一种基于3-PRS并联机构的香蕉采摘装置及采摘方法

    公开(公告)号:CN114431004A

    公开(公告)日:2022-05-06

    申请号:CN202111589245.9

    申请日:2021-12-23

    Abstract: 本发明属于农业机械化技术领域,尤其为一种基于3‑PRS并联机构的香蕉采摘装置及采摘方法,包括移动升降机构、并联控制机构、直线移动机构、夹持机构、切割机构、深度相机和控制台,所述夹持机构和所述切割机构由下至上依次设置于所述直线移动机构的上方,所述深度相机安装于所述夹持机构的一侧,通过为夹持机构设计了直线移动机构,增大了采摘机械手的移动范围,让香蕉采摘机械可采摘到离行走小车较远的香蕉,自动化程度高,省时省力,其中利用装置上的切割机构选用了链锯对果柄进行切割,且链锯具有启动速度快,功率平稳等优点,能快速,平稳地切开果柄,不易卡刀,能适应不同直径的香蕉串果柄,提高香蕉采摘的成功率。

    基于深度视觉的香蕉采摘装置及采摘方法

    公开(公告)号:CN111742709B

    公开(公告)日:2021-09-24

    申请号:CN202010314399.6

    申请日:2020-04-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度视觉的香蕉采摘装置及采摘方法,所述装置包括升降机构、直线移动机构、采摘机构、深度相机和控制台,所述深度相机设置在采摘机构上,所述采摘机构设置在直线移动机构上,所述直线移动机构设置在升降机构上,所述升降机构用于带动直线移动机构做升降运动,所述直线移动机构用于带动采摘机构做平面运动,所述控制台分别与升降机构、直线移动机构、采摘机构、深度相机连接。本发明以解决香蕉采摘方式仍以人工采摘为主的现状,达到机械化采收香蕉的目的,同时在机械化的基础上,采用深度相机实现深度视觉识别,可智能化地精确对准采摘香蕉串的果柄并进行采摘,具有采摘效率高、节省劳动力,精确采摘等特点。

    一种手推式脚踏栽苗机
    13.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111149485A

    公开(公告)日:2020-05-15

    申请号:CN201911115318.3

    申请日:2019-11-14

    Abstract: 本发明公开了一种手推式脚踏栽苗机,包括机架以及安装于机架上的脚踏驱动装置和栽苗装置,所述脚踏驱动装置的动力输出端与栽苗装置的输出端连接而驱动栽苗装置的落苗口向下移动,且落苗口的尖部插入泥土中,同时落苗口打开而拔开泥土形成苗坑。本发明通过用脚踩踏脚踏驱动装置驱动栽苗装置的落苗口向下移动,使落苗口的尖部插入泥土中,同时落苗口打开而拔开泥土形成苗坑,从而使苗通过落苗口掉落到苗坑内,以完成栽苗的作业。本发明的整个栽苗作业,只需手推动机架前进,并且当前进到相应位置时,通过用脚踩踏脚踏驱动装置即可完成挖苗坑和栽苗的作业,结构简单、操作简单方便和快捷,成本投入低,便于维护,故障率低。

    一种基于视觉的球形水果自动分级机

    公开(公告)号:CN111069065A

    公开(公告)日:2020-04-28

    申请号:CN201911379028.X

    申请日:2019-12-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的球形水果自动分级机,包括机架、检测装置、单体排布输送装置、分级执行装置和控制器,检测装置、单体排布输送装置和分级执行装置从上到下分布设置,检测装置对水果的表面信息进行检测,单体排布输送装置用于对水果进行单个排布且将水果逐个输送到水果出口,分级执行装置上设有多个尺寸不同的水果出孔。控制器根据检测装置检测到的数据控制分级执行装置将从水果出口掉落下来的水果输送到相应的水果出孔并将水果推出水果出孔,进而将不同成熟度、大小、纹理和表面缺陷的水果通过相应的水果出孔送出,从而实现对水果进行自动分级的功能。本发明具有结构简单、体积小、分级准确和安全可靠的有益效果。

    荔枝生长状况全程监控方法、系统、云服务器及存储介质

    公开(公告)号:CN110458032A

    公开(公告)日:2019-11-15

    申请号:CN201910644269.6

    申请日:2019-07-17

    Abstract: 本发明公开了一种荔枝生长状况全程监控方法、系统、云服务器及存储介质,所述系统基于物联网,包括环境数据采集装置、联网摄像头、路由器和云服务器,环境数据采集装置和联网摄像头分别与路由器连接,路由器与云服务器连接;云服务器可以获取荔枝图像及环境数据信息,利用基于深度学习的目标检测算法和图像处理技术,检测荔枝生长时期、荔枝果实数、成熟程度等信息,同时结合多种传感器获取的环境数据,为荔枝种植园管理者提出符合农艺要求的管理策略;云服务器中部署了物联网管理平台和电商平台,可以查看荔枝相关信息,并且电商平台集成了虚拟漫游模块,通过虚拟现实技术虚拟化荔枝种植基地,使电商平台具备荔枝种植园虚拟展示和虚拟漫游功能。

