jù)定位結果進行機械臂運動軌跡規(guī)劃獲取機械臂各關節(jié)的運動參量,最后控制機器人完成采摘作業(yè)。
(5)研究了一種基于視覺伺服的西紅柿采摘機器人微操控制方法。使用眼在手上構型方式,構建起采摘機器人視覺伺服控制系統(tǒng),然后建立采摘機器人的眼手關系模型,
三、成果轉(zhuǎn)化預期:
社會效益:
(1) 急速增長的農(nóng)產(chǎn)品需求與農(nóng)業(yè)勞動力的巨量缺口之間存在難以調(diào)和的矛盾,機器人代替人工從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是未
來農(nóng)業(yè)的必由之路,而農(nóng)業(yè)又恰恰是所有行業(yè)中應用機器人技術最晚的行業(yè),因此有必要大力發(fā)展農(nóng)業(yè)機器人技術;
(2) 當前社會對食品安全問題非常關注,有效保障農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量和安全是農(nóng)業(yè)機器人技術的優(yōu)勢之一;
特別聲明
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項目聯(lián)系人 :趙經(jīng)理
聯(lián) 系 電 話:15085914974