针对水产养殖中人工投喂所面临的成本高、劳动强度大以及作业稳定性不足等核心问题,研制了一种基于“激光SLAM+视觉”的智能投喂机器人系统。该系统利用激光雷达完成养殖环境感知与同步定位建图(Simultaneous Localization and Mapping,...针对水产养殖中人工投喂所面临的成本高、劳动强度大以及作业稳定性不足等核心问题,研制了一种基于“激光SLAM+视觉”的智能投喂机器人系统。该系统利用激光雷达完成养殖环境感知与同步定位建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM),结合点云匹配方法,实现厘米级定位与重定位精度。构建了“池子-投喂点-路径”三层拓扑模型,优化了多池子场景下的路径规划逻辑,使机器人能够自主行走并完成分区定点投喂。提出多层安全边界的动态避障策略,综合考虑车体尺寸、载料状态及安全加宽参数,融合激光远距离探测与视觉近距离识别信息,实现对静态与动态障碍物的有效规避。同时,设计了定时、定量及自定义多模式的投喂任务调度机制,以适应不同养殖密度与投喂需求。养殖应用试验结果表明,系统导航运行稳定,投喂均匀性良好,饲料破损率控制在0.70%及以下,投喂速率与控制参数之间呈显著线性关系(R2>0.99),整体系统可减少80%以上的人工投入,为水产养殖投喂作业的智能化与自动化提供了一种可行的技术方案。展开更多
文摘针对水产养殖中人工投喂所面临的成本高、劳动强度大以及作业稳定性不足等核心问题,研制了一种基于“激光SLAM+视觉”的智能投喂机器人系统。该系统利用激光雷达完成养殖环境感知与同步定位建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM),结合点云匹配方法,实现厘米级定位与重定位精度。构建了“池子-投喂点-路径”三层拓扑模型,优化了多池子场景下的路径规划逻辑,使机器人能够自主行走并完成分区定点投喂。提出多层安全边界的动态避障策略,综合考虑车体尺寸、载料状态及安全加宽参数,融合激光远距离探测与视觉近距离识别信息,实现对静态与动态障碍物的有效规避。同时,设计了定时、定量及自定义多模式的投喂任务调度机制,以适应不同养殖密度与投喂需求。养殖应用试验结果表明,系统导航运行稳定,投喂均匀性良好,饲料破损率控制在0.70%及以下,投喂速率与控制参数之间呈显著线性关系(R2>0.99),整体系统可减少80%以上的人工投入,为水产养殖投喂作业的智能化与自动化提供了一种可行的技术方案。
