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基于YOLO v8-Seg的地栽草莓采摘机器人垄面视觉导航控制方法
被引量：
1
1
作者
应仇凯
程泓超
+1 位作者
马锃宏
杜小强
《农业机械学报》
CSCD
北大核心
2024年第S1期9-17,共9页
农业机械无人化作业离不开自主导航技术。随着传感器发展和计算机视觉技术的完善,农业机器人在温室大棚自主视觉导航作业逐渐成为可能。本文针对地栽草莓采摘机器人开展垄面视觉导航控制方法研究,分析地栽草莓种植农艺,基于YOLO v8实例...
农业机械无人化作业离不开自主导航技术。随着传感器发展和计算机视觉技术的完善,农业机器人在温室大棚自主视觉导航作业逐渐成为可能。本文针对地栽草莓采摘机器人开展垄面视觉导航控制方法研究,分析地栽草莓种植农艺,基于YOLO v8实例分割算法获取草莓垄面特征,采用Canny边缘检测算法对垄面边缘信息进行提取。提出两条斜率分别为1和-1的直线遍历垄面边缘,通过统计截距信息,获取垄面上下各2个端点。进而得到垄面上下各2个端点的中心点坐标,连线垄面上下中心点成直线,即可获得垄面对应导航线。采集温室大棚环境下的地栽草莓垄面图像数据,经测试导航路径提取精度为96%,算法耗时30 ms。将算法部署至采用四轮阿克曼转向底盘的草莓采摘机器人,结合预瞄点跟踪算法,在仿真草莓垄上进行导航试验。经测试导航路径提取精度为94%,算法耗时30 ms。当行驶速度为0.2 m/s时,横向偏距最大为32.69 mm,均值为22.12 mm,均方根误差(RMSE)为5.37 mm,满足地栽草莓采摘机器人垄面自主导航控制。该控制方法配合采摘机器人自主采摘功能,可实现草莓采摘机器人无人自主作业。
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关键词
地栽草莓
采摘机器人
实例分割
垄面视觉导航
预瞄点跟踪
YOLO
v8-Seg
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职称材料
垄作草莓双臂采摘机器人设计与试验
被引量：
2
2
作者
董乃深
程泓超
+2 位作者
应仇凯
马锃宏
杜小强
《农业机械学报》
CSCD
北大核心
2024年第S1期29-40,50,共13页
根据种植模式的不同,可将草莓分为垄作地栽和高架种植两种模式。相比于高架种植,垄作地栽种植成本较低,在国内占据较大的比例。为适应垄作草莓种植农艺,实现垄作草莓采摘,解决劳动力短缺、成本上升等一系列问题,本文研制了一台适用于垄...
根据种植模式的不同,可将草莓分为垄作地栽和高架种植两种模式。相比于高架种植,垄作地栽种植成本较低,在国内占据较大的比例。为适应垄作草莓种植农艺,实现垄作草莓采摘,解决劳动力短缺、成本上升等一系列问题,本文研制了一台适用于垄作种植模式下的双臂草莓采摘机器人。该机器人能够在草莓地垄间行驶并自动识别成熟草莓,完成采摘、收集。以Arduino Nano V3.0开发板为主控制器,基于Ubuntu 20.04进行开发,以NVIDIA边缘计算平台Jetson Xavier NX为核心,机器人的移动平台使用了高地隙四轮转向底盘,采用RealSense L515作为检测识别草莓的传感器,通过YOLO v8-Pose网络获取草莓果实的目标检测框和关键点信息,结合关键点与点云处理实现对草莓果柄姿态获取和采摘点的定位;两套机械臂安装剪切-夹持一体式末端执行器,实现对草莓果柄的剪切与夹持。整个采摘系统由Arduino Nano V3.0开发板进行驱动,机械臂两侧均配有L515相机,通过相机的识别与捕捉,再通过串行总线将草莓果实的坐标数据传输给Jetson Xavier NX,驱动机械臂末端,实现草莓采摘。最后,在实地草莓大棚中进行采摘试验。试验结果表明,在果梗处无遮挡情况下采摘成功率达到85.4%,存在部分遮挡时采摘成功率为75.5%,采摘单个草莓平均耗时为12.5 s,损伤率为18.5%。
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关键词
垄作种植草莓
双臂采摘机器人
末端执行器
三维点云
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职称材料
题名
基于YOLO v8-Seg的地栽草莓采摘机器人垄面视觉导航控制方法
被引量：
1
1
作者
应仇凯
程泓超
马锃宏
杜小强
机构
浙江理工大学机械工程学院
浙江省种植装备技术重点实验室
全省农业智能感知与机器人重点实验室
出处
《农业机械学报》
CSCD
北大核心
2024年第S1期9-17,共9页
基金
浙江省“三农九方”科技协作计划项目(2024SNJF070-1)
文摘
