一种基于融合滤波算法的苹果动态轨迹预测方法

本发明公开了一种基于融合滤波算法的苹果动态轨迹预测方法，按以下步骤进行：一是准备，二是创建空间约束模型；三是执行录入历史经验池作业，然后引入历史位置加权并同时进行初始化作业；四是引入自适应粒子数；五是预测；六是误差权重修正。空间约束模型，可以方便地去除超出了空间约束模型的异常值，既减小了计算量，又避免异常值参与计算导致预测结果出现较大偏差，提高预测效率和准确性。通过历史位置加权，使粒子权重更符合真实轨迹，提高预测精度。自适应粒子数调整策略既能减少计算量，又能提高预测精度。误差权重修正能够提高预测误差小的预测方法的权重，提高最终预测结果的精度和可靠性，更有效地指引机械臂采摘苹果，提高采摘效率。