【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自动化采摘领域，尤其涉及一种采摘机器人果园作业区域划分方法、相应的装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、果实收获是葡萄种植管理环节中的重要部分，目前水果收获依然是一项依赖人工且效率低的工作；随着机器人技术的发展，自主导航的采摘机器人已广泛用于果实采摘领域，可显著提高作业效率，在采摘机器人各技术中，路径规划是重要组成部分；而对于果园路径规划任务，划分作业区域是其中一个重要环节。
2、现有的果实采摘机器人作业区域划分方法，通常是关注全局大范围划分，对于果实分布均匀的果园，这类方法能起到较好效果，而在相同的栽培条件下，葡萄的果实通常在树冠内较为均匀分布，特别是在采用高密度种植时，果实可能在某些区域聚集，特别是在光照充足的部位，如主干和主枝的外侧，导致这些位置的果实成熟较快，产量也相对较高。对于葡萄果实在葡萄果园中分布不均，规模较大的葡萄果园需要更多地关注有葡萄果实分布的聚集区域，现有技术中的采摘机器人作业区域划分方法虽然能对葡萄果园进行划分，但存在划分数量较多、划分效率不高以及划分精度不高等，无法着重关注有葡萄果实分布的聚集区域，对葡萄果实进行精准采摘等问题。
3、综上所述，适应现有技术中的采摘机器人作业区域划分方法，存在划分数量较多、划分效率不高以及划分精度不高等，无法着重关注有葡萄果实分布的聚集区域，对葡萄果实进行精准采摘等问题，本申请人出于解决该问题的考虑作出相应的探索。
技术实现思路
1、本申请的目的在于解决上述问题而提供一种采摘机
2、为满足本申请的各个目的，本申请采用如下技术方案：
3、适应本申请的目的之一而提出的一种采摘机器人果园作业区域划分方法，包括：
4、获取采摘机器人的信息采集模块中的激光雷达数据以及惯性测量单元数据，根据所述激光雷达数据以及惯性测量单元数据构建葡萄果园二维栅格地图，根据所述采摘机器人的信息采集模块和采摘模块之间的空间位姿关系以及所述葡萄果园二维栅格地图的栅格地图坐标系和葡萄果园坐标系之间的坐标关系，以构建葡萄果园空间模型；
5、确定所述采摘机器人的机械臂中的结构光相机所采集的每个葡萄果实串不同视角下的葡萄果实串点云数据以及其相对应的点云采集位置，采用预设的迭代最近点算法将所述不同视角下的葡萄果实串点云数据进行配准，以确定同一位置的完整葡萄果实串信息；
6、基于各个葡萄果实串相对应的点云采集位置，在所述葡萄果园空间模型中对不同位置的完整葡萄果实串信息进行整合，以确定各个葡萄果实串在所述葡萄果园二维栅格地图下的各个葡萄果实串相对应的葡萄果实串坐标以及整体分布信息；
7、确定所述机械臂中各个关节相对应的d-h标准参数，根据所述d-h标准参数得到所述机械臂中各个关节的齐次变换矩阵，以确定所述机械臂的末端执行器位置和姿态，采用概率密度函数根据多个所述末端执行器位置，以确定所述机械臂的采摘区域；
8、基于所述各个葡萄果实串相对应的葡萄果实串坐标以及所述机械臂的采摘区域确定各个葡萄果实串相对应的可达区域，根据所述各个葡萄果实串的整体分布信息以及所述各个葡萄果实串相对应的可达区域对所述采摘机器人在目标葡萄果园内的作业区域进行划分，以完成采摘机器人的采摘机器人果园作业区域划分。
9、可选的，根据所述激光雷达数据以及惯性测量单元数据构建葡萄果园二维栅格地图的步骤,包括：
10、确定所述采摘机器人的信息采集模块中的激光雷达数据以及惯性测量单元数据；
11、采用预设的同时定位与地图构建算法根据所述激光雷达数据以及所述惯性测量单元数据，构建目标葡萄果园的葡萄果园三维地图；
12、将所述葡萄果园三维地图投影至二维平面，以构建所述葡萄果园二维栅格地图。
13、可选的，确定所述采摘机器人的机械臂中的结构光相机所采集的每个葡萄果实串不同视角下的葡萄果实串点云数据以及其相对应的点云采集位置，采用预设的迭代最近点算法将所述不同视角下的葡萄果实串点云数据进行配准，以确定同一位置的完整葡萄果实串信息的步骤之前，包括：
14、采用所述采摘机器人的机械臂中的结构光相机采集目标葡萄果园中不同位置的视角信息，并记录机械臂的每个位姿参数,其中，所述位姿参数包括位置坐标以及旋转角度。
15、可选的，确定所述机械臂中各个关节相对应的d-h标准参数，根据所述d-h标准参数得到所述机械臂中各个关节的齐次变换矩阵，以确定所述机械臂的末端执行器位置和姿态，采用概率密度函数根据多个所述末端执行器位置，以确定所述机械臂的采摘区域的步骤，包括：
16、获取所述采摘机器人的机械臂中各个关节相对应的关节角、关节偏移、连杆长度以及连杆扭转角，其中，所述d-h标准参数包括关节角、关节偏移、连杆长度以及连杆扭转角；
17、根据所述各个关节相对应的关节角、关节偏移、连杆长度以及连杆扭转角，以确定各个关节相对应的齐次变换矩阵，将所述各个关节相对应的齐次变换矩阵进行相乘运算，以确定所述机械臂的末端执行器位置和姿态；
18、对所述末端执行器位置进行多次采样并记录多个所述末端执行器位置，采用预设的概率密度函数根据多个所述末端执行器位置，计算确定每个所述末端执行器位置的概率密度；
19、检测所述末端执行器位置的概率密度是否超过预设概率密度阈值，若超过，将超过预设概率密度阈值的位置作为所述机械臂的采摘区域。
20、可选的，基于所述各个葡萄果实串相对应的葡萄果实串坐标以及所述机械臂的采摘区域确定各个葡萄果实串相对应的可达区域的步骤，包括：
