串果柔顺收集轨迹规划方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种串果柔顺收集轨迹规划方法及装置，属于机器人技术领域，该方法包括：确定待收集串果收集路径上的目标空间点集，目标空间点集包括起止空间点以及至少一个中间空间点；利用目标空间点集对串果收集的参考轨迹进行轨迹分割，得到多段分割轨迹和每段分割轨迹对应的参考轨迹段；利用每段分割轨迹对其对应的参考轨迹段进行模仿学习计算，确定每段分割轨迹对应的最优学习轨迹，并对每段最优学习轨迹进行拼接，生成待收集串果的最优收集轨迹。本发明专利技术可以有效提升机器人执行串果收集的柔顺性，使水果收获机器人具备通过学习人工技能生成最优收集轨迹规划的能力，可以很好地满足串状水果柔顺放置的需求。足串状水果柔顺放置的需求。足串状水果柔顺放置的需求。

【技术实现步骤摘要】
串果柔顺收集轨迹规划方法及装置


[0001]本专利技术涉及机器人
，尤其涉及一种串果柔顺收集轨迹规划方法及装置。

技术介绍

[0002]水果收获机器人由于具有取代人工操作的独特优势，已成为智慧农业的核心要素，通过开发并应用鲜果采摘机器人，可以满足标准化温室和果园种植场景的生产和应用需求。然而，收获机器人的研发通常不会考虑机器人收集过程中也会对新鲜水果本身造成机械损害。以串状水果葡萄为例，当执行器运动过快，瞬时刚性操作可导致葡萄果粒的脱落；收集操作时，刚性操作会与放置平面发生碰撞造成葡萄的损伤。因此，在采摘过程中降低鲜果损伤率是鲜食葡萄采摘的必要条件。
[0003]针对串果采摘后合理规划串果的收集轨迹，实现柔顺收集，避免串果的果实掉落、果体损伤和果实腐烂，是收获机器人实现高效精准无损收获操作的必要前提，其已然成为农业机器人领域的研究热点。然而，现有收获机器人执行的模仿学习方法，无法满足串状水果柔顺放置的需求。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种串果柔顺收集轨迹规划方法及装置，用以解决现有技术中现有收获机器人执行的模仿学习方法，无法满足串状水果柔顺收集需求的缺陷。
[0005]本专利技术提供一种串果柔顺收集轨迹规划方法，包括：确定待收集串果收集路径上的目标空间点集，所述目标空间点集包括起止空间点以及至少一个中间空间点；利用所述目标空间点集对串果收集的参考轨迹进行轨迹分割，得到多段分割轨迹和每段所述分割轨迹对应的参考轨迹段；所述参考轨迹是基于收集串果的多组人工示教轨迹信息确定的；利用每段所述分割轨迹对其对应的参考轨迹段进行模仿学习计算，确定每段所述分割轨迹对应的最优学习轨迹，并对每段所述最优学习轨迹进行拼接，生成所述待收集串果的最优收集轨迹。
[0006]根据本专利技术提供的一种串果柔顺收集轨迹规划方法，所述利用每段所述分割轨迹对其对应的参考轨迹段进行模仿学习计算，确定每段所述分割轨迹对应的最优学习轨迹，包括：利用核化运动基元算法，根据每段所述分割轨迹对应的参考轨迹段，确定每段所述分割轨迹的学习轨迹；利用遗传算法，以每段所述分割轨迹对应的学习轨迹和每段所述分割轨迹对应的参考轨迹段之间的均方误差最小为目标，确定每段所述分割轨迹对于其对应的参考轨迹段的最优学习轨迹。
[0007]根据本专利技术提供的一种串果柔顺收集轨迹规划方法，所述利用核化运动基元算
法，根据每段所述分割轨迹对应的参考轨迹段，确定每段所述分割轨迹的学习轨迹，包括：利用信息散度最小化方法，计算出每段所述分割轨迹与其对应的参考轨迹段之间的均值与协方差的最优解；基于所述均值与协方差的最优解，确定每段所述分割轨迹对于其对应的参考轨迹段的学习轨迹。
[0008]根据本专利技术提供的一种串果柔顺收集轨迹规划方法，所述利用遗传算法，以每段所述分割轨迹对应的学习轨迹和每段所述分割轨迹对应的参考轨迹段之间的均方误差最小为目标，确定每段所述分割轨迹对于其对应的参考轨迹段的最优学习轨迹，包括：采用二层编码方法，根据每段所述分割轨迹对应的学习轨迹和每段所述分割轨迹对应的参考轨迹段，生成多条染色体，作为初始种群；根据每段所述分割轨迹对应的学习轨迹和每段所述分割轨迹对应的参考轨迹段之间的均方误差，确定算法的适应度函数；基于所述初始种群进行遗传操作，在满足预设终止条件的情况下，获得最优染色体；根据所述二层编码方法，对所述最优染色体进行解码，得到每段所述分割轨迹对于其对应的参考轨迹段的最优学习轨迹。
[0009]根据本专利技术提供的一种串果放置轨迹规划方法，所述基于所述初始种群进行遗传操作，在满足预设终止条件的情况下，获得最优染色体，包括：从所述初始种群中选取适应度函数值小的多个染色体作为多个父代个体；对每个所述父代个体进行遗传操作，生成对应的子代群体，并根据每个所述父代个体和对应的子代群体，得到多个新的种群；从每个所述新的种群中，保留适应度函数值小的多个目标染色体；在满足预设终止条件的情况下，从所述多个目标染色体中确定适应度函数值最小的染色体，得到所述最优染色体。
[0010]根据本专利技术提供的一种串果柔顺收集轨迹规划方法，所述确定待收集串果收集路径上的目标空间点集，包括：根据所述待收集串果的初始悬挂空间位置，确定所述待收集串果收集路径上的起始空间点；根据所述待收集串果的尺寸信息以及放置区域的尺寸信息和位置信息，确定所述待收集串果收集路径上的终止空间点以及多个中间空间点。
