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申请/专利权人：佛山市中科农业机器人与智慧农业创新研究院;石河子大学
摘要：一种基于机器视觉与激光雷达的葡萄收获机识别、导航与控制的方法与系统，以及分别与所述主控制系统连接的底盘控制模块、多源信息感知与导航模块以及采摘机械臂仿生控制模块，其方法主要包括机器人果园手眼标定、葡萄识别与定位方法、葡萄果串生长高度计算方法、葡萄果梗关键点位置计算方法、自主导航控制方法、采摘机械臂仿生控制方法和多任务自主决策控制方法等；本发明可实现智能化葡萄的快速收获，可解决低效率人工采摘与葡萄有限收获周期之间的矛盾，满足了大规模葡萄无人采摘的需求。
主权项：1.一种基于机器视觉与激光雷达的葡萄收获机的识别、导航与控制方法，其特征在于，它包括：手眼标定，确定第一组双目视觉模块与采摘机械臂坐标系之间的转换关系；葡萄识别与定位，采集葡萄样本图像，对图像进行旋转、镜像、亮度调节、增加噪声等手段对样本图像数据集进行扩充；然后对图像中的葡萄及其果梗打标签，采用YOLOv8深度学习网络对图像和标签进行训练，获取最佳训练权重；通过调用YOLOv8最佳训练权重，通过YOLOv8模型对葡萄及其果梗进行检测，并获取其二维目标信息；通过相机双目立体匹配原理得到葡萄果实与果梗目标的深度图，然后通过三维重构，得到葡萄果实与果梗的点云信息，并计算获取果实与果梗目标的三维位置，并把坐标传输给仿生机械臂控制模块；葡萄果串生长高度计算，基于YOLOv8模型的识别结果，计算当前视场下果串矩形框顶端中点二维目标信息，取其中点y值为该串葡萄的生长高度；葡萄果梗关键点位置计算，基于YOLOv8模型的识别结果，计算当前视场下果梗矩形框底端中点二维目标信息，取其中点y值为当前葡萄果梗最低点高度，果梗矩形框顶端中点二维目标信息，取其中点y值为当前葡萄果梗最高点高度；自主导航控制，分为果园地图构建、非结构化道路分割、导航路径提取以及自主避障部分。
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百度查询： 佛山市中科农业机器人与智慧农业创新研究院 石河子大学 基于机器视觉与激光雷达的葡萄收获机识别、导航与控制的方法与系统
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