摘要
本发明公开了一种基于多模态的夹切式柑橘采摘方法、末端执行器及应用。该方法通过构建视觉子网络和触觉子网络,进行多模态特征加权,得到神经网络模型,并进一步结合深度确定性策略梯度算法,设计容错机制,对神经网络模型进行优化,使神经网络模型能够自适应地调整采摘策略,从而对柑橘的位置进行精准定位,提高采摘效率。该末端执行器包括视觉传感系统、触觉传感系统、夹持部件、切割部件、驱动部件,通过夹持部件、切割部件的设计,减少对果实的损伤,确保采摘品质。
技术关键词
柑橘采摘方法
采摘末端执行器
薄型气缸
神经网络模型
触觉传感系统
切割部件
视觉传感系统
夹持部件
多模态
深度确定性策略梯度
滑台气缸
止回部件
触觉传感器
触觉特征
容错机制
夹持臂
驱动部件
刀架
视觉特征
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多元传感器
攻击检测方法
定义
场景
多元时序数据
混合整数线性规划模型
嵌入特征
样本
神经网络模型
车辆
转换误差
神经网络分类
坐标
转换方法
神经网络模型
样本检测方法
神经网络模型
度量
多粒度特征
皮尔逊相关系数