摘要：為了準(zhǔn)確理解柑橘采摘機(jī)器人在自然環(huán)境下的作業(yè)場(chǎng)景,獲取采摘目標(biāo)及周圍障礙物的位置信息,構(gòu)建了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Kinect V2相機(jī)的識(shí)別定位系統(tǒng)。首先,對(duì)采摘場(chǎng)景中的果樹提出5類目標(biāo)物分類準(zhǔn)則,包含1類可采摘果實(shí)和4類障礙物目標(biāo);然后,在YOLO V3(You only look once)卷積層模塊中添加3層最大池化層,對(duì)預(yù)測(cè)候選框進(jìn)行K-means聚類分析,增強(qiáng)模型對(duì)枝葉類物體特征的提取能力,實(shí)現(xiàn)采摘場(chǎng)景的準(zhǔn)確理解;最后,采用Kinect V2相機(jī)的深度圖映射得到采摘目標(biāo)和障礙物的三維信息,并在自然環(huán)境下進(jìn)行了避障采摘作業(yè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,構(gòu)建的識(shí)別定位系統(tǒng)對(duì)障礙物和可采摘果實(shí)的識(shí)別綜合評(píng)價(jià)指數(shù)分別為83.6%和91.9%,定位誤差為5.9 mm,單幀圖像的處理時(shí)間為0.4 s,采摘成功率和避障成功率分別達(dá)到80.51%和75.79%。