基于智能设计的水果采摘机构与视觉关联精确定位研究

探讨农业自动化采摘机械设计基础和共性理论问题:采摘机器人的采摘机构与视觉关联精确定位及其方法。首先针对采摘时不能精确定位,传统方法仅考虑视觉定位的相关修正算法,而不研究对变量目标定位的机械定位误差与视觉定位误差的关联，或各自单领域的研究方法已难解决该瓶颈问题。用智能设计方法,结合硬件在仿真环境下对模型的实验,首次从机械-视觉两方面综合研究系统的关联定位机理、关联空间尺寸链及综合误差机制,分析其拢动和不确定时的相互映射关系及对定位影响。然后合理知识表达,研究设计中的复杂问题求解策略、变量和多属性设计方案的优化问题,结合粗糙集,构建偏好知识熵数学模型,解决不确定和不一致问题。进而实现系统的机构优化、可靠性分析、虚拟装配与评价,使机构与视觉的优化能对采摘精确定位。形成一个具有自主知识产权的关联精确定位的智能设计系统。用自有专利验证其有效性,相关硬件的原始创新,将填补国内外在该领域中的空白。