基于计算机网络算法的智能采摘机器人设计OA北大核心

为了提高采摘机器人的路径规划能力,基于计算机网络算法设计了智能采摘系统。首先,采摘机器人采集农田图像时,基于PSPNet网络算法,设计改进型计算机网络算法,实现农田环境因素识别;其次,识别获得道路特征图,并进行图像处理,得到道路边缘,拾取道路两边缘中线离散点,进行引导线拟合;最后,采用双目视觉系统实现障碍物定位,进而建立路径规划函数,当路径规划函数取最小值时,道路规划最优。对引导线精度进行测试,结果表明:误差分布范围为-1.2%~5.3%。对障碍物测距进行测试,结果表明:机器人和行人之间的相对偏差分布区间为[-2.2%,2.8%],和车辆之间的相对误差分布区间为[-2.9%,3.4%]。