摘要：针对装配机器人控制轨迹跟随性不好,提出了基于机器人关节跟随策略的电子元器件装配柔顺控制模型。将装配机器人关节相对角度误差和相对角速度误差作为控制系统的状态变量,并设计机械臂三关节跟随控制器,使用Matlab/Simulink对上述电子元器件装配柔顺控制模型进行分析并验证三关节跟随控制器的有效性。仿真结果表明,基于机器人关节跟随策略的电子元器件装配柔顺控制模型比传统PID控制系统模型精度误差显著减少,控制在0.05rad以内,能更有效地解决装配精度误差偏大的问题,同时结合机械臂三关节跟随控制方法,增强了电子元器件装配系统的稳定性,保证电子元器件机器人装配的质量。

摘要：为识别特征不明显的树枝,尤其是机械手进行苹果采摘时遮挡住苹果位置的树枝,提出了一种结合语义分割和YOLOv4来获取树枝语义骨架,以及识别出树枝位置框的方法。采用语义分割划分树枝矩形包络的方法,剔除影响树枝识别效果的小树枝和分支,再用labelImg和labelme工具对数据集进行标注;对训练的网络模型添加了3层最大池化层,并在回归损失方面对YOLOv4的CIOU回归损失函数进行了改进,提出了针对复杂特征、适范围提高预测准确率的置信度相关函数BIOU。结果表明,改进的YOLOv4网络模型训练遮挡苹果位置树枝的F1和AP分别比原始网络训练全部树枝高出20.00个百分点和23.36个百分点,获得训练效果更好的数据集和树枝识别网络。