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题名基于深度卷积CNN的采摘机器人动态避障方法研究
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作者
张茉莉
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机构
泉州信息工程学院
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出处
《黑龙江工业学院学报（综合版）》
2024年第7期122-129,共8页
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基金
福建省中青年教育科研项目(科技类)“基于无意识设计理念的急救装备设计研究”(项目编号:JAT190934)。
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文摘
种植园环境除了静态障碍物外,还存在较多动态障碍物,干扰采摘机器人行动。为了提升采摘机器人动态避障能力,引入深度卷积CNN,提出一种新的避障方法。以立体视觉系统实时感知外界环境,获取深度图像;利用深度卷积CNN提取深度图像特征,识别动态障碍物,根据机器人与障碍物之间的相对速度进行适当调整,以保持安全距离,控制机器人移出碰撞区域,实现动态避障。实验结果表明:所研究的采摘机器人和障碍物未发生碰撞行为,且每一次相遇时采摘机器人与动态障碍物之间的实际距离均大于1m安全距离限值。由此证明,研究方法具有有效性。
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关键词
深度卷积cnn
采摘机器人
立体视觉系统
动态避障方法
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Keywords
deep convolution cnn
picking robot
stereo vision system
dynamic obstacle avoidance method
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分类号
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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