摘要:科技的發展給人類的生產生活帶來了巨大便利。近些年來,計算機技術、控制技術和電子技術的發展日新月異,這為農業機械自動化、智能化提供了強有力的發展動力。通過虛擬設計和系統仿真,對農業機械手進行建模,完善其屬性參數,進而建立先驗知識庫。使用立體視覺獲取目標圖像的識別與定位。文章采用EON軟件仿真處理機械手的三維視覺,使用ADAMS軟件進行動力學仿真,并使用matlab完成仿真的各個參數和機械手的誤差分析。
關鍵詞:機械手;虛擬設計;仿真;圖像識別
1.前言
隨著科技的不斷發展進步,農業機械也朝著自動化和智能化的方向發展。最早研究智能機器人的國家是日本。上個世紀七十年代以來,工業機器人開始發展。而農業機器人的研究和應用也逐漸開始啟動。隨著我國人口老齡化的比例不斷加大,人工采摘在農業生產成本中占據相當大的比例。如何通過設計和完善農業機器人成為我國當前面臨的一個重大問題。本文基于對農業果蔬采摘機器人的研究,將農業機器人的識別和定位做了深入研究,并呈現了智能參數與虛擬仿真相結合的研究成果,通過將先驗知識納入農業水果采摘機械手的系統設計中,實現了重用性,縮短了開發周期,具有一定的參考價值。
2.機械手虛擬設計與仿真系統搭建
機械手虛擬設計與仿真系統主要由機構設計、誤差分析、立體視覺、機械仿真以及數據庫五個子模塊構成。如圖1所示。機構設計主要是將底座、手臂以及末端執行器三部分按照功能進行搭建。誤差分析是從視覺誤差、機械誤差方面分析立體視覺是通過使用圖像的一系列處理算法對視覺圖像進行分析,使用EON仿真軟件處理機械手的三維視覺,并將解決倒入機械手中進行其行為控制。機械手仿真包含正運動和負運動兩方面。而數據庫則是通過實際的先驗知識構成的。
3.機械手的虛擬設計
3.1 虛擬樣機技術簡介
虛擬樣機是基于智能技術、仿真工程以及網絡技術的先進制造技術。通過計算機的仿真和建模為支撐來對實際的產品進行性能和功能預測,進而對設計的方案進行評估和優化,最終達到產品最優的目的。這里使用的虛擬樣機軟件為ADAMS軟件。
3.2 虛擬樣機的建立
ADAMS軟件具有強大的運動學及其分析能力功能。通過使用ASAMS和Pro/E之間的接口程序,從而將三維的機械手實際模型倒入到ADAMS。此次設計使用Pro/E建立起機械手的三維模型,并導入至ADAMS進行動力學分析。進行動力學的分析之后,使用MECH/Pro中的Interface下拉子菜單進行模型的轉化。由此,就完成了模型的建立。最后,使用ADAMS/Views中的信息按鈕顯示信息工具庫,在Tool菜單中選擇Modify Verfiy命令顯示信息窗口,完成對模型的驗證工作。
3.3知識庫的建立
通過在計算機中存儲、組織和使用相互關聯的知識的集合,進而解決某一領域需求就叫做建立知識庫。具體來講,機械手設計中的知識庫包含實例庫和規則約束。由于科學的數據庫使得系統有組織,更容易操作和管理,因而能夠使構件的機械手具有一定的智能性。總的來講,機械手臂的模型數據庫中應當含有知識庫的鏈接、規則映射表以及知識屬性等。為此,首先,使用SQL語言創建代碼,將系統中零件的屬性加入表中,并設置主鍵及數據表中的字段。其次,零件與零件之間的關系映射到數據表中。一個部件可以有多個零件組成,因而在關系數據庫中是一對多的形式。再次,部件與部件之間的關系映射到數據表中,并根據方案的不同設置不同的權值。當用戶所給的數據模糊時,就可以根據知識庫中的知識進行分析判斷,從而給用戶提供最合適方案的參考。最后,根據具體的需求進行數據庫中的增添查改等操作。從而為方案的制定提供更多的便利。
3.4系統仿真與誤差分析
通過對機械手建立數學模型,并通過迭代算法最終求得機械運動過程中的各個參數,進一步就可以通過矩陣運算算出機械手的各個關節的運動表達式。系統的仿真就是建立在表達式和參數的基礎之上。這里使用MATLAB作為編程工具,構建系統界面,輸入目標參數,進而由MATLAB進行矩陣運算,求得所需的運動參數,進而控制機械手按照規定的運動軌跡仿真。其中的反解程序是編寫M文件進行的。同時通過EON仿真軟件對機械手的三維視覺進行分析和處理。然后,通過將VC++與MATLAB的混合編程技術,調用M文件,執行運動方程的求解和模型的仿真。
當前,機械手系統的誤差存在于其識別和定位的精度。系統通過立體視覺來對目標進行識別和定位,從而指導機械手的運動軌跡。因而,在識別與控制機械手相連接的過程中存在一定的誤差。通過仿真數據的計算可以得到誤差結果。為了縮小誤差范圍,這里采用神經網絡的方法,通過多次訓練,使結果最趨近真實的運動軌跡。
4.結論
綜上所述,機械手的虛擬設計和仿真系統的研究對于農業機械智能化有著重要的意義。通過將智能化與參數化的知識相結合,并使用多次訓練的神經網絡方法,構建起機械手的虛擬設計與仿真系統。該虛擬產品符合一定的標準,但還有待進一步加工和完善。機械手控制單元的可重用性是其一大創新點,這樣的重用特點能夠大大降低生產成本,達到設計的最優化。最后,還要充分考慮到誤差的來源,做好誤差分析,進一步通過神經網絡的方法減低誤差,從而為機械手的立體視覺定位和識別提供更穩定的幫助。
參考文獻:
[1]吳建偉,張衛紅,秦獻疆.基于simulink的機械控制系統的仿真設計[J].軟件.2013(01).
[2]徐蘇,李想.基于嵌入式控制芯片在機械控制系統的應用[J].制造業自動化.2010(11).
作者簡介:
王琴(1993-),女,現為長江大學機械工程學院本科學生。