申请/专利权人：河南科技学院

申请日：2024-01-18

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117581763B

主分类号：A01G23/10

分类号：A01G23/10;G06T7/00;G06T7/70;A01G23/12;H04N23/50

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.05#授权;2024.03.12#实质审查的生效;2024.02.23#公开

摘要：一种基于多源数据的割胶路径动态调整方法，包括以下步骤：通过高清摄像头获取将要进行割胶的橡胶树图像数据，并确定割胶线；当刀具按割胶线对橡胶树进行切割时，通过第一三维力传感器和二三维力传感器实时获取力反馈数据信息；根据力反馈数据信息对刀具的角度进行调整以适应割胶线的空间变化曲率；通过构建因子图对割胶装置在割胶线路径上每一点的位姿状态进行最优评估；将割胶线上每一段无限微分的直线进行遍历后完成割胶作业。通过深度相机确定世界坐标系下橡胶树的割胶区域与割胶机构的位置信息，根据三维力传感器和高清摄像头反馈的实时数据信息，控制改变刀具的角度与割胶距离，对割胶线路径的动态调整和优化，提高割胶质量和效率。

主权项：1.一种基于多源数据的割胶路径动态调整方法，包括机械臂，在机械臂的执行端固定连接有割胶装置和深度相机，其特征在于：割胶装置包括第一三维力传感器、第二三维力传感器、刀具和高清摄像头，第一三维力传感器的一侧与机械臂固定连接，第一三维力传感器的另一侧与用于驱动刀具移动的驱动装置固定连接，刀具固定连接在第二三维力传感器的一侧，第二三维力传感器的另一侧与驱动装置固定连接，割胶路径动态调整方法包括以下步骤：步骤1：通过高清摄像头获取将要进行割胶的橡胶树图像数据，并确定割胶线；步骤2：当刀具按割胶线对橡胶树进行切割时，通过第一三维力传感器和二三维力传感器实时获取力反馈数据信息；步骤3：根据力反馈数据信息对刀具的角度进行调整以适应割胶线的空间变化曲率；步骤4：通过构建因子图对割胶装置在割胶线路径上每一点的位姿状态进行最优评估；选取割胶路径中临近的三点相对于坐标系Ox，y，z的坐标x1，x2，x3，三点间的两段距离l1、l2，刀具在经过三点中任意一点的时间段内第一三维力传感器获取的力反馈数据的集合组成三个数组f1，f2，f3，通过贝叶斯网络来描述因子图优化评估模型；PX，Z＝PZ|XPX Pz11，z12，z13，z21，z22，z23，z31，z32|x1，x2，x3，f1，f2，f3，l1，l2＝Pz11|x1，l1Pz12|x2，l1Pz13|x3，l2Pz21|x1，f1Pz22|x2，f2Pz23|x3，f3·Pz31|x1，x2Pz32|x2，x3上式中，所有观测变量的条件概率是以一个乘积的形式存在，系统状态的概率分布和给定系统状态下的观测量的条件概率相乘得到的联合概率，因子图表示为：φX≈φx1，l1，f1φx2，l2，f2φx1，l3，f3φx1，x2φx2，x3φx1，f1其中，φx1，l1，f1φx2，l2，f2φx1，l3，f3表示观测量因子的乘积，φx1，x2φx2，x3表示状态量之间的因子，φx1，f1表示先验因子；求解因子图就是将这些因子相乘求一个最大值，得到的系统状态就是概率上最优的系统状态；然后应用贝叶斯定律，通过给定的观测量Z求解状态量X的概率正比于先验的状态量X，使得条件概率最大，即求解最大后验分布； 上式中分母的Z先验值与X相互独立；上式进行如下变换； 上式中左边项X*表示最大后验概率，公式右边项中的X是先验概率，且是上一时刻的最优后验概率，PZ|X表示由传感器模型给定的似然概率；根据中心极限定理，绝大多数传感器的噪音是符合高斯分布的，所以每个因子都是用指数函数来定义，且一个因子有一个变量的误差函数和一个度量，则得出： 因此，割胶装置最优的位姿状态概率表示为： 步骤5：将割胶线上每一段无限微分的直线进行遍历后完成割胶作业。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 河南科技学院 一种基于多源数据的割胶路径动态调整方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD