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公开(公告)号：CN118181305B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410608571.7
申请日：2024-05-16
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明提供了一种茶叶采摘机械臂的运动路径规划方法，包括构建茶叶采摘机械臂的正运动学模型，构建茶叶采摘机械臂的逆运动学优化模型。对蜣螂优化方法进行改进，使用改进后蜣螂优化方法对逆运动学优化模型求解，得到茶叶采摘机械臂的每个关节的关节变量值，根据关节变量值规划茶叶采摘机械臂的运动路径。无法通过一次D‑H变换得到的相邻关节可以采用建立过渡关节的方式，提高茶叶采摘机械臂的正运动学模型的准确性。逆运动学优化模型不用考虑茶叶采摘机械臂的具体结构，不会陷入无解的情况。改进后蜣螂优化方法有较强的全局搜索能力，可以快速找到全局最优解，避免陷入局部最优，基于关节变量值规划的茶叶采摘机械臂的运动路径的精度较高。
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公开(公告)号：CN118266327A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410519336.2
申请日：2024-04-28
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明涉及一种7自由度混联茶叶负压精准采摘机器人，包括：行走机构；茶叶负压收集机构，设置在行走机构上，并与末端执行器连接以收集茶叶；delta并联机械臂，delta并联机械臂的基准定平台固定在行走机构上；四轴串联机械臂，与delta并联机械臂的基准动平台连接；末端执行器，与四轴串联机械臂连接；控制单元，用于控制行走机构、茶叶负压收集机构、delta并联机械臂和四轴串联机械臂运行；其中，多个四轴串联机械臂均与delta并联机械臂的基准动平台连接，多个四轴串联机械臂在delta并联机械臂的基准动平台上间隔分布。本发明的7自由度混联茶叶负压精准采摘机器人实现自动化采摘茶叶，提高采摘效率、降低精准采摘成本，属于摘茶叶设备技术领域。
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公开(公告)号：CN118238150A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410660726.1
申请日：2024-05-27
Applicant: 华南农业大学
IPC: B25J9/16 , B25J9/08 , A01D46/30 , G06F30/20 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06T3/60 , G06T7/00 , G06T7/70 , G06T7/80 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供了一种茶叶采摘机械臂仿真方法和平台，包括构建图像数据集，从图像数据集中筛选出训练集。在YOLO_V8网络的主干网络中添加CBAM‑ECA注意力机制，得到改进后YOLO_V8网络。使用训练集训练改进后YOLO_V8网络，得到茶芽叶识别模型，使用茶芽叶识别模型识别目标茶芽叶的三维中心点坐标。根据需要替换图像数据集，基于图像数据集训练得到的茶芽叶识别模型可以识别不同类型的目标茶芽叶，具有较强的通用性。将上述茶叶采摘机械臂仿真方法存储在茶叶采摘机械臂仿真平台上，将茶叶采摘机械臂仿真平台搭载在采摘机器人上，基于上述茶叶采摘机械臂仿真方法控制采摘机器人采摘茶叶，可以提高采摘机器人采摘茶叶的效率和精准度，还可以降低采摘机器人的开发成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117789040B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410217204.4
申请日：2024-02-28
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/10 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06T7/246 , G06T7/73 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/40
Abstract: 本发明提供了一种扰动状态下的茶芽叶姿态检测方法，包括采集干扰视频数据集，干扰视频数据集中包含受扰动的茶芽叶。将干扰视频数据集输入目标检测模型进行目标检测，得到茶芽叶目标信息。将茶芽叶目标信息输入目标跟踪模型，对茶芽叶进行跟踪，得到检测框集合。将检测框集合输入关键点检测模型，提取检测框集合中的关键点，得到关键点集合。基于关键点集合和连续时空序列，检测茶芽叶在扰动状态下的姿态。在连续时间和连续空间的情况下，从关键点集合中可以提取相同的茶芽叶在不同时刻的关键点，关键点的变化可以反映茶芽叶姿态的变化，从而反映茶芽叶受到的扰动情况，准确地检测出茶芽叶在扰动状态下的姿态。
