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申请/专利权人：佛山大学
摘要：本申请适用于智能控制的技术领域，提供了一种面向重度遮挡目标的采摘机器人自适应容错作业方法，其方法包括先基于相机，获取第一待检测图像信息，如果第一待检测图像信息中存在潜在采摘目标信息，则获取第二待检测图像信息，如果第二待检测图像信息中存在确切采摘目标信息，则生成障碍物状态空间信息，再基于此生成空间位移量集信息，然后确定出奖励值信息并基于此，对机械臂进行多次控制，以使机械臂的末端逐步运动至确切采摘目标信息的位置。本申请能够实现将障碍物建模为高维参数空间中的多自由度弹性体，实施贯穿障碍物进行干涉式摘取的策略，结合深度强化学习模型以进一步提升机器人对障碍物的自适应性和自主作业效率，大幅度提高采摘效率。
主权项：1.一种面向重度遮挡目标的采摘机器人自适应容错作业方法，应用于采摘机器人，所述采摘机器人包括机械臂和相机，所述相机安装于所述机械臂的末端，其特征在于，所述方法包括：基于所述相机，获取第一待检测图像信息；根据已训练的深度目标检测网络，判断所述第一待检测图像信息中是否存在潜在采摘目标信息；若所述第一待检测图像信息中存在所述潜在采摘目标信息，则基于所述相机，获取第二待检测图像信息，其中，所述第二待检测图像信息的拍摄距离小于所述第一待检测图像信息的拍摄距离；根据所述深度目标检测网络，判断所述第二待检测图像信息中是否存在确切采摘目标信息；若所述第二待检测图像信息中存在所述确切采摘目标信息，则根据所述第二待检测图像信息，生成障碍物状态空间信息；基于所述障碍物状态空间信息，生成空间位移量集信息，其中，所述空间位移量集信息包括至少两个连续的空间位移量信息；根据所述空间位移量集信息和预设的奖励函数，确定奖励值信息；基于所述奖励值信息，对所述机械臂进行控制，以使所述机械臂的末端运动至所述确切采摘目标信息的位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 佛山大学 一种面向重度遮挡目标的采摘机器人自适应容错作业方法
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