张娜
- 作品数：2 被引量：16H指数：2
- 供职机构：南京农业大学更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金浙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术金属学及工艺更多>>
- 番茄粘弹性参数机器人抓取在线估计被引量：8
- 2017年
- 为了使采摘机器人在抓取过程中能够对被抓果蔬的粘弹性力学参数进行快速估计,实时优化抓取过程,减少末端执行器对被抓取对象造成机械损伤,以抓取力、变形量、作用时间为输入,建立了番茄粘弹性参数估计的人工神经网络模型。运用质构仪蠕变试验所测的力、变形和时间,以及粘弹性参数E_1、E_2、η_1、η_2作为训练数据集,确定了人工神经网络的拓扑结构和参数,并测试了网络模型的粘弹性参数估计性能。利用二指机器人末端执行器对随机番茄样本进行抓取试验,并在抓取过程中用此模型来在线估计粘弹性参数。通过与质构仪的实测值进行对比发现,当时间t≥0.2 s时,各参数的估计值与实测值之间的相对误差均在25%以内,并根据0.2 s时得到的粘弹性参数对机器人抓取力范围进行了估计。结果表明,利用此方法在机器人抓取过程中可以对被抓番茄粘弹性特性进行估计,为在线优化抓取力提供了依据。
- 周俊张娜孟一猛王明军
- 关键词：机器人抓取番茄蠕变试验人工神经网络
- 果蔬表面粗糙度特性检测触觉传感器设计与试验被引量：8
- 2015年
- 为使农业机器人能够通过'触摸'检测果蔬表面粗糙度特性,设计并制作了一种PVDF触觉传感器,通过触觉信号处理分析检测果蔬的表面粗糙度特性。利用ANSYS有限元分析选择传感器模型的有效信息获取区域,将PVDF压电薄膜和电阻应变片以不同方向和位置随机排布在该区域。搭建触觉信息检测平台,通过多通道数据采集程序对3种不同粗糙度等级的样本进行数据采集与存储,提取样本特征,建立支持向量回归机算法模型,并通过基于径向基核函数的SVR算法对果蔬表面粗糙度进行预测。试验结果与实际设定粗糙度等级一致,证明所设计触觉传感器能有效检测果蔬表面粗糙度特性。
- 陶镛汀周俊孟一猛张娜杨肖蓉
- 关键词：农业机器人触觉传感器果蔬表面粗糙度支持向量回归
