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公开(公告)号：CN112369208A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011380345.6
申请日：2020-12-01
Applicant: 大连理工大学
IPC: A01D46/30
Abstract: 本发明公开了一种类球形果实的采摘顺序动态规划方法，设计了将感知点与采摘点一起进行规划的动态收获感知方法。机械臂每次采摘或感知完成后经过判断进行权值更新，添加了果实深度信息的权值更新规则。本发明所提出的动态收获感知采摘顺序规划方法在动态规划方法的基础上将采摘的感知点与采摘点相结合，与传统的基于经验的采摘顺序规划方法、全局感知方法和批量感知等方法相比，所规划的采摘顺序不仅采摘路径短，且实时性强，提高了采摘机器人的采摘效率和采摘成功率。对所设计的动态收获感知采摘顺序规划方法进行了改进，加入了基于三维空间的前后果实采摘顺序规划，避免了因采摘顺序导致的果实破坏，降低了果实采摘破坏率。
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公开(公告)号：CN115139315B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202210884969.4
申请日：2022-07-26
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提出一种采摘机械臂抓取运动规划方法。本发明通过对机械臂的工作空间进行划分，定义预采摘平面把整个采摘规划过程分为离线规划和在线规划两个部分，离线规划部分基于强化学习算法PPO算法进行训练。首先基于广视角进行初识别获取果实的位置，根据果实的位置投影到预采摘平面，得到果实预采摘点的位置，通过强化学习输出到达每个预采摘点的轨迹。然后我们对离线规划部分和在线规划部分进行建模，建模成旅行商问题，规划最优采摘顺序。最后机械臂按照规划的采摘顺序依次到达预采摘点以近视角识别果实果梗完成采摘。机械臂采用离线规划和规划采摘顺序能够显著提高采摘机器人的成功率和采摘效率。
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公开(公告)号：CN114842337A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210452246.7
申请日：2022-04-27
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/34 , G06V10/762
Abstract: 本发明提出基于深度学习与多维信息融合聚类的果实采摘点识别方法。首先Yolo算法识别目标采摘果实，并确定目标采摘果实的采摘点感兴趣区。然后对感兴趣区的深度图像进行孔洞填充和空间边缘保留滤波处理，选取预处理后的深度信息以及筛选后的彩色图像颜色分量，自适应融合组成多个维度的数据样本。使用上述数据样本对采摘点感兴趣区进行基于K‑means的聚类，最后经过形态学处理中的去除小面积连通区域、开运算、图像细化，实现了对果梗的准确识别，并根据果梗信息定位果实采摘点。通过采用以上多种方法联合识别，提高了算法的准确率和鲁棒性，为农业采摘机器人提供了可靠的采摘点位置信息。
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公开(公告)号：CN112369208B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202011380345.6
申请日：2020-12-01
Applicant: 大连理工大学
IPC: A01D46/30
Abstract: 本发明公开了一种类球形果实的采摘顺序动态规划方法，设计了将感知点与采摘点一起进行规划的动态收获感知方法。机械臂每次采摘或感知完成后经过判断进行权值更新，添加了果实深度信息的权值更新规则。本发明所提出的动态收获感知采摘顺序规划方法在动态规划方法的基础上将采摘的感知点与采摘点相结合，与传统的基于经验的采摘顺序规划方法、全局感知方法和批量感知等方法相比，所规划的采摘顺序不仅采摘路径短，且实时性强，提高了采摘机器人的采摘效率和采摘成功率。对所设计的动态收获感知采摘顺序规划方法进行了改进，加入了基于三维空间的前后果实采摘顺序规划，避免了因采摘顺序导致的果实破坏，降低了果实采摘破坏率。
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公开(公告)号：CN114842337B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202210452246.7
申请日：2022-04-27
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/34 , G06V10/762
Abstract: 本发明提出基于深度学习与多维信息融合聚类的果实采摘点识别方法。首先Yolo算法识别目标采摘果实，并确定目标采摘果实的采摘点感兴趣区。然后对感兴趣区的深度图像进行孔洞填充和空间边缘保留滤波处理，选取预处理后的深度信息以及筛选后的彩色图像颜色分量，自适应融合组成多个维度的数据样本。使用上述数据样本对采摘点感兴趣区进行基于K‑means的聚类，最后经过形态学处理中的去除小面积连通区域、开运算、图像细化，实现了对果梗的准确识别，并根据果梗信息定位果实采摘点。通过采用以上多种方法联合识别，提高了算法的准确率和鲁棒性，为农业采摘机器人提供了可靠的采摘点位置信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115139315A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210884969.4
