農(nóng)業(yè)機器人車輛的出現(xiàn),使得勞動強度大大降低,生產(chǎn)效率大大提高。信息技術、人工智能技術等高新技術與農(nóng)業(yè)機器人技術的融合,尤其是近年來提出的人機合作理念,讓農(nóng)業(yè)機器人車輛的發(fā)展有了新的趨勢——基于人與機器的協(xié)同控制,這將在保證農(nóng)業(yè)作業(yè)精準快速進行的同時,大大提高機器的智能化程度。本文將人機合作的理念融入對農(nóng)業(yè)機器人車輛的控制中,結合動態(tài)非結構化的復雜環(huán)境,搭建了基于機器視覺的遠程監(jiān)控系統(tǒng)�；诖罱ǖ挠布脚_,完成了相應的軟件設計,通過視頻圖像的實時顯示,對農(nóng)業(yè)機器人車輛進行監(jiān)視與控制,實現(xiàn)了農(nóng)田環(huán)境中的作物行導航線路徑規(guī)劃與人機協(xié)作避障路徑規(guī)劃算法的研究。本文的主要內(nèi)容與工作有:1.搭建遠程監(jiān)控系統(tǒng)的硬件平臺。利用農(nóng)業(yè)機器人車輛、IP攝像頭、無線傳輸模塊、PC機、無線路由器等硬件設備,實現(xiàn)遠程監(jiān)控系統(tǒng)硬件平臺的搭建。詳述農(nóng)業(yè)機器人車輛實驗本體的構造及工作原理,介紹其關鍵組成部件,進行IP攝像頭的無線訪問設置。將PTR2000的無線通信模塊作為信號轉(zhuǎn)換媒介,完成PC機與單片機之間的無線電路設計連接工作。2.創(chuàng)建人機交互界面。利用MATLAB 2012a軟件的GUI模塊,完成交互界面的設計任務,實現(xiàn)視頻圖像在界面上的實時更新顯示。基于相應的軟件環(huán)境,對控制模塊中單片機與PC機進行程序設計,實現(xiàn)單片機與PC機之間的無線通信。3.設計農(nóng)田環(huán)境下的路徑識別系統(tǒng)。結合農(nóng)業(yè)機器人車輛在農(nóng)田環(huán)境下作業(yè)時,周圍環(huán)境的復雜多變、非結構化、信息量大等特點,設計出一套新的圖像處理算法流程。以人工種植的青菜地為實驗對象進行模擬實驗,論證圖像處理算法的每一步流程,識別出最終的作物行中心線,完成農(nóng)田環(huán)境下的作物行路徑識別研究內(nèi)容。4.提出新的路徑規(guī)劃算法。為實現(xiàn)農(nóng)業(yè)機器人車輛在農(nóng)田環(huán)境下的快速精準避障,結合人機合作在提升機器智能化方面的明顯優(yōu)勢,首先改進傳統(tǒng)A*算法提出了動態(tài)引導A*(DGA*)算法,接著引入云模型的不確定性在線推理方法,將人的專業(yè)知識和喜好等引入路徑規(guī)劃算法中,提出一種新的基于云模型的DGA*(CDGA*)算法,完成在動態(tài)復雜環(huán)境下的人機協(xié)同路徑避障規(guī)劃研究。在有靜態(tài)和動態(tài)障礙物隨機分布的規(guī)劃空間中,利用MATLAB軟件將CDGA*算法與DGA*算法進行仿真對比分析,驗證設計的算法的優(yōu)越性。結果表明,提出的CDGA*算法能大大較少規(guī)劃時間,提高規(guī)劃效率。
【學位單位】：南京農(nóng)業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2017
【中圖分類】：S220;TP242
【部分圖文】：

圖１－３法國Ｗａｌｌ－Ｙｅ機器人??Ｆｉｇ．?１－３?Ｗａｌｌ－Ｙｅ?Ｒｏｂｏｔ?ｉｎ?Ｆｒａｎｃｅ??萄莊園農(nóng)場主Ｃｈｒｉｓｔｏｐｈｅ?Ｍｉｌｌｏｔ利用機器視覺技術與遠程監(jiān)莊園進行葡萄枝修剪及收割葡萄的Ｗａｌｌ－Ｙｅ機器人，如圖１－３安有六個攝像頭，寬廣的視覺角度使得其在狹窄藤蔓間穿梭；內(nèi)置的存儲器、ＧＰＳ以及陀螺儀能識別記錄周圍的植物土

等待決策命令的下達［３８］。??２０１５年，博世旗下的德國Ｄｅｅｐｆｉｅｌｄ?Ｒｏｂｏｔｉｃｓ公司利用機器視覺技術，研發(fā)了農(nóng)??場雜草清理機器人Ｂｏｎｉｒｏｂ，如圖１－４所示。該機器人配有完整的田地檢測系統(tǒng)，以??便機器人能在田間安全避障行駛；根據(jù)安裝的２Ｄ多光譜相機與３Ｄ可測深度攝像頭??完成周圍信息的采集，能夠識別判斷作物是否受昆蟲及病毒的侵擾，記錄其生長周??期及生長狀況，并根據(jù)具體情況決策所需肥料的量，完成雜草的根部去除清理作業(yè)。??胡蘿卜栽培試驗基地中驗證了其除草效率能夠高達９０％。整個過程完全是機械化無??除草劑等污染源的加入，體現(xiàn)了綠色的農(nóng)田作業(yè)。但該掃描農(nóng)田機器人的功能覆蓋??僅限于玉米和甜菜等少數(shù)農(nóng)作物物種［１６］。??，?％?｜?，，?■??ＷＷｂ??圖１－４德國Ｂｏｎｉｒｏｂ機器人??Ｆｉｇ．?１?－４?Ｂｏｎｉｒｏｂ?Ｒｏｂｏｔ?ｉｎ?Ｇｅｒｍａｎｙ??來自澳大利亞悉尼大學的教授Ｓｕｋｋａｒｉｃｈ基于機器視覺技術，研制出瓢蟲農(nóng)場??機器人，如圖１－５所示。該機器人在種植洋蔥、甜菜和菠蘿的實地農(nóng)場進行試驗時，??通過攝像頭、傳感器等設備采集周圍的環(huán)境信息

ＷＢＰ?ｗ＾ｘｍ??圖１－６黃瓜采摘機器人??Ｆｉｇ．?１－６?Ｃｕｃｕｍｂｅｒ?ｐｉｃｋｉｎｇ?ｒｏｂｏｔ??江蘇大學趙德安等人基于單目視覺系統(tǒng)，研制出可進行蘋果采摘作業(yè)的機器人，??如圖１－７所示。該機器人通過視覺和觸覺傳感器，對需要采摘的果實進行識別與柔??性抓取，實驗結果表明，平均每１５ｓ就能完成一次蘋果的采摘作業(yè)，且成功率能高??達?７７％［４２］。??ＩＳＳＵｉｆｌｌＢ??圖１－７蘋果采摘機器人??Ｆｉｇ．?１－７?Ａｐｐｌｅ?ｐｉｃｋｉｎｇ?ｒｏｂｏｔ??機器視覺不僅能夠滿足農(nóng)業(yè)機器人采摘作業(yè)目標識別要求，更是實現(xiàn)機器人自??主導航的重要手段。吉林大學王榮本等人基于機器視覺技術，完成了能夠在玉米大??田中進行施肥作業(yè)的農(nóng)業(yè)機器人的研制工作，實驗結果表明該機器人既能夠精準施??月巴，又能夠自主導航行走［４３］。另外，王榮本等人利用機器視覺導航技術，對自動導??８??
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本文編號：2844812