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基于分裂迭代和模糊算法的采摘机器人控制系统.pdf

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基于分裂迭代和模糊算法的采摘机器人控制系统.pdf

基于分裂迭代和模糊算法的采摘机器人控制系统 李 辉 焦作师范高等专科学校 河南 焦作 nullnullnullnullnullnull 摘 要 为了提高采摘机器人定位的准确性 在机器人控制系统图像的处理过程中引入了迭代分裂算法 通过 图像的降噪处理提高了果实坐标位置识别的准确性 为了提高机器人机械手移动的精度 在控制系统的设计上 引入了 nullnullnull 控制器 并采用模糊算法对 nullnullnull 控制器进行了优化 实现了系统的精准控制 最后 对控制系统的效 果进行了测试 结果表明 采用分裂迭代算法可以得到准确的识别果实的成熟度和坐标位置 采用模糊 nullnullnull 算法 可以有效提高果实的采摘效率和采摘质量 对于提升高采摘机器人的设计水平具有重要意义 关键词 采摘机器人 分裂迭代 模糊算法 nullnullnull 控制器 降噪处理 中图分类号 S225 TP242 3 文献标识码 A 文章编号 1003 188X 2023 08 0024 05 0 引言 近年来 随着农村劳动力的减少 农业生产受到 了较大影响 为了适应农业的发展 减少劳动成本 提高劳动生产率 农业领域无人化作业机械的需求量 越来越大 其中 采摘机器人是常用的无人化作业机 械之一 但受定位误差和控制精度的影响 采摘效果 并不理想 而智能算法的引入可以有效改善这种局 面 通过对图像处理过程和控制方法的优化来有效提 高机器人的采摘效率和质量 1 采摘机器人控制系统和采摘过程 机器人在无人化作业时 控制系统的设计形式主 要有两种 一种是预先知道目标的位置信息 对三维 姿态进行实时估计 将执行末端移动到目标位置 实 现机器人的控制 另一种方式是通过对目标物的图像 采集和处理追踪果实的实时位置 再调整运行姿态 控制执行末端运动到目标位置 采摘机器人在采摘 作业的过程中 由于果实的位置没有预先标定 需要 采用第 null 种控制方式 其流程如图 null 所示 对果实进行图像的采集时 可以采用适当的图像 处理方法降低图像的噪声影响 得到果实的准确位 置 之后 控制系统控制采摘机械手移动到果实位置 执行采摘作业过程 为了提高机器人的控制精度 在 机械手移动过程中还可以引入智能控制算法 通过对 收稿日期 nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull 基金项目 河南省软科学研究计划项目 nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull 作者简介 李 辉 nullnullnullnullnull 女 河南焦作人 讲师 硕士 nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull 实时误差的反馈和调节实现机器人机械手的精准 移动 图 null 基于图像识别的控制系统 nullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull 2 基于分裂迭代与和模糊算法的机器人定位 和控制 在采摘机器人自主作业过程中 采摘机器人先要 根据视觉系统采集到的目标果实信息对待采摘果实 进行定位 然后 机器人通过控制系统控制机械手移 动到果实位置 最后 执行采摘作业 因此 影响采摘 质量和采摘效率的关键因素是机器人的定位和控制 系统 在图像采集过程中 由于采集的是视频图像 则在对图像进行准确定位时还要用进行帧间分析 以 得到目标果实的准确位置 在进行图像处理时 由于 受作业环境的影响 视频图像在采集的过程中会产生 一定的噪声 造成视频图像的曝光或暗沉等 需要对 nullnull nullnullnullnull 年 null 月 农 机 化 研 究 第 null 期 DOI 10 13427 ki njyi 2023 08 038 图像进行降噪处理 分裂迭代法可以有效地去除图 像的噪声 在一段时间内采集到的两个图像序列分别 为第 null 和 null null null 帧图像 假设图像 null null null nullnullnull 则称 null null null null null nullnull nullnullnull 为一个分裂 将其相应的记做 null null 假设 null null null null null null null null null null 图像数据为非负对角 阵 并有如下 null 个条件 null null null null null null null null null null null null nullnullnull nullnull null null null null null null null null null null null null null null null null null nullnullnull nullnull null null null null null null null null null null null null null null null null 阶单位矩阵 如果同时满足以上 null 个条件 则称 null null null null null null null null null null 为图像 null 的二次多分裂 进行帧间差分分裂 迭代运算后 图像噪声被去除 果实图像的位置坐标 可以被准确识别出来 为了使机器人的机械手可以 准确运动到果实位置 还需要通过一定的控制算法降 低移动误差 nullnullnull 反馈调节算法是无人化机械控制系 统中常用的控制算法 其通过对误差的反馈可以提高 系统的控制精度 在实际控制系统的设计时 由于控制系统主要利 用电机来驱动机械手作业 因此采用增量式的变速调 节机制 假设一个调速调速过程的周期为 