本文選題：采摘機器人 + 機械臂��； 參考：《中南林業(yè)科技大學》2017年碩士論文

【摘要】：采摘機器人的應用有利于緩解農(nóng)業(yè)勞動力日趨不足的問題,能夠大大提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)品的市場競爭力。但是采摘過程中障礙物阻礙采摘機器人機械臂的問題嚴重制約了采摘機器人在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應用和發(fā)展。因此,開展采摘機器人機械臂避障路徑規(guī)劃方法的研究,有著十分重要的現(xiàn)實意義和廣闊的應用前景。本文主要從三個方面展開研究:快速構(gòu)形空間構(gòu)建算法;機械臂碰撞模型建立方法;高維空間路徑規(guī)劃算法�？焖贅�(gòu)形空間構(gòu)建算法。分析現(xiàn)有避障算法所存在的不足,結(jié)合油茶果采摘機器人機械臂的結(jié)構(gòu)特點,選取構(gòu)形空間作為本文的避障路徑規(guī)劃空間。對傳統(tǒng)的機械臂構(gòu)形空間構(gòu)建方法所存在的不足進行分析,在此基礎(chǔ)上提出一種由離線階段和在線階段構(gòu)成的快速構(gòu)形空間構(gòu)建方法。算法在離線階段通過遍歷機械臂構(gòu)形完成外部碰撞數(shù)據(jù)庫和自碰撞數(shù)據(jù)庫的建立。通過在線階段計算出實時工作場景中的障礙物所占據(jù)的工作空間單元,并根據(jù)單元序號索引離線階段所建立的兩大數(shù)據(jù)庫,快速構(gòu)建機械臂在實時場景中的構(gòu)形空間模型。機械臂碰撞模型的建立方法。通過對常用碰撞檢測技術(shù)和空間包圍盒優(yōu)缺點的分析,確定以方向包圍盒(Oriented Bounding Box,OBB)作為機械臂的碰撞檢測擬合模型。利用固連在方向包圍盒上的局部坐標系對方向包圍盒各頂點坐標進行描述,并通過幾何分析法和空間矢量法詳細描述局部坐標系的建立過程,最后利用局部坐標系在基礎(chǔ)坐標系中的齊次變換矩陣將方向包圍盒在局部坐標系中的描述轉(zhuǎn)換到基礎(chǔ)坐標系中。高維空間路徑規(guī)劃算法。對路徑規(guī)劃中基于圖形,基于啟發(fā),基于采樣以及智能路徑規(guī)劃算法的優(yōu)劣勢進行詳細的分析,在此基礎(chǔ)上選擇基于采樣的路徑規(guī)劃算法進行本文的避障路徑搜索。對雙向快速擴展隨機樹算法(RRT-Connect)以及漸進快速擴展隨機樹算法(Asymptotically Optimal Rapidly-exploring Random Tree,RRT*)進行融合改進,得到一種雙向漸進最優(yōu)快速擴展隨機樹算法。通過與原始的RRT-Connect和RRT*算法的性能比較驗證了融合算法的優(yōu)勢。本文通過虛擬仿真系統(tǒng)和采摘機器人機械臂實體樣機進行方法的驗證。結(jié)果顯示,本文所提出的方法能夠快速、有效地進行避障路徑規(guī)劃。
[Abstract]:The application of picking robot can alleviate the shortage of agricultural labor and improve the market competitiveness of agricultural products. However, obstacles in the picking process hinder the robotic arm of the picking robot, which seriously restricts the application and development of the picking robot in agricultural production. Therefore, the research on obstacle avoidance path planning of picking robot has very important practical significance and broad application prospect. This paper focuses on three aspects: fast configuration space construction algorithm, robot arm collision model building method and high-dimensional spatial path planning algorithm. Fast configuration space construction algorithm. Based on the analysis of the shortcomings of the existing obstacle avoidance algorithms and the structural characteristics of the robot arm of Camellia oleifera picking robot, the configuration space is selected as the obstacle avoidance path planning space in this paper. Based on the analysis of the shortcomings of the traditional configuration space construction method, a fast configuration space construction method is proposed, which is composed of off-line and on-line phases. The external collision database and the self-collision database are established by traversing the configuration of the manipulator in the off-line phase. The workspace units occupied by obstacles in real time working scenes are calculated by on-line stage. According to the two databases established in off-line stage of unit ordinal index, the configuration space model of manipulator in real time scene is constructed quickly. The method of establishing collision model of manipulator. Based on the analysis of common collision detection techniques and advantages and disadvantages of space bounding box, the directional bounding box (OBB) is chosen as the collision detection fitting model of robot arm. The local coordinate system attached to the directional bounding box is used to describe the coordinates of each vertex of the bounding box, and the establishment process of the local coordinate system is described in detail by means of geometric analysis and space vector method. Finally, the description of the direction bounding box in the local coordinate system is transformed into the basic coordinate system by using the homogeneous transformation matrix of the local coordinate system in the basic coordinate system. High dimensional spatial path planning algorithm. The merits and demerits of path planning algorithms based on graph, heuristic, sampling and intelligent path planning are analyzed in detail. On this basis, the path planning algorithm based on sampling is selected to search the obstacle avoidance path in this paper. The bidirectional fast extended random tree algorithm (RRT-Connect) and the asymptotic fast extended random tree algorithm (Asymptotically Optimal Rapidly-exploring Random tree RRTT) are fused to obtain a bidirectional asymptotically optimal fast extended random tree algorithm. Compared with the original RRT-Connect and RRT * algorithms, the advantages of the fusion algorithm are verified. The method is verified by virtual simulation system and the robot arm prototype. The results show that the proposed method can plan obstacle avoidance path quickly and effectively.
【學位授予單位】：中南林業(yè)科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP242

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本文編號：1932941