基于Jetson Nano的智能果蔬采摘机器人设计
文档名：基于Jetson Nano的智能果蔬采摘机器人设计
摘要：针对目前人工果蔬采摘成本较高且国内果蔬采摘机器人发展较慢问题,设计了一类智能果蔬采摘机器人.该机器人的设计采用JetsonNano开发板进行效率更高的视觉识别(VI:VisualIdentity)运算和处理方法,视觉识别使用YOLOV5s算法,运动控制应用五自由度机械臂的运动学正解进行分析并得出其运动学正解公式,进而得知机械臂活动空间,末端执行器采用夹持爪子以便各类果蔬的采摘.最终确定了较为清晰的果蔬采摘智能结构,结果表明,采用JetsonNano开发板使视觉识别算法运算速率提高10倍以上,通过对正解公式的分析使末端执行器运动更为精准,在可接受偏差内较为完整的实现了果蔬采摘功能.
作者：张峻豪 吴洵 吴宁 曲瑞权 孟凡儒 张晨松 Author：ZHANGJunhao WUXun WUNing QURuiquan MENGFanru ZHANGChensong
作者单位：吉林大学通信工程学院,长春130012吉林大学电子科学与工程学院,长春130012
刊名：吉林大学学报（信息科学版） ISTIC
Journal：JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)
年，卷(期)：2023, 41(4)
分类号：TP241
关键词：视觉识别深度学习机械臂运动控制
Keywords：visualidentitydeeplearningmechanicalarmmotioncontrol
机标分类号：TP202TP391.41TH112
在线出版日期：2023年9月26日
基金项目：吉林大学优秀青年教师培养计划基金资助项目基于JetsonNano的智能果蔬采摘机器人设计[
期刊论文]吉林大学学报（信息科学版）--2023, 41(4)张峻豪吴洵吴宁曲瑞权孟凡儒张晨松针对目前人工果蔬采摘成本较高且国内果蔬采摘机器人发展较慢问题,设计了一类智能果蔬采摘机器人.该机器人的设计采用JetsonNano开发板进行效率更高的视觉识别(VI:VisualIdentity)运算和处理方法,视觉识别使用YOLOV5...参考文献和引证文献
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