null 将其离 散为一些时刻点 nullnull 将积分近似替换为累加求和 将 微分近似替换为一阶向后差分 其过程为 null null nullnull null null null null null null null null null null null null null null nullnull null null null null null null null null null null nullnull null nullnull null null nullnull null null null null null null null null null null null null null null null null null 其中 null null null null null null 为速度调节偏差 于是 可以得到离散化的 nullnullnull 表达式为 null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null 假设积分系数为 null null null null null null null null 微分系数为 null null null null null null null null 则 null null null null null null null null null nullnull null null null null null null null null null null null null null null null null null 在 nullnullnull 反馈调节过程中会产生一定的误差 而模 糊智能算法可以降低误差的影响 将系统误差和误 差的变化率可以定义为模糊集上的论域 即 null nullnull null nullnullnull nullnull 其模糊子集为 null nullnullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull 则采用面积模糊中心算法将模糊推理系 统的模糊集合映射为精确控制量 即 null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null null 通过处理后 null null null null null null null null null 便可以实现去模糊化 精 确控制的 null null null null null null 的公式为 null null null null nullnullnullnull null null nullnullnullnull null null nullnullnullnull null null null null null null null nullnullnullnull null null nullnullnullnull null null nullnullnullnull null null null null null null null null nullnullnullnull null null nullnullnullnull null null nullnullnullnull null null null 其中 null nullnullnullnull null nullnullnullnull null nullnullnullnull null nullnullnullnull 由以下公式得 到 即 null nullnullnullnull null nullnullnullnullnullnull null null nullnullnullnull null nullnullnullnullnullnull null null nullnullnullnull null nullnullnullnullnullnullnull null null null null nullnullnullnull null nullnullnullnullnullnullnull null null null null 其中 null null 为比例控制下等幅振荡时的比例增益 null null 为比例控制下等幅振荡时振荡周期 通过模糊 nullnullnull 反馈调节机制实现机器人机械手 的精确移动过程 流程如图 null 所示 图 null 变频调速模糊 nullnullnull 控制流程 nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnull 年 null 月 农 机 化 研 究 第 null 期 在视觉系统采集到果实视频后 机器人控制系统 的图像处理模块对视频提取关键帧 得到果实的位置 信息图像 然后 采用分裂迭代算法对图像降噪 得到 清晰的图像后利用中心坐标法提取果实的的位置坐 标 并将坐标转换为大地坐标 得到果实的位置信息 后 机器人控制系统移动机械手对果实进行采摘 采 用模糊 nullnullnull 算法对机械手的移动过程进行优化 从而 提高了果实的采摘精度和效率 3 采摘机器人定位和控制系统设计 近年来 随着智能化技术的发展 农业领域出现 了各种无人化作业机械 包括采摘机器人 无人联合 收获机 无人播种机等 极大地提高了农业的生产效 率 采摘机器人的出现改变了传统的果实采摘作业 通过自动化作业 可以降低果农的劳动强度 并提高 果实的采摘效率 如图 null 所示 图 null 果实采摘作业机器人 nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnull 在采摘机器人进行自动化作业时 果实定位是准 确采摘的关键 为了实现自动化作业 设计的采摘机 器人具有人工智能的视觉系统 视觉系统通过对果 实视频的采集 提取果实的关键帧图像数据 利用对 图像数据的分析确定果实的位置信息 为了保证采 摘的质量 在图像的识别过程中机器人还可以成功地 分辨果实的成熟度 果实定位测试如图 null 所示 为了验证分裂迭代 算法对图像处理的可靠性 在光线较暗的作业环境 下 