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基于视觉导航和RBF的移动采摘机器人路径规划研究
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2020-08-27
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为了提高采摘机器人自主导航和路径规划能力，提出了基于计算机视觉路径规划和RBF神经网络自适应逼近算法的导航方法。使用图像分割，平滑处理和边缘检测技术，根据图像像素灰度值确定了导航线的位置，利用逐行扫描的方法得到了导航离散点。路径规划和跟踪使用RBF神经网络逼近算法，通过逼近误差和权值控制路径跟踪的精度，系统响应的执行端使用液压伺服系统，提高了机器人自主导航的精度。以黄瓜采摘作为研究对象，在日光温室对机器人采摘作业进行了测试，通过测试得到了RBF神经网络的路径跟踪误差曲线。测试结果表明：机器人可以很好地逼近跟踪规划路径，其计算精度较高，跟踪效果较好。
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