基于三维重建的柑橘采摘机械臂避障研究与实验

发布时间：2021-05-01 02:37

　　利用机器人采摘柑橘果实需要解决机械臂运动过程中对障碍物的感知与避障问题。根据枝干的特征对枝干进行分段标记,使用深度学习Mask R-CNN神经网络进行训练、识别,然后与Kinect v2相机得到枝干障碍物关键点的三维信息进行重建。应用快速扩展随机树（rapidly-exploring random trees,RRT）的改进算法进行机械臂的避障运动规划。搭建了仿真及控制平台,并在实验室环境下通过课题组自行研制的柑橘收获机器人进行了验证,结果表明,样机避障成功率为90.7%,平均规划时间为1.5 s。上述结果为进一步进行实际环境采摘奠定了基础。 

【文章来源】：中国农业科技导报. 2020,22(07)北大核心CSCD

【文章页数】：9 页

【文章目录】：
1 原理与方法
    1.1 枝干识别
    1.2 基于视觉识别结果的障碍物重建
    1.3 PPT-connect算法
    1.4 实验平台搭建
        1.4.1 柑橘采摘机器人
        1.4.2 仿真与控制平台搭建
    1.5 柑橘采摘机器人实验设计
2 结果与分析
    2.1 障碍物识别与重建实验
    2.2 避障运动规划分析
    2.3 避障失败原因分析
3 讨论


【参考文献】：
期刊论文
[1]温室采摘机器人技术研究进展分析[J]. 刘继展.  农业机械学报. 2017(12)
[2]基于关节构形空间的混联采摘机械臂避障路径规划[J]. 阳涵疆,李立君,高自成.  农业工程学报. 2017(04)
[3]柑橘采摘机器人障碍物识别技术[J]. 蔡健荣,周小军,王锋,吕强.  农业机械学报. 2009(11)
[4]茄子收获机器人机械臂避障路径规划[J]. 姚立健,丁为民,陈玉仑,赵三琴.  农业机械学报. 2008(11)
[5]果蔬采摘机器人研究进展与展望[J]. 宋健,张铁中,徐丽明,汤修映.  农业机械学报. 2006(05)



本文编号：3169978