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龙图腾网恭喜成都工业学院申请的专利采摘机械臂运动规划方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119188719B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410284965.1，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权采摘机械臂运动规划方法及系统是由禹玮;曾凤设计研发完成，并于2024-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本采摘机械臂运动规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供采摘机械臂运动规划方法及系统，涉及农业采摘技术领域，本发明通过在待采摘区域上进行成熟果蔬信息采集，生成第一采摘信息M1，使用无人机对待采摘区域进行视觉图像数据的空中采集，生成第二采摘信息M2；进行成熟果蔬信息的比对分析，生成被枝叶遮挡的成熟果蔬信息数据，采集被枝叶遮挡的成熟果蔬周边环境信息并生成第三采摘信息M3；融合第一采摘信息M1、第二采摘信息M2和第三采摘信息M3中的采集数据并进行分析处理后生成采摘评价模型P，基于采摘评价模型P的值域集合来生成初始规划路径H1，生成枝叶遮挡评价指数ZDZs，通过枝叶遮挡评价指数ZDZs的比对阈值U来判断果蔬采摘机械臂采摘运动规划时，并依次生成规划路径H2和规划路径H3。

本发明授权采摘机械臂运动规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.采摘机械臂运动规划方法，其特征在于，具体步骤包括：S1、获取待采摘区域的历史采摘数据和植物学数据库，并用于识别不同果蔬的生长周期、成熟特征关键信息；对采摘机械臂在待采摘区域的整体移动路径上进行成熟果蔬信息采集，并生成第一采摘信息M1；历史采摘数据包括过去在待采摘区域进行的果蔬采摘的日期、时间、产量、果蔬品种数据；植物学数据库包含不同果蔬的生长周期和成熟特征，其中成熟特征具体为颜色、大小、形状，以及最佳采摘时间；所述对采摘机械臂在待采摘区域的整体移动路径上进行成熟果蔬信息采集，并生成第一采摘信息M1，具体包括以下内容：所述第一采摘信息M1通过外置视觉传感器获取的数据，具体包括以下采集数据：果蔬位置与成熟度数据，通过外置视觉传感器捕捉果蔬的精确位置信息Wz1和成熟度信息，成熟度信息用CSd进行标定，成熟度信息CSd通过采集图像中果蔬的颜色C1、大小C2、形状C3数据后，经过函数计算获得，其中位置信息Wz1包括经纬度和海拔的GPS坐标；果蔬类型和特性数据，根据不同果蔬的类型特征LXTz，记录其特定的生长周期和成熟特征；机械臂当前位置和状态数据，包括机械臂的坐标Zb、方向Fx，以及当前执行的任务状态ZT数据；第一采摘信息M1公式为： 其中ln,sin,exp分别表示自然对数，平方根，正弦，指数函数；α,β为调节参数；Wz1＝GPSlat,GPSlon,GPSalt将Wz1的元素合并成一个标量值，具体使用经度、纬度和海拔的平均值来代表Wz1的标量值，标定公式如下所示： 其中，Wz1表示果蔬的精确位置信息，包括经度GPSlat，纬度GPSlon和海拔GPSalt；CSd＝k1·C1+k2·C2+k3·C3CSd表示成熟度信息，是基于果蔬颜色C1，大小C2和形状C3的函数，k1，k2和k3是根据实际情况设定的权重参数，用于调整颜色、大小和形状对成熟度评估的贡献程度；S2、通过搭载视觉识别摄像头的无人机对待采摘区域进行视觉图像数据的空中采集，且对无人机的旋翼旋转产生的风力方向进行调整，将被枝叶遮挡的果蔬显露出来，并生成大范围用于成熟果蔬采摘的第二采摘信息M2；获取第一采摘信息M1与第二采摘信息M2后进行成熟果蔬信息的比对分析，生成被枝叶遮挡的成熟果蔬信息数据；具体包括以下内容：监测无人机的旋翼在旋转时产生风力对周围植被的影响；调整无人机的飞行高度和角度，或者调整旋翼的转速，以产生合适的风力，使被枝叶遮挡的果蔬暴露出来；在调整风向的同时，无人机搭载的视觉识别摄像头继续捕捉图像，识别因风力而显露出来的果蔬；并将采集到的图像数据发送至处理中心，进行图像分析，识别成熟的果蔬；所述第二采摘信息M2具体包括以下采集数据：广域果蔬分布数据表示无人机提供的待采摘区域的广域分布图，包括果蔬的群体分布QTFb、行间距HJj；无人机通过其旋翼产表示的风力揭露的被枝叶遮挡的果蔬信息数据，具体数据包括，遮挡位置信息、可见部分的特征、遮挡程度、果蔬群体信息、枝叶运动数据，并依次进行标定，形成遮挡位置信息Wz2、可见部分的特征KJBf、遮挡程度ZDCs、果蔬群体信息GSQt、枝叶运动数据YDSj：其中，遮挡位置信息Wz2表示被遮挡果蔬在农田中的经纬度和海拔；可见部分的特征KJBf表示果蔬被遮挡后可见区域特征，可见区域特征包括D1颜色、D2大小、D3形状；遮挡程度ZDCs表示果蔬被遮挡的程度，果蔬群体信息GSQt表示该区域的多个果蔬被遮挡的情况数据；枝叶运动数据YDSj表示无人机旋翼风力导致的枝叶运动情况，包括枝叶的移动幅度YDFd和频率f；第二采摘信息M2公式为： 