针对人工收集油茶花粉存在劳动强度大、效率低等问题,基于油茶花的生长特性,设计了一种油茶花粉采摘机器人。以油茶花粉采摘机械臂为研究对象,采用D-H方法对其进行建模和正、逆运动学分析;在Matlab软件环境下,采用蒙特卡罗方法求解末端手爪的工作空间,得到机械臂末端工作空间的点云图像。仿真数据表明,所设计的机械臂能够很好地满足油茶花粉采摘要求。由于传统机器人轨迹规划存在效率低、运行不稳定等问题,提出了一种改进粒子群(IPSO)算法对油茶花粉采摘机械臂的轨迹进行优化。该方法以时间为适应度函数,有效地将5-5-5多项式插值函数与IPSO算法相结合。通过对比传统遗传算法(SGA)与传统粒子群算法(SPSO),表明IPSO算法能更好地适用于油茶花粉采摘机械臂的时间最优轨迹规划。

为实现油茶果采摘机械化,文中自主研发了一款推摇式油茶果采摘机。介绍了该油茶果采摘机构的结构和工作原理,设计了油茶果采摘机构的液压系统原理图,并以采摘机构液压系统中的振动回路为研究对象建立数学模型并进行参数计算,采用AMESim软件进行建模仿真。结果表明:振动回路系统稳定流量为100 L/min,对应马达稳定转速为1700 r/min,振动马达工作压力为6.5 MPa,输出转矩为60 N·m,满足推摇式油茶果采摘机构的作业要求,且当原动机转速在1500~2500 r/min范围时,转速越高,振动马达振荡环节波动幅值越小,其超调量也越小,系统更加稳定,最小超调量为0.75%。

推摇式油茶果采摘机在作业机构作业时,需要保证振动液压马达恒定转速输出,以保证油茶果能够顺利通过推摇振动从树枝脱落,对此,推导了推摇式油茶果采摘机阀控振动液压马达系统的状态空间方程,并在传统增量式PID控制原理的基础上设计了模糊径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络PID控制方法。采用MATLAB/Simulink仿真软件对液压系统在空载和5 s带载工况进行仿真,并与传统PID控制和模糊PID控制方法进行比较和分析。仿真结果显示,传统PID控制和模糊PID控制响应速度较慢、鲁棒性较差;而采用模糊RBF神经网络PID控制方法响应速度快、鲁棒性强,能够很好地满足振动液压马达恒定转速输出的要求,并且能够灵活地在线调整PID的3个参数,控制精度较高。