农业机械无人化作业离不开自主导航技术。随着传感器发展和计算机视觉技术的完善,农业机器人在温室大棚自主视觉导航作业逐渐成为可能。本文针对地栽草莓采摘机器人开展垄面视觉导航控制方法研究,分析地栽草莓种植农艺,基于YOLO v8实例分割算法获取草莓垄面特征,采用Canny边缘检测算法对垄面边缘信息进行提取。提出两条斜率分别为1和-1的直线遍历垄面边缘,通过统计截距信息,获取垄面上下各2个端点。进而得到垄面上下各2个端点的中心点坐标,连线垄面上下中心点成直线,即可获得垄面对应导航线。采集温室大棚环境下的地栽草莓垄面图像数据,经测试导航路径提取精度为96%,算法耗时30 ms。将算法部署至采用四轮阿克曼转向底盘的草莓采摘机器人,结合预瞄点跟踪算法,在仿真草莓垄上进行导航试验。经测试导航路径提取精度为94%,算法耗时30 ms。当行驶速度为0.2 m/s时,横向偏距最大为32.69 mm,均值为22.12 mm,均方根误差(RMSE)为5.37 mm,满足地栽草莓采摘机器人垄面自主导航控制。该控制方法配合采摘机器人自主采摘功能,可实现草莓采摘机器人无人自主作业。
关键词
地栽草莓
采摘机器人
实例分割
垄面视觉导航
预瞄点跟踪
YOLO
v8-Seg
Keywords
ground-planted strawberries
picking robot
instance segmentation
ridge visual navigation
preview point tracking
YOLO v8-Seg
分类号
S225 [农业科学—农业机械化工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
垄作草莓双臂采摘机器人设计与试验
被引量：
2
2
作者
董乃深
程泓超
应仇凯
马锃宏
杜小强
机构
浙江理工大学机械工程学院
农业农村部东南丘陵山地农业装备重点实验室(部省共建)
浙江省种植装备技术重点实验室
全省农业智能感知与机器人重点实验室
出处
《农业机械学报》
CSCD
北大核心
2024年第S1期29-40,50,共13页
基金
浙江省自然科学基金重大项目(LD24E050006)
浙江省“三农九方”农业科技协作项目(2022SNJF017)
文摘
根据种植模式的不同,可将草莓分为垄作地栽和高架种植两种模式。相比于高架种植,垄作地栽种植成本较低,在国内占据较大的比例。为适应垄作草莓种植农艺,实现垄作草莓采摘,解决劳动力短缺、成本上升等一系列问题,本文研制了一台适用于垄作种植模式下的双臂草莓采摘机器人。该机器人能够在草莓地垄间行驶并自动识别成熟草莓,完成采摘、收集。以Arduino Nano V3.0开发板为主控制器,基于Ubuntu 20.04进行开发,以NVIDIA边缘计算平台Jetson Xavier NX为核心,机器人的移动平台使用了高地隙四轮转向底盘,采用RealSense L515作为检测识别草莓的传感器,通过YOLO v8-Pose网络获取草莓果实的目标检测框和关键点信息,结合关键点与点云处理实现对草莓果柄姿态获取和采摘点的定位;两套机械臂安装剪切-夹持一体式末端执行器,实现对草莓果柄的剪切与夹持。整个采摘系统由Arduino Nano V3.0开发板进行驱动,机械臂两侧均配有L515相机,通过相机的识别与捕捉,再通过串行总线将草莓果实的坐标数据传输给Jetson Xavier NX,驱动机械臂末端,实现草莓采摘。最后,在实地草莓大棚中进行采摘试验。试验结果表明,在果梗处无遮挡情况下采摘成功率达到85.4%,存在部分遮挡时采摘成功率为75.5%,采摘单个草莓平均耗时为12.5 s,损伤率为18.5%。
关键词
垄作种植草莓
双臂采摘机器人
末端执行器
三维点云
Keywords
ground planting strawberries
dual-arm picking robot
end effector
3D point cloud
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S225 [农业科学—农业机械化工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于YOLO v8-Seg的地栽草莓采摘机器人垄面视觉导航控制方法
应仇凯
程泓超
马锃宏
杜小强
《农业机械学报》
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
垄作草莓双臂采摘机器人设计与试验
董乃深
程泓超
应仇凯
马锃宏
杜小强
《农业机械学报》
CSCD
北大核心
2024
2
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职称材料
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