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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：本发明提供了一种基于历史经验复用的蔬果采摘云机器人路径规划方法及系统，未积累大量经验时，多台机器人在新环境中采摘作业同时生成历史经验，在边缘端对场景进行栅格化建模，通过分层协同规划算法计算出可行路径并下发给机器人端执行，采摘作业完成后，将场景信息与可行路径关联一条历史经验存储在云端数据库；当积累大量历史经验后，机器人遇到新环境时，在云端历史场景数据库中检索与当前场景最相似的历史场景，获取对应的历史经验，以此为启发在边缘端进行新场景下的路径规划，找到可行路径，下发给机器人执行完成采摘作业。本发明能有效提高蔬果采摘机器人在农业复杂场景下的路径规划速度和质量。
主权项：1.一种基于历史经验复用的蔬果采摘云机器人路径规划方法，其特征在于，包括：步骤S1：多台机器人同时作业，采集采摘作业场景的点云信息，在边缘端进行栅格化建模后得到场景的抽象信息；步骤S2：基于边缘服务器计算模块，使用基于空间引导的分层协同规划算法，以作业场景的抽象信息作为输入，输出一条可行路径并下发给机器人端执行；步骤S3：将场景的抽象信息和机械臂的可行路径关联为一条历史经验，并将该条历史经验上传至云端数据库储存；步骤S4：在积累预设数量的历史经验后，在机器人面对新的作业场景时，在边缘端对场景进行栅格化建模，获得新场景的抽象信息，并使用历史场景检索匹配算法，在数据库中检索出历史最相似场景，计算出场景相似度评价指标的最小值，并获取该场景对应的历史经验；步骤S5：基于边缘服务器计算模块，利用基于经验复用的分层协同路径规划算法，以检索出的历史经验、场景相似度最小值和当前场景信息作为输入，解出当前场景的可行路径；步骤S6：将解出的可行路径下发至机器人端，机器人执行该路径，完成采摘作业。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 基于历史经验复用的蔬果采摘云机器人路径规划方法及系统
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