利用图像采集系统采集了果实的视频图像 并提 取了果实的关键帧图像 最后利用分裂迭代算法对图 像进行了降噪处理 得到了质量较高的果实图像 通 过对果实颜色和中心位置的识别 成功得到了果实的 位置信息和成熟度信息 为果实采摘提供了可靠的 数据 为了验证模糊 nullnullnull 控制算法对控制系统的作用 效果 建立了采摘机器人机械手的仿真模拟 如图 null 所示 在 nullnullnullnullnull 仿真环境下 对控制系统进行了仿 真模拟 模糊 nullnullnull 控制算法通过编程嵌入到了仿真系 统中 在模拟仿真过程中 分别设置了对照组和模糊 nullnullnull 控制组两组仿真 通过数据的对比可以得到模糊 nullnullnull 算法的控制效果 图 null 果实定位测试 nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnull 图 null 控制系统仿真 nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull 对照组只采用了 nullnullnull 控制算法 没有引入模糊算 法优化 仿真计算结果 见图 null 表明 控制系统在 nullnull 后可以达到稳定的状态 但存在较大的误差 对采用模糊 nullnullnull 控制算法的控制系统进行了仿 真 由仿真结果 见图 null 可以看出 系统在 nullnull 后便可 以达到稳定的状态 控制效率得到了有效的提高 在 控制精度方面 采用模糊 nullnullnull 算法可以得到更好的控 制精度 这是由于采用模糊算法可以有效地对 nullnullnull 控 制算法的 null 个参数进行调节 使 nullnullnull 控制器更加收 nullnull nullnullnullnull 年 null 月 农 机 化 研 究 第 null 期 敛 从而有效地提高了控制精度 图 null 对照组仿真结果 nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnull 图 null 模糊 nullnullnull 算法仿真结果 nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnull 4 结论 在采摘机器人控制系统的设计过程中 分别采用 分裂迭代和模糊 nullnullnull 算法对图像处理和机械手的移 动控制过程进行了优化设计 有效提高了控制系统的 效率和精确性 以果实坐标和成熟度的识别为例 对 分裂迭代算法的可靠性进行了验证 结果表明 采用 分裂迭代算法可以得到准确的果实坐标和成熟度 采 用仿真模拟的方法对控制系统的效果进行了仿真模 拟 发现采用模糊 nullnullnull 算法具有更快的响应速度以及 更高的控制精度 参考文献 null 宋义刚 肖亮 韦志辉 等 null光学遥感图像变量分裂迭代快 速复原算法 null null兵工学报 nullnullnullnull nullnull null nullnullnull nullnullnullnullnull null 杨柳 齐宏亮 徐圆 等 null一种基于分裂 nullnullnullnullnullnullnull 方法求解 的锥束 nullnull 图像迭代重建 null null南方医科大学学报 nullnullnullnull nullnull null nullnullnullnullnullnullnullnull null 张世铮 null基于位移 nullnullnullnullnullnullnull 分裂的图像恢复算法 null null吉林 大学学报 理学版 nullnullnullnull nullnull null nullnull nullnullnullnullnull null 张建峰 沈军 张昊平 null自适应分裂 nullnullnullnullnullnullnull 迭代的编码孔 径光谱图像重构方法 null null计算机应用与软件 nullnullnullnull nullnull null nullnullnullnullnullnullnullnull null 魏江超 马昌凤 null求解时谐涡流场离散系统分裂迭代法的 参数改进 null null平顶山学院学报 nullnullnullnull nullnull null null nullnullnull null 张伟博 null基于改进 nullnullnull 控制的悬架机器人路径跟踪节能仿 真研究 null null机械设计与制造工程 nullnullnullnull nullnull null nullnull nullnullnullnull null 王捍天 null基于 nullnullnull 控制的机器人轨迹跟踪性能研究与比较 null null电子元器件与信息技术 nullnullnullnull null null nullnullnullnullnullnull null 李蕾 刘建鹏 null采用改进神经网络 nullnullnull 控制的移动机器人 轨迹追踪控制研究 null null井冈山大学学报 自然科学版 nullnullnullnull nullnull null nullnullnullnullnullnull null 胡安琪 nullnullnullnull 控制在地面轮式机器人中的运用 null null河北电 力技术 nullnullnullnull nullnull null nullnull nullnullnullnull nullnull 孙素海 null基于改进 nullnullnull 控制的折弯送料机器人运动轨迹 误差仿真研究 null null 佳木斯大学学报 自然科学版 nullnullnullnull nullnull null nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnull 郝冬 刘斌 null基于模糊逻辑行为融合路径规划方法 null null计 算机工程设计 nullnullnullnull