申请日：2022-07-26
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提出一种采摘机械臂抓取运动规划方法。本发明通过对机械臂的工作空间进行划分，定义预采摘平面把整个采摘规划过程分为离线规划和在线规划两个部分，离线规划部分基于强化学习算法PPO算法进行训练。首先基于广视角进行初识别获取果实的位置，根据果实的位置投影到预采摘平面，得到果实预采摘点的位置，通过强化学习输出到达每个预采摘点的轨迹。然后我们对离线规划部分和在线规划部分进行建模，建模成旅行商问题，规划最优采摘顺序。最后机械臂按照规划的采摘顺序依次到达预采摘点以近视角识别果实果梗完成采摘。机械臂采用离线规划和规划采摘顺序能够显著提高采摘机器人的成功率和采摘效率。
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公开(公告)号：CN113096190A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110328801.0
申请日：2021-03-27
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉和移动机器人路径规划技术领域，基于视觉建图的全向移动机器人导航方法，包括以下步骤：(1)搭建全向移动机器人硬件平台，(2)搭建全向移动机器人软件系统，(3)基于YOLOv5对工作环境进行识别训练，(4)基于ORB_SLAM3构建视觉导航地图，(5)在工作区域内进行导航与路径优化。本发明优点在于：利用视觉传感器进行视觉地图构建和导航，与激光传感器相比降低了硬件成本，同时采用麦克纳姆轮的全向移动方式，方便全向移动机器人进行导航。
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公开(公告)号：CN114067309B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202111242175.X
申请日：2021-10-25
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多视角三维重建的甜椒识别与采摘顺序确定方法。首先通过多视角三维重建结合多个视图获取目标果实的点云数据，可以有效减少点云噪声并减少叶子遮挡的影响；然后通过HSV识别算法对获取的RGBD点云信息进行识别滤除非红色甜椒果实点云；再通过欧几里德聚类求出甜椒果实点云团的数目以及每个甜椒果实点云团中点云的数目；最后对识别出的果实点云团即甜椒果实点云进行处理，求取每个果实点云团的大小、抓取的难易程度、每个果实点云团中最优抓取点到机械臂末端的距离，运用多目标优化算法求出果实的最优抓取顺序。本发明通过结合多方面的信息确定采摘机器人如何对识别到的果实进行抓取，确定果实的采摘顺序，能够在提高采摘机器人抓取成功率的同时降低机械臂的能量消耗，提高了采摘成功率，降低了果实损坏率。
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公开(公告)号：CN116235703A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310088040.5
申请日：2023-02-09
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种甜椒采摘装置及控制方法。采摘装置，包括伺服电动双指平行夹持器模块、剪切模块、触觉传感模块、果实收集装置和步进电机丝杠滑台。本发明采用夹持甜椒果梗和剪切果梗的方式进行采摘，夹持模块采用舵机进行驱动结构小巧，模拟电推剪式切割果梗，夹持末端和剪切锯片在厚度上为1.2cm左右，由于末端很薄，在采摘过程中更灵活，能够适应不同长短果梗进行采摘，提高采摘成功率。另外夹持模块末端装有触觉传感器能精确感知果梗位置进行精确切割。末端装置还有果实回收装置，能够显著提高单果的采摘时间，提高采摘效率。
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公开(公告)号：CN114067309A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111242175.X
申请日：2021-10-25
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多视角三维重建的甜椒识别与采摘顺序确定方法。首先通过多视角三维重建结合多个视图获取目标果实的点云数据，可以有效减少点云噪声并减少叶子遮挡的影响；然后通过HSV识别算法对获取的RGBD点云信息进行识别滤除非红色甜椒果实点云；再通过欧几里德聚类求出甜椒果实点云团的数目以及每个甜椒果实点云团中点云的数目；最后对识别出的果实点云团即甜椒果实点云进行处理，求取每个果实点云团的大小、抓取的难易程度、每个果实点云团中最优抓取点到机械臂末端的距离，运用多目标优化算法求出果实的最优抓取顺序。本发明通过结合多方面的信息确定采摘机器人如何对识别到的果实进行抓取，确定果实的采摘顺序，能够在提高采摘机器人抓取成功率的同时降低机械臂的能量消耗，提高了采摘成功率，降低了果实损坏率。
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