[0011]根据本专利技术提供的一种串果柔顺收集轨迹规划方法，在所述利用所述目标空间点集对串果收集的参考轨迹进行轨迹分割，得到多段分割轨迹和每段所述分割轨迹对应的参考轨迹段之前，所述方法还包括：将收集串果的多组所述人工示教轨迹信息作为训练集；以训练集中每组所述人工示教轨迹信息的时间序列、位移轨迹点序列作为示教数据，使用高斯混合模型和高斯混合回归算法从所述示教数据中提取轨迹分布，生成串果收集的参考轨迹。
[0012]本专利技术还提供一种串果柔顺收集轨迹规划装置，包括：处理模块，用于确定待收集串果收集路径上的目标空间点集，所述目标空间点集
包括起止空间点以及至少一个中间空间点；分割模块，用于利用所述目标空间点集对串果收集的参考轨迹进行轨迹分割，得到多段分割轨迹和每段所述分割轨迹对应的参考轨迹段；所述参考轨迹是基于收集串果的多组人工示教轨迹信息确定的；生成模块，用于利用每段所述分割轨迹对其对应的参考轨迹段进行模仿学习计算，确定每段所述分割轨迹对应的最优学习轨迹，并对每段所述最优学习轨迹进行拼接，生成所述待收集串果的最优sh轨迹。
[0013]本专利技术提供的串果柔顺收集轨迹规划方法及装置，通过对收集串果的多组人工示教轨迹信息进行模仿学习计算得到串果收集的参考轨迹，以将人工先验技能融入到串果收集路径规划中，同时通过计算待收集串果收集路径上的目标空间点集，对串果收集的参考轨迹进行轨迹分割，得到多段分割轨迹以及每段所述分割轨迹对应的参考轨迹段，同时对每段分割轨迹对其对应的参考轨迹段进行模仿学习计算，获取到每段分割轨迹对应的最优学习轨迹，最后进行拼接得到待收集串果的最优收集轨迹，利用分段轨迹学习的方式，实现分段自适应轨迹规划，获取更接近人工技能的柔顺收集轨迹，可以有效提升机器人执行串果收集的柔顺性，使水果收获机器人具备通过学习人工技能生成最优收集轨迹规划的能力，可以很好地满足机器人对串状水果柔顺收集的需求。
附图说明
[0014]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0015]图1是本专利技术提供的串果柔顺收集轨迹规划方法的流程示意图；图2是本专利技术提供的串果柔顺收集轨迹规划方法中串果收集的轨迹示意图；图3是本专利技术提供的串果柔顺收集轨迹规划方法中串果收集的轨迹空间点状态示意图；图4是本专利技术提供的串果柔顺收集轨迹规划装置的结构示意图。
具体实施方式本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种串果柔顺收集轨迹规划方法，其特征在于，包括：确定待收集串果收集路径上的目标空间点集，所述目标空间点集包括起止空间点以及至少一个中间空间点；利用所述目标空间点集对串果收集的参考轨迹进行轨迹分割，得到多段分割轨迹和每段所述分割轨迹对应的参考轨迹段；所述参考轨迹是基于收集串果的多组人工示教轨迹信息确定的；利用每段所述分割轨迹对其对应的参考轨迹段进行模仿学习计算，确定每段所述分割轨迹对应的最优学习轨迹，并对每段所述最优学习轨迹进行拼接，生成所述待收集串果的最优收集轨迹。2.根据权利要求1所述的串果柔顺收集轨迹规划方法，其特征在于，所述利用每段所述分割轨迹对其对应的参考轨迹段进行模仿学习计算，确定每段所述分割轨迹对应的最优学习轨迹，包括：利用核化运动基元算法，根据每段所述分割轨迹对应的参考轨迹段，确定每段所述分割轨迹的学习轨迹；利用遗传算法，以每段所述分割轨迹对应的学习轨迹和每段所述分割轨迹对应的参考轨迹段之间的均方误差最小为目标，确定每段所述分割轨迹对于其对应的参考轨迹段的最优学习轨迹。3.根据权利要求2所述的串果柔顺收集轨迹规划方法，其特征在于，所述利用核化运动基元算法，根据每段所述分割轨迹对应的参考轨迹段，确定每段所述分割轨迹的学习轨迹，包括：利用信息散度最小化方法，计算出每段所述分割轨迹与其对应的参考轨迹段之间的均值与协方差的最优解；基于所述均值与协方差的最优解，确定每段所述分割轨迹对于其对应的参考轨迹段的学习轨迹。4.根据权利要求2所述的串果柔顺收集轨迹规划方法，其特征在于，所述利用遗传算法，以每段所述分割轨迹对应的学习轨迹和每段所述分割轨迹对应的参考轨迹段之间的均方误差最小为目标，确定每段所述分割轨迹对于其对应的参考轨迹段的最优学习轨迹，包括：采用二层编码方法，根据每段所述分割轨迹对应的学习轨迹和每段所述分割轨迹对应的参考轨迹段，生成多条染色体，作为初始种群；根据每段所述分割轨迹对应的学习轨迹和每段所述分割轨迹对应的参考轨迹段之间的均方误差，确定算法的适应度函数；基于所述初始种群进行遗传操作，在满足预设终止条件的情况下，获得最优染色体；根据所述二层编码方法，对所述最优染色体进行解码，得到每段所述分割轨迹对于...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯青春，孙嘉慧，张艺凡，李涛，李亚军，
申请(专利权)人：北京市农林科学院智能装备技术研究中心，
类型：发明
国别省市：