一种基于随机森林回归的履带采摘机器人稳定性判断及控制方法

本发明揭示了一种基于随机森林回归的履带采摘机器人稳定性判断与控制方法。该方法包括：首先，采集机械臂各关节角度、角速度、角加速度，履带底盘倾斜角度以及机械臂与底盘连接处的约束力和力矩；其次，多输出随机森林回归模型构建异构特征选择机制，预测X/Y/Z轴向力及X/Y轴向力矩；然后针对履带底盘建立倾覆稳定性评价模型，计算稳定区域；最后，对比实际支撑区域与稳定边界的范围判断系统稳定性。选取稳定性最佳的机械臂运动路径，若运动过程中有倾覆危险，通过调整产生最大倾覆力矩的关节速度和加速度维持整体稳定性。这种方法通过多目标机器学习模型实现了对动态载荷的实时响应，提升了履带底盘的抗倾覆能力，适用于果园采摘机器人领域，具备显著的应用价值。