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申请/专利权人：仲恺农业工程学院

摘要：本发明提供了基于深度学习与云机器人的低自由度肉鸽饲喂控制方法，包括以下步骤：S1、饲喂机器人在肉鸽养殖场笼间道路起点位置，进行进行上电，进行初步初始化，云服务器的服务端程序运行，并等待云机器人的客户端程序连接；本发明通过采用云计算、低自由度的饲喂结构，降低控制算力需求与减少投喂动作过程时间，并结合深度学习、云服务器、无线通信、单片机等技术进行自主视觉导航，实现云机器人在笼间导航行走，智能识别定位料槽位置并准确快速完成自动投喂饲料的功能，该肉鸽饲喂云机器人具有适用性强、效率高、低成本等优点。

主权项：1.基于深度学习与云机器人的低自由度肉鸽饲喂控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、饲喂机器人在肉鸽养殖场笼间道路起点位置，进行进行上电，进行初步初始化，云服务器的服务端程序运行，并等待云机器人的客户端程序连接；S2、云机器人客户端程序主动连接服务端程序，连接成功后，服务端程序分别加载识别料槽模型和识别笼间两侧支撑杆模型，使客户端程序与单片机主控进行投喂机构回到初始状态；S3、云机器人通过自主视觉导航模块，用于云机器人车体行进前方的相机实时采集图像数据，上传到识别笼间两侧支撑杆模型，提取笼间道路边缘点，并拟合出相应的导航中线，获取导航预瞄点下发到客户端程序进行偏航角的计算，结合运动学模型控制云机器人，从而实现云机器人的视觉导航；S4、云机器人两侧的相机实时采集图像数据，上传到云服务器的识别料槽模型中，判断料槽的中点是否在实时图像的中心区域，如果是，则发送停止运动的指令让云机器人停止行走，同时也发送料槽中心区域点集到客户端程序，客户端通过单片机的三自由度喂料结构模块进行实时计算并获得投喂结构需要运动的角度与长度；S5、云机器人的单片机主控实时接收客户端的数据，控制落料机构分别给两侧的三个料盒下饲料，投喂机构转动一定角度与长度到达料槽开口处上方，末端转动角度投料到料槽中，完成投喂动作后，投喂结构回到初始状态；S6、单片机主控发送信号使得云机器人车体前方相机继续工作，采集图像数据到云服务器的服务端程序，云机器人进行自主视觉导航，同时云机器人两侧相机也恢复工作状态，继续实时识别是否有料槽出现在图像中心区域；S7、回到S3中，进行循环执行。

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