nullnull null nullnullnull nullnullnullnullnull nullnull 杨晶东 洪炳熔 朴松昊 null基于模糊行为融合的移动机器 人避障算法 null null华中科技大学报 自然科学版 nullnullnullnull nullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnull 吴国雄 陈武凡 null图像的模糊增强与聚类分割 null null小型微 型计算机系统 nullnullnullnull nullnull nullnull nullnull nullnullnullnull nullnull 高新波 nullnullnullnull 聚类算法中模糊加权指数 null 的优选方法 null null模糊系统与数学 nullnullnullnull nullnull null nullnullnullnullnullnullnullnull nullnull 卢艳军 田方 null模糊 nullnullnull 控制技术发展及应用中的问题分 析 null null辽宁省交通高等专科学校学报 nullnullnullnull nullnull null nullnullnull nullnull 胡包钢 应浩 null模糊 nullnullnull 控制技术研究发展回顾及其面临 的若干重要问题 null null自动化学报 nullnullnullnull null null nullnullnullnull nullnull 王伟 张晶涛 柴天佑 null nullnullnull 参数先进整定方法综述 null null 自动化学报 nullnullnullnull null nullnullnull nullnullnullnull nullnull 张睿彬 null模糊参数自整定 nullnullnull 控制器的设计与仿真研究 null null中原工学院学报 nullnullnullnull nullnull null nullnullnullnullnullnull nullnull 徐淑琼 袁从贵 null工业机器人概率模糊支持向量机在线控 制方法研究 null null现代信息科技 nullnullnullnull null nullnull nullnullnull nullnullnullnullnull nullnull 吕雪 牛海侠 null采用模糊免疫 nullnullnull 控制的移动机器人避障 误差仿真研究 null null 井冈山大学学报 自然科学版 nullnullnullnull nullnull null nullnullnullnullnullnull nullnull 崔吉 张燕超 段向军 等 null全方位移动机器人模糊 nullnullnull 控 制算法研究 null null机械 nullnullnullnull nullnull null nullnull nullnullnull nullnullnull nullnull 王波 null融合 nullnullnullnull 和模糊 nullnullnull 的工业机器人控制算法研 究 null null电子世界 nullnullnullnull nullnull nullnull nullnullnullnull nullnull 陈淑玲 陈莺 涂浩 null基于模糊控制的机器人避障研究 nullnull nullnullnullnull 年 null 月 农 机 化 研 究 第 null 期 null null湖北农机化 nullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnull nullnull 傅隆生 张发年 槐岛芳德 null猕猴桃采摘机器人末端执行 器设计与试验 null null农业机械学报 nullnullnullnull nullnull null null nullnullnull nullnull 高浩 王虎 陈军 null猕猴桃采摘机器人的研究与设计 null null 农机化研究 nullnullnullnull nullnull null nullnull nullnullnullnull Control System of Picking Robot Based on Split Iteration and Fuzzy Algorithm nullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnull Abstract nullnull nullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull Key words nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull 上接第 nullnull 页 Abstract ID 1003 188X 2023 08 0018 EA Identification of Grape Leaf Diseases Based on Transfer Learning and Residual Networks nullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnull null nullnullnullnull nullnullnullnull null nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull null nullnullnull nullnullnullnull null nullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnull Abstract nullnull nullnullnullnullnullnullnull nulln

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