葡萄采摘机器人

轨迹误差降15%

该机器人通过模仿人工采摘技能实现果实的柔性收集，其轨迹规划方法显著降低了与参考轨迹的偏差，从而减少采摘损伤。

Jiahui, Sun · Feng, Qingchun · Yifan, Zhang · Mengfei, Ru · Li, Yajun · Li, Tao · 赵春江

Computers and Electronics in Agriculture 2024

参数信息

均方误差降低率（相同起终点）
15.274 %
均方误差降低率（不同放置任务）
7.296 %

技术优势

误差显著降低

通过超参数自适应优化（O-KMP），在相同起终点和不同放置任务中，轨迹均方误差分别比原始KMP降低15.274%和7.296%，提高了模仿精度。

适应多关键点

O-KMP通过优化超参数适应多个关键点，解决了固定超参数KMP在关键点处拟合效果不佳的问题，从而提高了轨迹的准确性。

应用场景