21、以每个葡萄果实串在目标葡萄果园中的坐标为中心，以所述机械臂的采摘区域为半径得到一个球形区域，将所述球形区域作为每个葡萄果实串相对应的可达区域，其中，该球形区域为采摘机器人能采摘到该葡萄果实串的空间位置；
22、将目标葡萄果园内的每个葡萄果实串的球形区域投影到二维平面，以确定每个葡萄果实串相对应的圆形区域，将所述圆形区域作为每个葡萄果实串的可达平面。
23、可选的，根据所述各个葡萄果实串的整体分布信息以及所述各个葡萄果实串相对应的可达区域对所述采摘机器人在目标葡萄果园内的作业区域进行划分的步骤，包括：
24、以靠近所述葡萄果园二维栅格地图的建图原点的第一个葡萄果实串为起始点，以所述机械臂的采摘区域的直径为半径，确定一个圆形覆盖区域，并根据各个葡萄果实串与所述建图原点之间的距离从近至远记录该圆形覆盖区域内的葡萄果实串编号为葡萄果实串p0、葡萄果实串p1、葡萄果实串p2、葡萄果实串p3、葡萄果实串p4；
25、确定所述圆形覆盖区域内的葡萄果实串p1、葡萄果实串p2、葡萄果实串p3、葡萄果实串p4相对应的可达区域；
26、判断所述葡萄果实串p1相对应的可达区域与所述葡萄果实串p2相对应的可达区域是否有交集，若所述葡萄果实串p1与所本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种采摘机器人果园作业区域划分方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的采摘机器人果园作业区域划分方法，其特征在于，根据所述激光雷达数据以及惯性测量单元数据构建葡萄果园二维栅格地图的步骤,包括：
3.根据权利要求1所述的采摘机器人果园作业区域划分方法，其特征在于，确定所述采摘机器人的机械臂中的结构光相机所采集的每个葡萄果实串不同视角下的葡萄果实串点云数据以及其相对应的点云采集位置，采用预设的迭代最近点算法将所述不同视角下的葡萄果实串点云数据进行配准，以确定同一位置的完整葡萄果实串信息的步骤之前，包括：
4.根据权利要求1所述的采摘机器人果园作业区域划分方法，其特征在于，确定所述机械臂中各个关节相对应的D-H标准参数，根据所述D-H标准参数得到所述机械臂中各个关节的齐次变换矩阵，以确定所述机械臂的末端执行器位置和姿态，采用概率密度函数根据多个所述末端执行器位置，以确定所述机械臂的采摘区域的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的采摘机器人果园作业区域划分方法，其特征在于，基于所述各个葡萄果实串相对应的葡萄果实串坐标以及所述机
6.根据权利要求5所述的采摘机器人果园作业区域划分方法，其特征在于，根据所述各个葡萄果实串的整体分布信息以及所述各个葡萄果实串相对应的可达区域对所述采摘机器人在目标葡萄果园内的作业区域进行划分的步骤，包括：
7.根据权利要求1至6任意一项所述的采摘机器人果园作业区域划分方法，其特征在于，所述点云采集位置表征指在葡萄果园中每个葡萄果实串采集时的具体空间坐标及其相关状态信息；所述概率密度函数包括高斯分布模型或高斯混合模型，所述同时定位与地图构建算法包括FASTL IO算法、L IOSAM算法或R3 li ve算法。
8.一种采摘机器人果园作业区域划分装置，其特征在于，包括:
9.一种电子设备，包括中央处理器和存储器，其特征在于，所述中央处理器用于调用运行存储于所述存储器中的计算机程序以执行如权利要求1至7中任意一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其以计算机可读指令的形式存储有依据权利要求1至7中任意一项所述的方法所实现的计算机程序，该计算机程序被计算机调用运行时，执行相应的方法所包括的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种采摘机器人果园作业区域划分方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的采摘机器人果园作业区域划分方法，其特征在于，根据所述激光雷达数据以及惯性测量单元数据构建葡萄果园二维栅格地图的步骤,包括：
3.根据权利要求1所述的采摘机器人果园作业区域划分方法，其特征在于，确定所述采摘机器人的机械臂中的结构光相机所采集的每个葡萄果实串不同视角下的葡萄果实串点云数据以及其相对应的点云采集位置，采用预设的迭代最近点算法将所述不同视角下的葡萄果实串点云数据进行配准，以确定同一位置的完整葡萄果实串信息的步骤之前，包括：
4.根据权利要求1所述的采摘机器人果园作业区域划分方法，其特征在于，确定所述机械臂中各个关节相对应的d-h标准参数，根据所述d-h标准参数得到所述机械臂中各个关节的齐次变换矩阵，以确定所述机械臂的末端执行器位置和姿态，采用概率密度函数根据多个所述末端执行器位置，以确定所述机械臂的采摘区域的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的采摘机器人果园作业区域划分方法，其特征在于，基于所述各个葡萄果实串相对应的葡萄果实串坐标以及所述机械臂的采摘区域确定各个葡萄果实...
【专利技术属性】
技术研发人员：王昱，白振冈，曾山，卢家欢，何昊翔，刘佳豪，钟学成，
申请(专利权)人：华南农业大学，
类型：发明
国别省市：
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