一种根茎类蔬菜收获机
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118340014A

    公开(公告)日:2024-07-16

    申请号:CN202410433369.5

    申请日:2024-04-11

    Applicant: 广州大学

    Abstract: 本发明公开一种根茎类蔬菜收获机,包括:行走底座;夹拔输送机构,设于行走底座,夹拔输送机构形成有输送通道,夹拔输送机构连接有松土器,松土器用于对地面的白萝卜松土;夹拔输送机构凸设拢缨器,拢缨器用于将白萝卜的缨叶扶拢;拢缨器与输送通道连通,以使扶拢的白萝卜传入输送通道,输送通道背离所述松土器的端部向上倾斜,以使传入的白萝卜受向上作用力而被拨出;切缨刀,设于输送通道之下,用于切割输送的白萝卜;储果箱,设于切缨刀之下,用于收集白萝卜的块茎;集缨箱,设于输送通道背离松土器的端侧,用于收集白萝卜的缨叶。本发明实现白萝卜等根茎类蔬菜自动收获的同时,避免了对白萝卜块茎的损伤,实现了白萝卜块茎的长期保存。

    森林火灾监测无人机系统
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117533533A

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202311642554.7

    申请日:2023-11-30

    Applicant: 广州大学

    Abstract: 本发明公开了一种森林火灾监测无人机系统,包括:无人机系统和上位机系统,无人机系统具体包括:机载计算机模块、飞行主控制器、飞行控制模块、旋翼控制模块和供电模块,所述飞行控制模块用于获取飞行参数并发送到飞行主控制器,飞行主控制器获取飞行参数后控制旋翼控制模块运动,机载计算机模块用于获取森林图像信息并进行识别,获取飞行主控制器中的飞行参数,若发生火灾则将报警信息、飞行参数和森林图像信息发送到上位机系统,获取机载飞行参数发送到飞行主控制器,飞行主控制器获取机载飞行参数后控制旋翼控制模块运动;所述上位机系统用于接收报警信息、飞行参数和森林图像信息并进行显示。本发明可以实现森林火灾监测无人机系统的设计。

    基于六轴连杆机构模拟鱼类的展向变形扑翼结构

    公开(公告)号:CN119796456A

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202510239495.1

    申请日:2025-02-28

    Applicant: 广州大学

    Abstract: 本发明公开了基于六轴连杆机构模拟鱼类的展向变形扑翼结构,涉及仿生机器人技术领域,柔性骨架上转动连接有主动杆和支撑杆,驱动部输出端与主动杆连接,且相邻两个扑翼单元的主动杆之间固定连接,第三连杆一端铰接至支撑杆上,第三连杆另一端与第四连杆一端铰接,第一连杆一端铰接至主动杆上,第一连杆另一端铰接至第三连杆中段,第二连杆一端铰接至第三连杆中段,第二连杆另一端铰接至第四连杆中段。本发明提出的基于六轴连杆机构模拟鱼类的展向变形扑翼结构,结构简单,可靠性强,能够精确的模拟机械鱼在水中的三维游动姿态,并可以灵活调整运动的幅度、频率和相位,从而既可以快速的大幅度游动,也可以蜿蜒游动。

    移动机器人路径规划方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118408547A

    公开(公告)日:2024-07-30

    申请号:CN202410436448.1

    申请日:2024-04-11

    Applicant: 广州大学

    Abstract: 本说明书实施例提供了一种移动机器人路径规划方法、装置、设备及存储介质,方法包括:对移动机器人工作环境进行栅格化,得到栅格化后的工作环境,设置蝠鲼种群相关参数;将PWLCM映射和Sine映射结合产生混合映射,进行蝠鲼种群的初始化,并计算适应度;判断适应度是否大于或等于预定阈值,如果是,则执行采用莱维飞行机制更新权重因子的链式觅食,如果为否,则执行采用莱维飞行机制更新权重因子的螺旋觅食;根据自适应翻滚因子更新策略更新翻滚因子S进行自适应翻滚觅食,对当前位置进行自适应t分布变异,计算蝠鲼种群的适应度,更新最优位置,判断是否达到最大迭代值,达到则输出最优适应度,得到移动机器人规划的路径。

    一种根茎类作物表面缺陷检测方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN118351070A

    公开(公告)日:2024-07-16

    申请号:CN202410434230.2

    申请日:2024-04-11

    Applicant: 广州大学

    Abstract: 本发明属于视觉目标检测技术领域,提供了一种根茎类作物表面缺陷检测方法、装置及存储介质,该方法包括获取根茎类作物的品质图像;根据品质图像构建数据集,数据集包括训练集与验证集;基于YOLO模型建立缺陷检测模型,包括在YOLO模型的骨干网络中加入注意力机制CA模块;将YOLO模型的检测头网络中的CIOU边界框回归损失函数替换为SIOU边界框回归损失函数;将数据集输入缺陷检测模型中进行训练,得到改进缺陷检测模型;将待检测品质图像输入改进缺陷检测模型中进行测试,输出测试结果。本发明的方法可以有效提高训练模型的收敛速度和训练效率,同时改善目标检测召回率低的问题,使得根茎类作物的表面缺陷检测更加准确。

    一种水下柔性仿生机器人的姿态调控装置

    公开(公告)号:CN221189044U

    公开(公告)日:2024-06-21

    申请号:CN202323328901.7

    申请日:2023-12-06

    Applicant: 广州大学

    Abstract: 本实用新型提供了一种水下柔性仿生机器人的姿态调控装置,包括柔性骨架、两个驱动电机、两个第一舵机和一个第二舵机,柔性骨架包括从前至后依次设置的多个骨架单元,各骨架单元之间分别通过第一钢丝束和第二钢丝束串联,第一钢丝束和第二钢丝束分别与第二舵机驱动连接;各骨架单元上分别左右对称的安装有两个鱼鳍调控机构,各鱼鳍调控机构均包括第一连杆、第二连杆、凸轮驱动组件和角度调节组件,各骨架单元上的凸轮驱动组件通过第一万向节依次连接,各骨架单元上的角度调节组件通过第二万向节依次连接。本实用新型提供的水下柔性仿生机器人的姿态调控装置,能够精确的实现对水下柔性仿生机器人的前进速度和运动姿态的实时调控。

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