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基于IPO-VMD-GRNN的田间四足机器人摔倒状态预测方法
被引量：
1
1
作者
张伟荣
陈学庚
+3 位作者
齐江涛
周俊博
熊悦淞
王硕
《农业机械学报》
北大核心
2025年第2期175-186,共12页
农业四足机器人作业环境复杂,导致其在田间行走时易摔倒,影响机器人作业效率,准确预测机身摔倒状态对机器人行走稳定性具有重要意义。提出一种基于本体传感器信号处理的机器人摔倒临界状态预测方法。首先,采集四足机器人在玉米田间行走...
农业四足机器人作业环境复杂,导致其在田间行走时易摔倒,影响机器人作业效率,准确预测机身摔倒状态对机器人行走稳定性具有重要意义。提出一种基于本体传感器信号处理的机器人摔倒临界状态预测方法。首先,采集四足机器人在玉米田间行走摔倒和Gazebo软件模拟机器人田间行走过程摔倒状态的惯性测量传感器信号,对机器人正常行走、摔倒临界稳定状态2个阶段及完全摔倒的4种工况信号进行分类,生成不同机身状态的信号数据集。其次,采用种群优化算法(Improved population optimization,IPO)优化变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)参数,提出基于改进种群优化-变分模态分解(Improved population optimization-variational mode decomposition,IPO-VMD)的信号处理方法;采用IPO算法对广义回归神经网络(General regression neural network,GRNN)的参数进行优化,提出基于改进种群优化-广义回归神经网络(Improved population optimization-general regression neural network,IPO-GRNN)模型。最后,基于上述信号处理方法,建立基于IPO-VMD-GRNN模型的田间作业机器人摔倒预测方法,采用机器人实际田间行走横滚角、俯仰角作为模型测试数据,验证田间作业机器人摔倒预测模型性能。试验结果表明:提出的IPO-VMD-GRNN模型输出总误差为0.1467、平均相对误差为0.0065、均方误差为0.0003,提取的特征有良好代表性;相比VMD-BPNN、VMD-GRNN、PSO-VMD-GRNN模型,平均预测成功响应时间缩短127.75、91.5、39.5 ms。该算法能提供机器人在田间行走时的机器人摔倒临界状态预测能力,可为提高四足机器人自主作业的田间通过性提供技术支撑。
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关键词
农业机器人
四足机器人
IPO-VMD-GRNN
变量模态分解
摔倒状态预测
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职称材料
题名
基于IPO-VMD-GRNN的田间四足机器人摔倒状态预测方法
被引量：
1
1
作者
张伟荣
陈学庚
齐江涛
周俊博
熊悦淞
王硕
机构
吉林大学工程仿生教育部重点实验室
吉林大学生物与农业工程学院
石河子大学机械电气工程学院
吉林省智慧农业装备与技术重点实验室
出处
《农业机械学报》
北大核心
2025年第2期175-186,共12页
基金
吉林省科技发展计划项目(20230508032RC)
国家自然科学基金项目(32271988)。
文摘
农业四足机器人作业环境复杂,导致其在田间行走时易摔倒,影响机器人作业效率,准确预测机身摔倒状态对机器人行走稳定性具有重要意义。提出一种基于本体传感器信号处理的机器人摔倒临界状态预测方法。首先,采集四足机器人在玉米田间行走摔倒和Gazebo软件模拟机器人田间行走过程摔倒状态的惯性测量传感器信号,对机器人正常行走、摔倒临界稳定状态2个阶段及完全摔倒的4种工况信号进行分类,生成不同机身状态的信号数据集。其次,采用种群优化算法(Improved population optimization,IPO)优化变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)参数,提出基于改进种群优化-变分模态分解(Improved population optimization-variational mode decomposition,IPO-VMD)的信号处理方法;采用IPO算法对广义回归神经网络(General regression neural network,GRNN)的参数进行优化,提出基于改进种群优化-广义回归神经网络(Improved population optimization-general regression neural network,IPO-GRNN)模型。最后,基于上述信号处理方法,建立基于IPO-VMD-GRNN模型的田间作业机器人摔倒预测方法,采用机器人实际田间行走横滚角、俯仰角作为模型测试数据,验证田间作业机器人摔倒预测模型性能。试验结果表明:提出的IPO-VMD-GRNN模型输出总误差为0.1467、平均相对误差为0.0065、均方误差为0.0003,提取的特征有良好代表性;相比VMD-BPNN、VMD-GRNN、PSO-VMD-GRNN模型,平均预测成功响应时间缩短127.75、91.5、39.5 ms。该算法能提供机器人在田间行走时的机器人摔倒临界状态预测能力,可为提高四足机器人自主作业的田间通过性提供技术支撑。
关键词
农业机器人
四足机器人
IPO-VMD-GRNN
变量模态分解
摔倒状态预测
Keywords
agricultural robot
quadruped robot
IPO-VMD-GRNN
variable modal decomposition
fall state prediction
分类号
TP29 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
S24 [农业科学—农业电气化与自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于IPO-VMD-GRNN的田间四足机器人摔倒状态预测方法
张伟荣
陈学庚
齐江涛
周俊博
熊悦淞
王硕
《农业机械学报》
北大核心
2025
1
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职称材料
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