基于本体与认知经验的农业机器人视觉分类决策方法

基于小样本数据下认知经验知识辅助计算机进行决策,对实现农业领域机器人智能认知决策与助力智慧农业发展具有重要意义。本文在统计计数、支持向量机（SVM）等图像属性信息学习方法基础上,使用Protégé等工具,基于认知经验构建水果识别分类的专业知识库;然后根据图像颜色与形状信息,进行知识库搜索推理得到分类决策。实验在Fruit360数据集中共选择2091幅葡萄、香蕉、樱桃水果图像作为测试集,并各挑选30幅图像作为属性信息训练集与验证集,结果表明当前数据下葡萄与樱桃识别准确率为100%,香蕉识别准确率为93.30%。仅在知识库添加黄桃知识后,对984幅黄桃图像样本进行测试,其分类准确率为97.05%。表明本文方法能有效完成图像分类决策任务,且具有良好的过程可解释性、能力共享性和可拓展性。     

基于深度强化学习的虚拟机器人采摘路径避障规划

针对采摘机器人在野外作业环境中,面临采摘任务数量多,目标与障碍物位置具有随机性和不确定性等问题,提出一种基于深度强化学习的虚拟机器人采摘路径避障规划方法,实现机器人在大量且不确定任务情况下的快速轨迹规划。根据机器人本体物理结构设定虚拟机器人随机运动策略,通过对比分析不同网络输入观测值的优劣,结合实际采摘行为设置环境观测集合,作为网络的输入;引入人工势场法目标吸引和障碍排斥的思想建立奖惩函数,对虚拟机器人行为进行评价,提高避障成功率;针对人工势场法范围斥力影响最短路径规划的问题,提出了一种方向惩罚避障函数设置方法,将障碍物范围惩罚转换为单一方向惩罚,通过建立虚拟机器人运动碰撞模型,分析碰撞结果选择性给予方向惩罚,进一步优化了规划路径长度,提高采摘效率;在Unity内搭建仿真环境,使用ML-Agents组件建立分布式近端策略优化算法及其与仿真环境的交互通信,对虚拟机器人进行采摘训练。仿真实验结果显示,不同位置障碍物设置情况下虚拟机器人完成采摘任务成功率达96.7%以上。在200次随机采摘实验中,方向惩罚避障函数方法采摘成功率为97.5%,比普通奖励函数方法提高了11个百分点,采摘轨迹规划平均耗时0.64s/次,相较于基于人工势场法奖励函数方法降低了0.45s/次,且在连续变动任务实验中具有更高的适应性和鲁棒性。研究结果表明,本系统能够高效引导虚拟机器人在避开障碍物的前提下快速到达随机采摘点,满足采摘任务要求,为真实机器人采摘路径规划提供理论与技术支撑。     

蔗渣智能液压打包机的设计与试验

开发了一款智能蔗渣打包机,采用结构紧凑且稳定性较好的一体化的液压回路系统执行打包动作。设计了基于PLC的控制系统,以简化设备操作,实现所需的控制功能。这个系统能够远程控制蔗渣打包机的启动、打包、送料、计数和停止等动作,同时可以单独控制蔗渣打包机的各个电气设备的启停。此外,该系统还具备智能打包功能,显著改善了工作环境,提高了工作效率,降低了成本。一名操作员能够同时管理3~4台设备,同时远程控制功能还可以避免因工人操作设备而引发的安全事故。     

基于改进YOLO v3网络的夜间环境柑橘识别方法

为研究夜间环境下采摘机器人的视觉检测技术,实现采摘机器人的夜间作业,提出了一种多尺度卷积神经网络Des-YOLO v3算法,可实现夜间复杂环境下成熟柑橘的识别与检测。借鉴残差网络和密集连接网络,设计了Des-YOLO v3网络结构,实现了网络多层特征的复用和融合,加强了小目标和重叠遮挡果实识别的鲁棒性,显著提高了果实检测精度。柑橘识别试验结果表明, Des-YOLO v3网络的精确率达97.67%、召回率为97.46%、F1值为0.976,分别比YOLO v3网络高6.26个百分点、6.36个百分点和0.063。同时,经过训练的模型在测试集下的平均精度(mAP)为90.75%、检测速度达53f/s,高于YOLO v3_DarkNet53网络的平均精度88.48%,mAP比YOLO v3_DarkNet53网络提高了2.27个百分点,检测速度比YOLO v3_DarkNet53网络提高了11f/s。研究结果表明,本文提出的Des-YOLO v3网络对野外夜间复杂环境下成熟柑橘的识别具有更强的鲁棒性和更高的检测精度,为柑橘采摘机器人的视觉识别提供了技术支持。     

基于深度语义分割网络的荔枝花叶分割与识别

针对使用目标检测、实例分割方法无法对复杂自然环境下稠密聚集的荔枝花进行识别的问题,提出一种基于深度语义分割网络识别荔枝花、叶像素并实现分割的方法.首先在花期季节于实验果园拍摄荔枝花图像;然后制作标签,并进行数据增强;构建深度为34层的ResNet主干网络,在此基础上引入稠密特征传递方法和注意力模块,提取荔枝花、叶片的特...