自然环境下柑橘采摘机器人识别定位系统研究

摘要：为了准确理解柑橘采摘机器人在自然环境下的作业场景,获取采摘目标及周围障碍物的位置信息,构建了基于卷积神经网络和Kinect V2相机的识别定位系统。首先,对采摘场景中的果树提出5类目标物分类准则,包含1类可采摘果实和4类障碍物目标;然后,在YOLO V3(You only look once)卷积层模块中添加3层最大池化层,对预测候选框进行K-means聚类分析,增强模型对枝叶类物体特征的提取能力,实现采摘场景的准确理解;最后,采用Kinect V2相机的深度图映射得到采摘目标和障碍物的三维信息,并在自然环境下进行了避障采摘作业。实验结果表明,构建的识别定位系统对障碍物和可采摘果实的识别综合评价指数分别为83.6%和91.9%,定位误差为5.9 mm,单帧图像的处理时间为0.4 s,采摘成功率和避障成功率分别达到80.51%和75.79%。