    一种悬盘式停车装置
    16.
    发明公开

    公开(公告)号:CN109057466A

    公开(公告)日:2018-12-21

    申请号:CN201810948770.7

    申请日:2018-08-20

    CPC classification number: E04H6/18 E04H6/22 E04H6/282

    Abstract: 本发明公开了一种悬盘式停车装置,包括设置在道路一侧的旋转升降装置、空中停车装置和空中传送装置,空中停车装置包括至少一个停车盘及分立于道路两侧的若干支柱,若干支柱的顶端共同支撑停车盘,停车盘包括车辆入口及若干停车位,车主将车辆行驶至载车架上,并由载车架将车辆运送至空中,由转动装置转动载车架,使得载车架位于载车台上方,此时载车架将车辆下放给载车台,并由载车台将车辆运送至停车盘中,由于停车盘通过若干设置于道路两侧的支柱支撑,因此可充分利用空中的空间而不占用地面空间,大大提高了空间的利用率,此发明用于自动化停车场领域。

    平地香蕉采摘装置及采摘方法

    公开(公告)号:CN108650987A

    公开(公告)日:2018-10-16

    申请号:CN201810526378.3

    申请日:2018-05-29

    Abstract: 本发明公开了一种平地香蕉采摘装置及采摘方法,所述装置包括机体、升降机构、采摘机械手和控制箱,所述采摘机械手设置在升降机构上,所述升降机构用于带动采摘机械上升或下降,升降机构和控制箱设置在机体上,且控制箱分别与升降机构、采摘机械手连接。本发明能够代替人工砍蕉,达到机械化采收香蕉,可以根据不同高度的香蕉对其采摘,具有适应性强、操作简单、工作效率高和节省劳动等特点。

    随载下材料微观组织结构实时图像观测采集平台及方法

    公开(公告)号:CN103592182B

    公开(公告)日:2015-09-30

    申请号:CN201310556713.1

    申请日:2013-11-11

    Abstract: 本发明公开了一种随载下材料微观组织结构实时图像观测采集平台及方法,所述平台包括加载装置、图像观测捕获装置、XY双坐标微控移动装置及PC机;图像观测捕获装置固定连接在XY双坐标微控移动装置上,XY双坐标微控移动装置的XY平面与材料待观测面平行布置,图像观测捕获装置和加载装置分别通过数据线与PC机连接;所述方法为动态捕获随载下材料微观组织图像,并关联万能材料试验机传感器同步获取力学数据,PC机跟踪传感器所采集的力学数据流,识别其关键点并触发图像观测捕获装置拍照,后期通过计算机实现数据与图像的关联分析与建模。本发明的采集平台及方法完善了材料力学分析手段,揭露材料损伤演化机理,为材料损伤力学的研究提供了新的手段。

    一种多智能体协同的全局覆盖路径规划方法及系统

    公开(公告)号:CN119687944A

    公开(公告)日:2025-03-25

    申请号:CN202411457733.8

    申请日:2024-10-18

    Abstract: 本发明公开了一种多智能体协同的全局覆盖路径规划方法及系统,包括:对荔枝果园环境进行实时数据采集,并构建可视化的果园真实场景三维地图;基于果园真实场景三维地图和OpenAI Gym框架,构建虚拟果园环境,获取荔枝果树位置信息、数量点集、机器人数量和起始位置;基于DDQN算法,构建MA‑DDQN算法;对MA‑DDQN算法进行训练,选取最短总路径,输出各个机器人的途径坐标点;基于输出的全局最短路径和每个机器人途径坐标点,驱动各个机器人沿着各自的采摘路径,完成采摘任务。本发明提高了算法的学习效率和路径规划的精度,同时,通过设计虚拟果园环境和动态的数据输入,使得多个智能体能够在模拟环境中训练并协同工作,从而实现高效的路径覆盖和采摘任务。

    基于数字孪生和强化学习的多智能体协同避碰采摘方法

    公开(公告)号:CN114942633A

    公开(公告)日:2022-08-26

    申请号:CN202210457714.X

    申请日:2022-04-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生和深度强化学习的多智能体协同避碰采摘方法,包括建立数字果园数据库,构建孪生果园场景;基于马尔可夫决策过程框架对虚拟机器人自主避碰采摘策略问题进行环境建模并搭建仿真系统,设定状态空间和动作空间;基于人工势场法设计奖励函数,结合多智能体分布式近端策略优化算法建立APF‑MADPPO学习模型;建立APF‑MADPPO网络模型及训练流程,设置训练方法;基于迁移学习、推理学习,规划出最优采摘路径,通过控制指令驱动真实机器人在错综复杂的环境下完成自动避碰采摘任务。本发明可以实现在实时变化环境下,多智能体能够协同作业且自主避碰,进而完成自动采摘任务。

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