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公开(公告)号：CN117616998A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202410023057.7
申请日：2024-01-08
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种智能茶叶嫩芽采摘执行器、装置及方法，该采摘执行器包括切割器连接筒和设置在切割器连接筒底端且中心开孔的割刀固定盘；割刀固定盘的底端可相对转动的设置有中心开孔的割刀驱动盘；割刀固定盘上开设有安装槽孔，割刀驱动盘上开设有驱动槽孔；安装槽孔上设置有步进电机，驱动槽孔的侧壁上布设有驱动齿条，步进电机的输出端穿出安装槽孔并连接有驱动齿轮，驱动齿轮与驱动齿条相啮合；割刀固定盘与割刀驱动盘之间设置有异形圆盘割刀组件，异形圆盘割刀组件随割刀驱动盘的转动实现张开或闭合对茶叶嫩芽进行切割；本发明实现了茶叶嫩芽的智能化、机械化、自动化采摘，解决现有采摘技术依赖人力、采摘效率以及采摘品质低等问题。
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公开(公告)号：CN117253050A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311541054.4
申请日：2023-11-20
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应特征提取的茶芽叶检测方法，包括：基于茶芽叶图像搜索最大深度值，根据最大深度值修复茶芽叶图像的空洞。对茶芽叶图像进行自适应尺度特征提取，得到第一图像张量。对第一图像张量进行特征拼接，得到拼接张量；提取拼接张量的特征，得到多个预测特征层。对多个预测特征层进行茶芽叶检测，得到茶芽叶检测结果。自适应尺度特征提取可以根据茶芽叶图像中的茶芽叶的具体形态调整特征提取的尺度，增强了对形态特征的提取能力。提取拼接张量的特征，得到多个可以全面表示各种差异化的茶芽叶的预测特征层。对多个预测特征层进行茶芽叶检测，可以自适应检测不同视域下茶芽叶的数量和位置，具有较高的检测准确度。
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公开(公告)号：CN117022248A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311094479.5
申请日：2023-08-28
Applicant: 华南农业大学
IPC: B60W30/04
Abstract: 本申请涉及一种重型货车防侧翻控制方法、装置、设备及介质，方法包括：获取重型货车的侧倾角、方向盘转角和车速，基于实时横向载荷转移率算法根据侧倾角、方向盘转角和车速确定重型货车的实时横向载荷转移率；检测实时横向载荷转移率的绝对值是否超过预设阈值，若超过，则在PID模糊控制器中根据实时横向载荷转移率的偏差值确定附加横摆力矩的补偿量；基于制动力矩算法根据附加横摆力矩的补偿量确定重型货车的制动力矩，检测到实时横向载荷转移率为正值时，则将制动力矩施加至重型货车的左前轮，检测到实时横向载荷转移率为负值时，则将制动力矩施加至重型货车的右前轮，以完成重型货车的防侧翻控制。本申请能够有效抑制车辆的侧翻状态。
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公开(公告)号：CN116946150A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310917224.8
申请日：2023-07-25
Applicant: 华南农业大学
IPC: B60W40/08 , B60W30/08 , B60W50/14 , B60W30/085 , B60W30/095 , G06F18/24 , G06V40/16 , G06N5/048 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种基于驾驶员特性的汽车防碰撞预警模型优化方法，该方法包括：获取驾驶员的年龄信息；获取车辆行驶环境；获取驾驶员的驾驶经验；根据所述驾驶员的年龄信息、车辆行驶环境和驾驶员的驾驶经验判断所述驾驶员的反应距离；当所述车辆和所述行驶环境中的障碍物之间的距离小于等于所述驾驶员的反应距离时，进行防碰撞预警。本发明通过对驾驶员的驾驶行为进行数据采集、分析和预测，结合驾驶员的特性，将驾驶员的行为分为不同的类型，并根据不同类型的驾驶员行为，建立相应的安全距离模型。这种基于驾驶员特性的行为分析方法，可以更加准确地估算驾驶员的安全距离，提高驾驶安全性。
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