大田除草机器人：德国农业专家采用计算机、全球定位系统〔GPS〕和灵巧的多用途拖拉机综合技术， 研制出可准确施用除草剂除草的机 器人。首先，由农业工人领着机器人在田间行走。在到达杂草多的地 块时，它身上的GPS接收器便会显示出确定杂草位置的坐标定位图。 农业工人先将这一些信息当场按顺序输入便携式计算机， 返回场部后再 把上述信息数据资料输到拖拉机上的一台计算机里。 当他们日后驾驶 拖拉机进入田问耕作时， 除草机器人便会严密监视行程位置。 如果来 到杂草区， 它的机载杆式喷雾器相应局部立即启动， 让化学除草剂准 确地喷撒到所需地点。菜田除草机器人：英国科学技术人员开发的菜田除 草机器人所使用

  [2]全方位移动：全方位移动机器人由三个轮式模块化单元和一个 连接平台组 全方位移动 成。轮式模块化单元是一个模块化万向单元 称为MUU具有俯仰、偏航和回转三 个自由度。MUU的圆柱形铝合金 外壳上安装了一系列的被动轮,这些被动轮机构 使MUU成为一个大 的全方位驱动轮。MUU在垂直于身体轴线方向可提供较大 驱动力,而在身体轴线方向的作用力由小被动轮卸载,以此来实现万向轮的功 能。高 度的集成性使MUU的通讯和更换易于实现。移动机器人的运 动学分析证明了该 机器人的运动灵活性。 最后,给出了该机器人的运 动实验和仿线],基于分量直方图的自适应分割方法.首先对图像的3个分量 统计直方 图进行自适应分割,确定出各分量的分类数目及类的取值 范围;然后,对分割 类进行分量间组合,获得原图像中主要的几种 颜色;最后以这些颜色作为聚类 中心,按照颜色相似性准那么对图像 进行聚类分割; [5]采用了将RGB和HSVLeabharlann Baidu种色彩系统混合使用的 方法,提出了基于颜色信息 的RGB和HSV模型下利用双阈值图像 分割的方法.大局部方法都是多种原理并用， 使用先进的彩色处理技 术，基于一定的平台 技术。我国的技术还有很大的需求和开展空间 国外在这方面的研究比拟成熟和 先进一些

  1.除草机器人的根本构成 除草机器人除草机器人硬件局部由主 体、多关节机械臂、末端执行器以及起很重要作 用的摄像头等组 成。软件局部最重要的包含导航控制和杂草检测。摄像头拍摄的图片 送PC机处理，所得结果分别用于控制主体自主行走和机械臂定点除草。 各种部 件的联系很重要，特别是导航摄像头的图像分析与执行端 的运动学分析 。

  英国科学技术人员开发的菜田除草机器人所使用的是一部摄像机 和一台识别野草、蔬菜和土壤图像的计算机组合装置，利用摄像 机扫描和计算机图像分析，层层推进除草作业。它可以全天候连 续作业，除草时对土壤无侵蚀破坏。科学家还准备在此根底上， 研究与之配套的除草机械来代替除草剂。收割机器人美国新荷兰 农业机械公司投资250万美元研制一种多用途的自动化联合收割 机器人，著名的机器人专家雷德•惠特克主持设计工作，他曾经 成功地制造出能用来监测地面扭曲、预报地震和探测火山喷发 活动征兆的航天飞机专用机器人。惠特克开发的全自动联合收割 机器人很适合在美国一些专属农垦区的大片规划整齐的农田里收 割庄稼，其中的一些高产田的产量是一般农田的十几倍

  2．除草机器人的关键技术及其原理 ．在除草机器人的设计和控 制中， 导航摄像头的图像分析和执行器的运动学分 析，参数的输入 控制与PC机软件的结合，还有除草方法的选择都具有非常非常重要 的 意义。

  1〕 视觉图像分析及其导航 〕利用机器视觉导航技术引导除草 机器人沿着农作物行自动行走,行走时又利 用机器视觉技术检验测试农 作物行间杂草。除草机器人多关节机械臂运动到杂草区 域,切割杂 草并涂抹除草剂,执行结束后再继续行走。在整一个完整的过程中机器人的图 像识别能力直接决定了机器人的成功与失败， 而图像识别的配准还 有分辨深度的 问题一直是我们大学或者科研的难题之所在。 现在在 这方面的研究又处于慢慢的提升的水平,以下是国内外的一些典型的研 究方法：[1],基于OCD-ICP〔优化角点集提取一一迭代最近点〕的图 像配准方法.该方 法利用图形学原理,对图像边缘角点候选点集提出 了四个筛选规那么,逐步筛选得 到优化的角点集,并在此根底上利用迭 代最近点的方法得到最优配准; [2],基于SIFT特征提取算法与KD树搜索匹配算法相结合的新方法,通过对 候选特征点进行屡次模 糊处理,使其分布在高斯差分图像的灰度轮廓线边缘,利 用SIFT特 征提取算法找到满足极限约束的极值点;通过KD树最邻近点搜索和 匹 配算法使处理后的特征点与原始图像进行特征匹配,快速找出匹 配正确的特征 点; [3],基于HSI颜色分量的颜色特征提取方法.该方法结合HSI颜色分量反映 物体本质颜色的特点和直方图多阈 值分类对图像内容的自适应优点,采用直方图 多阈值分类方法量化 各HSI颜色分量,组合量化后的颜色分量提取图像颜色特征.对该 方法提取的视觉图像颜色特征进行聚类,并对视觉图像进行分割;

  2) 机构的移动方法及其运动学分析 ) 机构的移动方法及其运 动学分析 的移动方法及其

  [1]球形运动分析 球形运动分析：球形移动机器人具有运动灵活的 优点,且在运动中不存在翻仰 球形运动分析 问题。因此在工业、民 用、国防以及空间探索等领域具有广泛的应用前景。主要 的研究工 作如下:首先,基于欧拉——拉格朗日方法建立球形移动机器人的动 力 学模型,利用坐标变换和输入控制变换对模型进行降阶和标准型 处理,并设计双回 路线性运动控制策略;提出球形移动机器人的动态 平衡问题,分别建立球壳质量分 布均匀和非均匀条件下的平面动力 学模型,利用局部线性化方法将模型分别变换 为非“三角〞正那么形 式的和“三角〞正那么形式的级联非线性模型,并设计指数稳 定的动 态平衡控制策略;分别对提出的运动控制和平衡控制策略进行稳定性 分 析、仿真和实验研究。 其次,将球形移动机器人分别简化为“球 壳——重摆〞模 型和“球壳——框架〞模型,建立两者的动力学微 分方程,并通过求解微分方程的 近似解研究驱动机构在两个驱动轴 方向上的运动特性。