CN:36-1239/TH

ISSN:1672-3872

半月刊

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苹果采摘机器人目标识别与定位方法研究

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DOI:10.3969/j.issn.1672-3872.2023.16.038

作者:黄明辉,程忠(长安大学工程机械学院,陕西 西安 710064)

 

摘 要:【目的】在算力资源有限的嵌入式设备上对目标苹果进行快速、准确的识别与定位。【方法】研究小组对采摘机器人的目标识别与定位方法进行研究,以YOLOv4网络模型为基础,对YOLOv4进行轻量化改进,使用MobileNet V3作为特征提取的主干网络,减少模型的计算量,并结合ZED双目相机与定位算法在嵌入式平台上进行实验。【结果】实验表明:1)在目标识别方面,改进后模型的平均检测精度为87.32%,模型的大小为53.76 MB,较改进前降低了79%。2)采用ZED相机结合测距算法进行了苹果目标定位实验,ZED双目相机的测距误差可控制在0.02 m以内,同时改进的YOLOv4算法的平均检测速度在15 FPS左右。【结论】改进后的YOLOv4网络模型更适合部署在算力有限的嵌入式设备中进行苹果采摘任务,且能够满足苹果采摘任务的实时性要求。因此,该方法可以为苹果采摘机器人的识别与定位提供技术参考。

关键词:苹果;识别与定位;YOLOv4;轻量化;ZED双目相机

 

引文信息 [1]黄明辉,程忠.苹果采摘机器人目标识别与定位方法研究[J].南方农机,2023,54(16):135-138.

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