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申请/专利权人：广东机电职业技术学院
摘要：本发明公开了一种基于多模态的夹切式柑橘采摘方法、末端执行器及应用。该方法通过构建视觉子网络和触觉子网络，进行多模态特征加权，得到神经网络模型，并进一步结合深度确定性策略梯度算法，设计容错机制，对神经网络模型进行优化，使神经网络模型能够自适应地调整采摘策略，从而对柑橘的位置进行精准定位，提高采摘效率。该末端执行器包括视觉传感系统、触觉传感系统、夹持部件、切割部件、驱动部件，通过夹持部件、切割部件的设计，减少对果实的损伤，确保采摘品质。
主权项：1.一种基于多模态的柑橘采摘方法，其特征在于：包括视觉子网络、触觉子网络、多模态融合模块、端到端学习模块；1进行视觉子网络与触觉子网络的自监督预训练，利用无标签的数据提取视觉特征和触觉特征；2采用多模态融合模块将视觉特征和触觉特征进行有效融合，生成综合特征向量，得到神经网络模型；3构建端到端学习模块：首先采集包含多模态信息的柑橘采摘数据，利用有标签的数据进行神经网络模型的监督学习；然后采用深度确定性策略梯度DDPG算法优化神经网络模型在采摘任务中的性能，设计容错机制，通过测量动态环境下的定位误差，分析采摘过程中末端执行器变化和环境干扰对定位精度的影响，使神经网络模型能够自适应地调整采摘策略，得到优化后的神经网络模型；4输入待采摘柑橘实时点位的视觉数据和触觉数据，通过优化后的神经网络模型进行网络推理，从而精准地获取待采摘柑橘的定位信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东机电职业技术学院 一种基于多模态的夹切式柑橘采摘方法、末端执行器及应用
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