【摘 要】
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随着我国农业智能化化进程的加快,农业机器人的应用领域越来越广泛,农业机器人解放了大量的农业劳动力,提高了农业的生产水平,改善了广大人民的生活水平。轨迹跟踪控制问题是目前机器人研究领域的重中之重,本文主要针对其在农田田垄中的轨迹跟踪和作物行识别两个问题进行研究,主要的研究成果如下:第一部分,以运动学为研究基础,针对运动学模型下的纵向滑动问题,本文建立了自适应轨迹跟踪策略,并且通过构造李雅普诺夫函数来
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随着我国农业智能化化进程的加快,农业机器人的应用领域越来越广泛,农业机器人解放了大量的农业劳动力,提高了农业的生产水平,改善了广大人民的生活水平。轨迹跟踪控制问题是目前机器人研究领域的重中之重,本文主要针对其在农田田垄中的轨迹跟踪和作物行识别两个问题进行研究,主要的研究成果如下:第一部分,以运动学为研究基础,针对运动学模型下的纵向滑动问题,本文建立了自适应轨迹跟踪策略,并且通过构造李雅普诺夫函数来验证系统在控制算法下的稳定性,通过直线和圆形轨迹跟踪曲线来验证该控制算法的有效性。其次针对纯滚动无滑动模型下的运动学和动力学模型轨迹跟踪控制问题,本文引入了速度辅助控制输入量,构造了动力学自适应滑模控制算法和参数自适应算法,实现了农业轮式移动机器人对期望轨迹的跟踪,满足对轨迹跟踪的要求。第二部分,基于视觉导航下的农作物行识别问题,本文通过对采集的农作物的图片进行灰度化处理,减弱光照对图像分割的影响,采用混合阈值方法对灰度图像进行分割,将图像进行特征值提取,分成不同的块,减少了无用的信息,再利用分段投影法进行直线数据的提取,加快了直线拟和的速度,采用偏移行中线的方法对农作物行进行划分,进而提高对农作物行的识别率。最后,在上述理论和仿真的基础上,本文采用ARM处理器为控制核心,设计了农业轮式移动机器人的硬件控制平台和图像处理硬件平台,在ARM的开发环境Keil5中进行软件程序的编写,实现对控制系统的控制。该论文有图62幅,表1个,参考文献72篇。
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