摘要
本申请涉及采茶机器人路径规划控制技术领域,提供了一种基于环境感知的茶园道路自动规划导航方法及系统,其首先利用计算机视觉技术获取茶园环境数据,并通过算法提取特征得到道路数据。然后,使用机器学习算法对道路数据进行分类分割,得到多种道路数据。接着,结合道路状况和车辆行驶数据,通过深度学习算法预测路面物体轨迹,进行路径规划以获取最优路径。最后,根据实时监测数据和车辆状态数据识别安全隐患并进行规避。本申请相较于现有技术,利用计算机视觉技术和机器学习算法实现了茶园道路的自动规划和导航,提高了准确性和优化性,解决了路径规划算法对实际环境适应性较差的问题,进一步提高了茶园作业的安全性。
技术关键词
规划导航方法
茶园环境
车辆行驶数据
车辆状态数据
机器学习算法
实时监测数据
深度学习算法
计算机视觉技术
计算机视觉算法
路面
FAST算法
轨迹
交通流量信息
物体
多光谱相机技术
规划控制技术
红外相机技术
车辆行进路径
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物料水分含量
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生成控制指令
信息采集模块
数据处理中心
舌诊方法
舌象图像
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机器学习算法
自动化算法
人工智能算法
指标
XGBoost模型
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工艺设计方法
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磁控溅射沉积
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储能单元