摘要
本发明公开了一种自主授粉机器末端与目标定位姿态误差估计的补偿方法,包括如下步骤:步骤S1,收集训练数据;步骤S2,构建并训练一个基于Transformer结构的深度回归网络模型;步骤S3,当授粉机器实际执行授粉任务时,对机械臂末端相机实时采集的图像输入到网络模型中进行推理;步骤S4,通过过误差补偿的方式减小机械臂末端位姿状态和期望的零误差状态之间的平移和旋转误差;步骤S5,误差补偿后的机械臂末端刷头处于接近理想授粉位置的状态,然后再微小范围内进行伺服视觉搜索操作,进一步确保刷头准确接触花蕊并完成授粉任务。这种方法能提高授粉机器末端定位的精度与授粉效率,具有更好的可视性与可迁移性,尤其适合处理遮挡、角度变化等复杂温室场景。
技术关键词
姿态误差
机械臂
旋转误差
混合损失函数
深度回归网络
收集训练数据
补偿方法
图像特征提取
刷头
误差状态
深度网络结构
多头注意力机制
编码模块
前馈神经网络
轨迹
平移误差
误差预测
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