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公开(公告)号：CN118607736A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410640607.X
申请日：2024-05-22
申请人： 南京理工大学 , 南京长江自动化研究院有限公司 , 江苏农林职业技术学院
IPC分类号： G06Q10/047 , G06N5/01 , G01C21/34
摘要： 本发明公开了一种混合多策略采样的双向RRT避障路径规划方法，包括如下步骤：利用运动平台自带的传感器对周边障碍物环境进行扫描并建立栅格地图，将各栅格地图区分为障碍空间与自由空间，确定起始点和目标点，初始化算法参数；以起始点、目标点分别作为主树或辅树的根节点构建两棵快速搜索树，选定某一搜索树作为当前搜索树进行节点搜索扩展；针对主树和辅树，混合多策略进行采样；通过检测是否发生碰撞，若否，则接入可行新节点；判断当前情况两棵树是否已经连接，若两棵树连接则结束该避障路径规划算法并输出路径。本发明可以更加精确地向目标前进，大幅减少无效的探索，快速逼近主树节点，尽可能降低计算资源消耗。
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公开(公告)号：CN118505995A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410640157.4
申请日：2024-05-22
申请人： 南京理工大学 , 南京长江自动化研究院有限公司 , 江苏农林职业技术学院
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06T7/60 , G06T7/62 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/09 , G06V20/10 , G06V20/17
摘要： 本发明公开了一种基于改进YOLOv8‑Seg的林下广角单木图像分割方法及系统，该方法包括使用双目鱼眼摄像头，采集目标森林样地的广角深度图像数据，获取林木广角RGB图像，并将其划分为训练集和测试集；基于林木广角RGB图像，构建YOLOv8‑Seg林木目标检测模型；YOLOv8‑Seg林木目标检测模型包括分块卷积模块、自适应权重模块和交叉融合模块；基于林木广角RGB图像的训练集和测试集，对YOLOv8‑Seg林木目标检测模型进行训练；使用训练好的YOLOv8‑Seg林木目标检测模型，提取单木图像的深度信息，基于单木图像的深度信息，计算单木实际的树高和胸径参数。本发明增强了模型的分割能力，提高了在复杂森林背景下的林下单木图像分割精度。
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公开(公告)号：CN118311881A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410743485.7
申请日：2024-06-11
申请人： 南京理工大学 , 南京长江自动化研究院有限公司 , 南京工业职业技术大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种林地路径规划与抗扰动自适应轨迹跟踪方法及系统，方法包括如下步骤：基于林区作业常见路面情况，定义不同路面通过系数；基于路面通过系数与坡度，设计路径代价的模糊规则；基于模糊代价，深度神经网络（DQN）与边界惩罚因子进行六边形地图下的A*路径规划；构建考虑扰动与前轮转角失配的车辆运动学模型；设计林地抗扰动跟踪控制系统；基于林地作业环境设计MPC控制器优化目标与模糊权重决策器；将规划出的路径作为参考路径进行轨迹跟踪。本发明具备良好的可扩展性且实现了对不同路面与行驶速度下的动态特性自适应控制。
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公开(公告)号：CN118311881B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410743485.7
申请日：2024-06-11
申请人： 南京理工大学 , 南京长江自动化研究院有限公司 , 南京工业职业技术大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种林地路径规划与抗扰动自适应轨迹跟踪方法及系统，方法包括如下步骤：基于林区作业常见路面情况，定义不同路面通过系数；基于路面通过系数与坡度，设计路径代价的模糊规则；基于模糊代价，深度神经网络（DQN）与边界惩罚因子进行六边形地图下的A*路径规划；构建考虑扰动与前轮转角失配的车辆运动学模型；设计林地抗扰动跟踪控制系统；基于林地作业环境设计MPC控制器优化目标与模糊权重决策器；将规划出的路径作为参考路径进行轨迹跟踪。本发明具备良好的可扩展性且实现了对不同路面与行驶速度下的动态特性自适应控制。
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