基于视觉导航和RBF的移动采摘机器人路径规划研究

发布时间：2017-08-12 15:15

  本文关键词：基于视觉导航和RBF的移动采摘机器人路径规划研究

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【摘要】：为了提高采摘机器人自主导航和路径规划能力,提出了基于计算机视觉路径规划和RBF神经网络自适应逼近算法的导航方法。使用图像分割、平滑处理和边缘检测技术,根据图像像素灰度值确定了导航线的位置,利用逐行扫描的方法得到了导航离散点。路径规划和跟踪使用RBF神经网络逼近算法,通过逼近误差和权值控制路径跟踪的精度,系统响应的执行端使用液压伺服系统,提高了机器人自主导航的精度。以黄瓜采摘作为研究对象,在日光温室对机器人采摘作业进行了测试,通过测试得到了RBF神经网络的路径跟踪误差曲线。测试结果表明:机器人可以很好地逼近跟踪规划路径,其计算精度较高,跟踪效果较好。
【作者单位】： 河北科技师范学院信息技术系;燕山大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 采摘机器人 视觉导航 路径规划 液压伺服 自适应 RBF
【基金】：河北省自然科学基金项目(E2013203271)
【分类号】：TP242;S225
【正文快照】： 0引言采摘机器人是具有高度非线性和不确定性的复杂系统。近年来,随着自动化控制技术水平的提高和各种算法的提出,智能机器人成为研究的热门,如果将其应用在农业精密自动化作业过程中,可以大幅度提高劳动效率,带来巨大的经济效益。机器人轨迹控制的主要目标是通过给定机器人各

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本文编号：662255