基于逆运动学降维求解与YOLO v4的果实采摘系统研究

作     者：张晴晖 孔德肖 李俊萩 钟丽辉 ZHANG Qinghui;KONG Dexiao;LI Junqiu;ZHONG Lihui

作者机构：西南林业大学大数据与智能工程学院昆明650224 

基　　金：云南省科技厅生物资源数字化开发应用项目(202002AA10007) 云南省教育厅科学研究基金项目(2020J0402、2021J0153) 云南省农业联合项目(2018FG001-108) 

出 版 物：《农业机械学报》 (Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery)

年 卷 期：2021年第52卷第9期

页      码：15-23页

摘      要：为提高采摘设备的执行效率,采用六自由度机械臂、树莓派、Android手机端和服务器设计了一种智能果实采摘系统,该系统可自动识别不同种类的水果,并实现自动采摘,可通过手机端远程控制采摘设备的起始和停止,并远程查看实时采摘视频。提出通过降低自由度和使用二维坐标系来实现三维坐标系中机械臂逆运动学的求解过程,从而避免了大量的矩阵运算,使机械臂逆运动学求解过程更加简捷。利用Matlab中的Robotic Toolbox进行机械臂三维建模仿真,验证了降维求解的可行性。在果实采摘流程中,为了使机械臂运动轨迹更加稳定与协调,采用五项式插值法对机械臂进行运动轨迹规划控制。基于Darknet深度学习框架的YOLO v4目标检测识别算法进行果实目标检测和像素定位,在Ubuntu 19.10操作系统中使用2000幅图像作为训练集,分别对不同种类的果实进行识别模型训练,在GPU环境下进行测试,结果表明,每种果实识别的准确率均在94%以上,单次果实采摘的时间约为17 s。经过实际测试,该系统具有良好的稳定性、实时性以及对果实采摘的准确性。

主 题 词：果实采摘系统 机械臂逆运动学 降维 目标检测 YOLO v4 运动轨迹规划 

学科分类：13[艺术学] 08[工学] 0710[理学-生物科学类] 1305[艺术学-设计学类] 080202[080202] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 0835[0835] 0901[农学-植物生产类] 0802[工学-机械学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.6041/j.issn.1000-1298.2021.09.002

馆 藏 号：203104987...