目的柑橘是我国最常见的水果之一,目前多以人工采摘为主,成本高、效率低等问题严重制约规模化生产,因此柑橘自动采摘成为近年的研究热点。但是,柑橘生长环境复杂、枝条形态各异、枝叶和果实互遮挡严重,如何精准实时地定位采摘点成为自...目的柑橘是我国最常见的水果之一,目前多以人工采摘为主,成本高、效率低等问题严重制约规模化生产,因此柑橘自动采摘成为近年的研究热点。但是,柑橘生长环境复杂、枝条形态各异、枝叶和果实互遮挡严重,如何精准实时地定位采摘点成为自动采摘的关键。通过构建级联混合网络模型,提出了一种通用且高效的柑橘采摘点自动精准定位方法。方法构建团簇框生成模型和枝条稀疏实例分割模型,对两者进行级联混合实现实时柑橘采摘点定位。首先,构建柑橘果实检测网络,提出团簇框生成模型,该模型通过特征提取、果实检测框生成和DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)果实密度聚类,实时地生成图像内果实数目最多的团簇框坐标;然后,提出融合亮度先验的枝条稀疏分割模型,该模型以团簇框内的图像作为输入,有效降低背景枝条的干扰,通过融合亮度先验的稀疏实例激活图,实时地分割出与果实相连接枝条实例;最后基于分割结果搜索果实采摘点定位坐标。结果经过长时间户外采集制作了柑橘果实检测数据集CFDD(citrus fruit detection dataset)和柑橘枝条分割数据集CBSD(citrus branch segmentation dataset)。这两个数据集由成熟果实、未成熟果实组成,包含晴天、阴天、顺光和逆光等挑战,总共37000幅图像。在该数据集上本文方法的采摘点定位精准度达到了95.77%,帧率(frames per second,FPS)达到了28.21帧/s。结论本文方法在果实采摘点定位方面取得较好进展,能够快速且准确地获取柑橘采摘点,并且提供配套的机械臂采摘设备可供该采摘点定位算法的落地使用,为柑橘产业发展提供有力支持。展开更多
针对传统的跳点搜索(jump point search, JPS)算法在移动机器人路径规划时,存在路径拐点以及中间跳点过多,路径规划时间较长等问题,提出了改进的跳点搜索算法I-JPS。I-JPS算法通过改进代价函数、引入叉积公式,来剔除冗余节点、增加机器...针对传统的跳点搜索(jump point search, JPS)算法在移动机器人路径规划时,存在路径拐点以及中间跳点过多,路径规划时间较长等问题,提出了改进的跳点搜索算法I-JPS。I-JPS算法通过改进代价函数、引入叉积公式,来剔除冗余节点、增加机器人与障碍物之间的安全距离。同时引入了动态窗口法(dynamic window approach, DWA)作局部路径规划,用于机器人临时避障和路径平滑化,并通过改进DWA提高多机器人之间的避障优先级。最后引入了多机器人协同路径规划,多机器人可以共同合作并完成复杂的任务,机器人之间还可以共享信息、协调行动,并通过分工合作来解决问题,提高任务的完成效率。最后,实验仿真结果表明改进后的算法相较于改进前的,在各方面都得到了极大的提升。展开更多
文摘为提高6轴机器人的运动学绝对定位精度,提出了一种闭环校准方法.首先,通过视觉位姿测量方法,建立多点位姿约束;其次,利用差分方法构建辨识方程;最后,采用加权最小二乘法对机器人运动学参数进行辨识.测量设备为安装在机器人末端的相机,其与固定的高精度标定板配合使用,以实现多点位姿约束.根据工业应用中的逆解参数约束条件和手眼系统的运动学耦合关系,确定了包含14个参数的最小校准参数集.基于此参数集,应用加权最小二乘法进行参数辨识,从而完成了机器人的运动学参数校准.采用该方法对华数HSR-JR605机器人进行校准后,机器人末端绕点运动的平均距离误差显著降低,从2.77 mm降低到0.42 mm.
文摘目的柑橘是我国最常见的水果之一,目前多以人工采摘为主,成本高、效率低等问题严重制约规模化生产,因此柑橘自动采摘成为近年的研究热点。但是,柑橘生长环境复杂、枝条形态各异、枝叶和果实互遮挡严重,如何精准实时地定位采摘点成为自动采摘的关键。通过构建级联混合网络模型,提出了一种通用且高效的柑橘采摘点自动精准定位方法。方法构建团簇框生成模型和枝条稀疏实例分割模型,对两者进行级联混合实现实时柑橘采摘点定位。首先,构建柑橘果实检测网络,提出团簇框生成模型,该模型通过特征提取、果实检测框生成和DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)果实密度聚类,实时地生成图像内果实数目最多的团簇框坐标;然后,提出融合亮度先验的枝条稀疏分割模型,该模型以团簇框内的图像作为输入,有效降低背景枝条的干扰,通过融合亮度先验的稀疏实例激活图,实时地分割出与果实相连接枝条实例;最后基于分割结果搜索果实采摘点定位坐标。结果经过长时间户外采集制作了柑橘果实检测数据集CFDD(citrus fruit detection dataset)和柑橘枝条分割数据集CBSD(citrus branch segmentation dataset)。这两个数据集由成熟果实、未成熟果实组成,包含晴天、阴天、顺光和逆光等挑战,总共37000幅图像。在该数据集上本文方法的采摘点定位精准度达到了95.77%,帧率(frames per second,FPS)达到了28.21帧/s。结论本文方法在果实采摘点定位方面取得较好进展,能够快速且准确地获取柑橘采摘点,并且提供配套的机械臂采摘设备可供该采摘点定位算法的落地使用,为柑橘产业发展提供有力支持。
