[发明专利]机器人的果园树形架型自主推理与场景理解方法

权利要求书

1.机器人的果园树形架型自主推理与场景理解方法，其特征在于，包括果园树形架型的自主推理、基于果园树形架型的树冠三维轮廓粗成像和基于果园树形架型的树冠分区理解；所述果园树形架型的自主推理为：提取树冠的主枝-柱架骨架特征，并与控制系统中的果园农艺知识库进行在线比对，确定果园树形架型；所述基于果园树形架型的树冠三维轮廓粗成像建立全树冠轮廓的稀疏点云图像，控制系统应用基于果园树形架型的树冠分区模式完成全树冠轮廓稀疏点云图像的分区、分区作业顺序规划，在每一分区内，由在手三维深度相机根据作业顺序，实现近距离的场景理解、目标识别和定位；

所述建立全树冠轮廓的稀疏点云图像，具体为：

1)控制系统根据二维激光雷达(1)扫描和树行线提取，获取各树干(8)二维深度点云簇，并确定各树干(8)二维深度点云簇在世界坐标系内的中心坐标，控制机械臂(3)带动在手三维深度相机(6)向各树干(8)对应的树冠(7)移动；

2)控制系统根据果园树形架型的自主推理方法判定树形架型自动选择基于树形架型的在手相机初定位模式，控制机械臂(3)带动在手三维深度相机(6)应用进行初定位；

3)依据基于树形架型的在手相机初定位模式和在手三维深度相机(6)的视场范围变换位姿，控制机械臂带动在手三维深度相机(6)对近前方树冠(7)目标进行多视点的移动探测，获得不同视点的稀疏3D点云图像；

4)控制系统将移动探测中在手三维深度相机(6)不同视点变换为全局坐标的位姿表达，根据不同视点间的位置和姿态变换矩阵关系，完成不同视点的稀疏点云3D图像快速拼接，建立全树冠(7)轮廓的稀疏点云图像。

2.根据权利要求1所述的机器人的果园树形架型自主推理与场景理解方法，其特征在于，所述果园农艺知识库的建立过程为：在机器人作业前，通过对多主枝自然形、纺锤形、自然开心形、双层栅篱型、Y字型、篱架型的果园树形架型进行形态学分析，提取各树形架型的树冠轮廓和主枝-柱架骨架的三维结构关键特征。

3.根据权利要求1所述的机器人的果园树形架型自主推理与场景理解方法，其特征在于，所述树冠的主枝-柱架骨架特征提取，具体为：在树行线上随机抽取树干(8)的二维深度点云簇，根据二维激光雷达(1)与全局三维深度相机(4)的点云坐标对齐关系，以线上二维点云簇为基础进行三维点云的聚类竖直生长，从而获得二维点簇对应的树冠(7)的三维点云簇，控制系统由树冠(7)的三维点云簇提取获得树冠(7)的主枝-柱架骨架特征。

4.根据权利要求3所述的机器人的果园树形架型自主推理与场景理解方法，其特征在于，所述树行线通过如下过程获取：通过二维激光雷达(1)水平激光扫描，在探测距离D₁内获得机器人所处区域两侧的树干(8)、行外和行间障碍物的多个二维深度点云簇，控制系统对各二维深度点云簇进行拟合，获得两侧树行线；所述两侧树行线用与机器人中线的对比计算，获得机器人车头的方向偏差角和机器人中心相对两侧树行的位置偏差，控制系统根据方向偏差角和位置偏差进行机器人相对两侧树行线的纠偏。