其中，ex,tanhx,Γx,xy,lnx分别表示指数，双曲正切，伽马函数，幂函数和自然对数；QTFb代表果蔬群体的广域分布；HJj代表农田中的行间距；其中被遮挡果蔬的位置信息Wz2公式为：Wz2＝GPSlat2,GPSlon2,GPSalt2将Wz2的元素合并成一个标量值，具体使用经度、纬度和海拔的平均值来代表Wz2的标量值，标定公式如下所示： 其中，Wz2表示果蔬的精确位置信息，包括经度GPSlat2，纬度GPSlon2和海拔GPSalt2果蔬可见部分的特征KJBf公式为：KJBf＝k4·D1+k5·D2+k6·D3其中，颜色D1，大小D2，形状D3,k4，k5和k6是根据实际情况设定的权重参数；S3、采集被枝叶遮挡的成熟果蔬周边环境信息并生成第三采摘信息M3；融合第一采摘信息M1、第二采摘信息M2和第三采摘信息M3中的采集数据并进行分析处理后生成采摘评价模型P，以及确定采摘评价模型P的值域集合，基于采摘评价模型P的值域集合来对机械臂与目标果实之间预采摘路径进行规划，生成初始规划路径H1；具体包括以下内容：第三采摘信息M3包括集成气象数据QXSj、光照条件数据GZTj、植被密度ZBMd和历史采摘数据LSCz：其中集成气象数据QXSj具体采集被枝叶遮挡的成熟果蔬周边温度Wd、湿度Sd、风速Fs，以及光照条件GZTj数据；光照条件数据GZTj包括日照时长t1和太阳位置tw；第三采摘信息M3公式为： 其中，Φx,logba分别表示标准正态分布函数，立方根和以b为底a的对数；所述融合第一采摘信息M1、第二采摘信息M2和第三采摘信息M3中的采集数据并进行分析处理后生成采摘评价模型P，以及确定采摘评价模型P的值域集合，具体包括以下内容，设定采摘评价模型P为： 其中：Wz1：代表果蔬的精确位置信息；CSd：代表成熟度信息，由果蔬的颜色C1、大小C2、形状C3计算得出；LXTz：代表果蔬类型和特性；Zb,Fx,ZT：分别代表机械臂的坐标、方向和当前执行的任务状态；M1，M2，M3：分别代表第一，第二和第三采摘信息；fi是一个高等积分函数，代表对环境因素的综合分析；高等积分函数fi定义为 YDFd和GSQt分别代表枝叶的移动幅度和果蔬群体信息；QTFb,HJj,Wz2,KJBf,ZDCs分别代表果蔬群体分布、行间距、遮挡位置信息、可见部分的特征和遮挡程度；S4、获取第一采摘信息M1、第二采摘信息M2和第三采摘信息M3后，生成枝叶遮挡评价指数ZDZs，设定枝叶遮挡评价指数ZDZs的比对阈值U，通过枝叶遮挡评价指数ZDZs的比对阈值U来判断果蔬采摘机械臂采摘运动规划时，是否能直接无视枝叶遮挡进行果蔬采摘，并依次生成规划路径H2和规划路径H3；具体包括以下内容：获取所述第一采摘信息M1、第二采摘信息M2和第三采摘信息M3并生成枝叶遮挡评价指数ZDZs，并设定枝叶遮挡评价指数ZDZs的比对阈值A，通过枝叶遮挡评价指数ZDZs的设定阈值A用来判断果蔬采摘机械臂运动时，是否能直接无视枝叶遮挡进行果蔬采摘；枝叶遮挡评价指数ZDZs的计算公式如下： 其中，φM1,M2,M3,t是一个基于采摘信息的积分函数，代表了采摘过程中遮挡的时间动态变化，其形式为：φM1,M2,M3,t＝λ1·M1t+λ2·sinM2t+λ3·cosM3tωi为归一化权重，FiH2,H3为基于路径规划的复杂信息过滤函数，表示不同路径规划下的遮挡情况；该函数可以具体表达为： 其中，M1，M2，M3分别代表第一，第二、第三采摘信息；t代表时间变量；T为采摘过程的总时长；A为设定的阈值；λ1,λ2,λ3为调节系数；H2与H3代表两种不同的路径规划；N为路径规划的数量；ò为防止分母为零的小量；设定ZDZs的值域为0,A，当ZDZs越接近A，判断果蔬采摘机械臂在遮挡环境下的运动越不受影响，生成优化规划路径H2，则路径规划无视枝叶遮挡进行成熟果蔬最短路径轨迹，即选择最短路径直接穿越枝叶区域；若枝叶遮挡评价指数ZDZs越接近0，判断果蔬采摘机械臂在遮挡环境下的运动受到较大影响，更倾向于选择避开遮挡的路径，生成优化规划路径H3，则路径规划对枝叶遮挡的触碰点以最少为主，减少果蔬采摘机械臂在转向时被枝叶卡住的概率；字符进行解释：e是自然对数的底数；dt是关于时间的积分，表示遮挡情况随时间的累积效果；φ是基于采摘信息的积分函数； 是一个求和函数，用于加权不同路径规划的信息过滤结果；ωi是归一化权重；S5、持续获取采摘机械臂在执行采摘过程中的环境变化数据，设定用于采摘机械臂脱离被卡住的状态的紧急响应机制，并判断是否有新的遮挡出现或现有遮挡状态改变，以确定是否触发紧急响应机制。

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