基于深度相机的苹果采摘机器人的目标检测和路径规划算法研究

发布时间：2025-03-14 22:37

　　在我国的农业生产中,果蔬采摘一直是果蔬产业的重要组成部分,而由于农业生产技术水平的落后,采摘工作需要耗费大量的人力物力,增加了农业生产的成本,制约了农业现代化的发展。因此,应加快对采摘机器人的研究,提高采摘机器人的采摘效率,推动农业的转型升级,实现高度自动化和精确化的农业发展目标。本文在国家自然科学基金项目(31571571)“基于快速视觉伺服控制的多照度环境苹果高效机器采摘方法研究”的资助下,主要对苹果采摘机器人的目标检测和路径规划算法进行了研究,主要完成的工作有:1、苹果采摘机器人视觉伺服系统的设计。根据实验课题的目标与要求,设计了苹果采摘机器人的视觉平台,并完成了硬件结构的搭建和软件环境的选择。2、苹果识别算法的研究。要想提高苹果采摘机器人的采摘效率,首先需要在图像中快速且准确地识别出苹果。本文选用了卷积神经网络模型SSD作为基础的网络架构,从默认框设计,匹配原则和损失函数详细介绍了该网络框架的基本原理和构造,并且从默认框和基础网络层两方面对基础的SSD网络框架进行了改进。对于改进后的SSD网络框架,采用了苹果数据集进行训练和测试,并且选择了表现最为优越的模型参数。最终改进的SSD...

【文章页数】：97 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1.1苹果采摘机器人实验样机Fig.1.1Theexperimentalprototypeoftheapplepickingrobot

图1.1苹果采摘机器人实验样机1Theexperimentalprototypeoftheappl要对目标进行识别和定位，获得多实周围不同种类障碍物的位置分碍物并且确定采摘果实的顺序，从实的工作。本文首先利用神经网络度信息从路径规划方面继续提高别定位研究的快速识别....

图3.3匹配原则展示图

基于深度相机的苹果采摘机器人的目标检测和路径规划算法研究值的。如图3.3匹配原则展示图所示，在训练检测苹果的模型时也会采用多定的默认框来进行训练。在训练过程中，SSD的默认框与真实目标匹配的原要有两点。首先，对于图片中每个真实目标，找到与其IOU（Intersection....

图3.9Tanh函数图像

图3.9Tanh函数图像Fig.3.9Tanhfunctionimage()xxxxeeTxee函数在循环过程中会不断扩大目标特征的效果,因此当特征相差明数的效果会很好。与Sigmoid函数的不同的是，Tanh函数是0均值应用中Ta....

图3.10Relu函数图像

图3.10Relu函数图像Fig.3.10Relufunctionimage优化算法算法是通过改善内部的训练方式，来更新和计算影响模型训练和输，使其逼近或者达到最优点。梯度下降法是神经网络优化算法中应法。其主要思想是在每一次优化参数时，都会往当前位置负梯度方根据每一次....

本文编号：4034721