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申请/专利权人：广东技术师范大学
摘要：本发明提出了一种基于改进yolov5算法的采摘机器人及采摘机器人，方法包括：搭建果园模拟环境，生成采摘任务确定机器人的目标路径，通过传感器实时检测路径的误差值，根据误差值计算比例参数P，通过比例参数P的控制信号调整机器人的运动状态；采用视频流处理框架加载yolov5算法模型构建视频处理通道，对视频处理通道配置推理引擎执行推理加速任务；采集目标视频流作为yolov5算法模型的输入，分别采用转置卷积、全局上下文块以及C3GHOST卷积优化yolov5算法模型，输出目标视频流中采摘目标的像素坐标，根据坐标转换获取相对坐标；通过运动学逆解计算机械臂静态运动参数，采用多项式插补求解机械臂的动态运动参数，基于运动参数及相对坐标控制采摘机器人执行采摘任务。
主权项：1.一种基于改进yolov5算法的采摘机器人控制方法，其特征在于，所述方法包括：搭建果园模拟环境，生成目标采摘任务确定机器人的目标路径，通过传感器实时检测机器人移动路径同所述目标路径的误差值，根据误差值计算比例参数P，并通过PID控制器反馈所述比例参数P的控制信号调整机器人的运动状态；采用视频流处理框架加载yolov5算法模型构建视频处理通道，对所述视频处理通道配置推理引擎执行推理加速任务；采集目标视频流作为所述yolov5算法模型的输入，分别采用转置卷积、全局上下文块以及C3GHOST卷积优化所述yolov5算法模型，输出所述目标视频流中采摘目标的识别结果、像素坐标以及测量像素距离与实际距离的比例关系，根据坐标转换获取所述像素坐标的相对坐标；通过运动学逆解计算所述相对坐标对应的机械臂静态运动参数，采用五次多项式插补求解机械臂的动态运动参数，基于静态运动参数、动态运动参数以及相对坐标控制采摘机器人执行目标采摘任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东技术师范大学 基于改进yolov5算法的采摘机器人控制方法及采摘机器人
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