摘要
本发明涉及自动采摘技术领域,更具体地说,涉及基于无人机与深度学习的松子自动采摘方法及其系统,控制无人机在松子林上空按照预设轨迹飞行,获取松子林的图像数据和无人机的飞行参数数据;利用深度学习图像分割算法提取松子区域,得到松子目标数据;根据松子目标数据,计算松子目标的预测框参数;基于预测框参数,利用机器学习方法计算不同松子目标的优先级,确定采摘顺序;根据松子目标数据和飞行参数数据,计算松子目标的三维位置坐标;基于三维位置坐标和采摘顺序,利用路径规划算法生成无人机的飞行路径;激活无人机上的机械臂,执行松子采摘操作;将采摘的松子存储在无人机的收集装置中;生成采摘任务完成报告,实现了自动采摘。
技术关键词
飞行参数数据
采摘方法
控制无人机
生成无人机
机械臂
深度学习图像
路径规划算法
机器学习方法
障碍物
分割算法
坐标
参数计算方法
实例分割模型
无人机电量
中央控制系统
中央控制模块
系统为您推荐了相关专利信息
机械臂机构
桁架
并联机器人
益智玩具
编程玩具技术
末端执行器
关节
运动控制模型
冗余机械臂
表达式
机械臂控制设备
旋转驱动机构
横轴
齿轮轴
气动推杆