CN119388449A 一种牲畜状态监控的机械臂控制方法及系统 （中国农业大学烟台研究院）

一种牲畜状态监控的机械臂控制方法及系统指令，以确保机械臂的动作与牲畜的行为相匹机械臂控制技术的优化处理使得机械臂控制技2步骤S1：通过电子监控设备对牲畜监控区域进行牲畜活步骤S2：基于牲畜种类活动分布密度进行机械臂抵近观步骤S3：根据牲畜应激状态概率数据进行机械臂抵步骤S4：对机械臂监控姿态调整控制指令进行编码处理，步骤S22：根据牲畜可移动方位数据集和牲畜活动监控图像进行牲畜空间移动轨迹预4.根据权利要求3所述的牲畜状态监控的机械臂控制方法，步骤S231：对牲畜空间移动轨迹预测数据进行牲畜步骤S232：根据牲畜间歇性速度变化数据进行机械臂抵近观察时瞬时停顿惯性模拟，3步骤S233：对瞬时停顿惯性数据进行机械臂抖动矢量5.根据权利要求3所述的牲畜状态监控的机械步骤S242：对机械臂抵近震动量化数据进行震动噪步骤S243：对震动噪声反馈数据进行瞬时噪声频谱步骤S244：根据瞬时噪声频谱波段差进行噪声波段极步骤S245：根据瞬时噪声频谱波段差和噪声波段极值分布步骤S246：基于过量声压瞬时集聚数据对牲畜可接步骤S31：根据机械臂抵近震动量化数据和牲畜应激状态概率数据进行机械臂抵近速步骤S34：基于机械臂抵近速率优化数据和牲畜活动监控图像进行机械臂监控姿态控7.根据权利要求6所述的牲畜状态监控的机械步骤S331：对逻辑误差迭代测试数据进行多频次误步骤S332：根据多频次误差累积数据对逻辑误差迭代测试数据进行间隔最大误差分步骤S333：对多频次最大误差间隔数据进行时序线步骤S334：根据误差间隔时序插值数据和多频次最48.根据权利要求6所述的牲畜状态监控的机械臂控步骤S341：对牲畜活动监控图像进行牲畜活动姿态分解步骤S342：对牲畜活动姿态分解数据进行牲畜视角盲步骤S343：根据机械臂抵近速率优化数据对牲畜视角步骤S344：基于机械臂路径姿态控制调整基于机械臂空间可覆盖数据对盲区边界曲面拟合数据进行路径点分布检根据机械臂抵近速率优化数据对路径点分布数据进行阶段性运动参根据机械臂阶段性运动参数和路径点分布数据进行机械臂路径分布密度分析模块，用于通过电子监控设备对牲畜监控区域进行应激状态概率估计模块，用于基于牲畜种类活动分布密度进行姿态控制指令设计模块，用于根据牲畜应激状态概率数据进行机械臂抵近速率匹配，5制方法存在着机械臂对环境干扰的适应性不足，以及无法对机械臂进行精确的控制的问6步骤S21：基于牲畜种类活动分布密度对牲畜活动监控图像进行牲畜可移动方位步骤S22：根据牲畜可移动方位数据集和牲畜活动监控图像进行牲畜空间移动轨7步骤S31：根据机械臂抵近震动量化数据和牲畜应激状态概率数据进行机械臂抵步骤S33：根据逻辑误差迭代测试数据对机械臂抵近速率匹配数据进行速率误差步骤S34：基于机械臂抵近速率优化数据和牲畜活动监控图像进行机械臂监控姿步骤S344：基于机械臂路径姿态控制调整数据进行机械臂监控姿态控制指令设基于机械臂空间可覆盖数据对盲区边界曲面拟合数据进行路径点分布检索处理，8分布密度分析模块，用于通过电子监控设备对牲畜监控区域进行牲畜活动监控，自动化控制程序设计模块，用于对机械臂监控姿效提升了机械臂操作的灵敏度和适应性，从而实现了与牲畜的互动和监控任务的高效执9术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范头和常规可见光摄像头的组合。摄像头获取的图像数据用于对牲畜的活动进行实时观察。关键是通过分析机械臂的震动对不同种类牲畜的影响，建立震动与应激状态的数学模型，率匹配的目标是最小化牲畜应激的概率，同时确保机械臂能够快速有效地完成监控任务。S13中得到的牲畜种类活动监控图像进行分布密度计算。具体步骤包括对标记好的图像进步骤S21：基于牲畜种类活动分布密度对牲畜活动监控图像进行牲畜可移动方位步骤S22：根据牲畜可移动方位数据集和牲畜活动监控图像进行牲畜空间移动轨步骤S21：基于牲畜种类活动分布密度对牲畜活动监控图像进行牲畜可移动方位本发明实施例中，首先基于步骤S14得到的牲畜种类活动分布密度数据对牲畜活[0030]步骤S22：根据牲畜可移动方位数据集和牲畜活动监控图像进行牲畜空间移动轨据与历史应激数据建立概率模型。模型通过学习震动量化数据与牲畜应激反应之间的关面了解机械臂在不同时间段的震动特征，并为进一步优化机械臂的控制策略提供数据支抵近时导致牲畜应激反应的频率变化模式。基于步骤S243得到的瞬时噪声频谱波段差数步骤S31：根据机械臂抵近震动量化数据和牲畜应激状态概率数据进行机械臂抵步骤S33：根据逻辑误差迭代测试数据对机械臂抵近速率匹配数据进行速率误差步骤S34：基于机械臂抵近速率优化数据和牲畜活动监控图像进行机械臂监控姿步骤S31：根据机械臂抵近震动量化数据和牲畜应激状态概率数据进行机械臂抵本发明实施例中，首先获取机械臂抵近震动量化数据和牲畜应激状态概率数据。这两个数据集分别表征机械臂运动时产生的震动效果以及震动对牲畜产生的应激反应概机械臂在不同速率下的实际运动数据与理论速率匹配数据进行对比，分析两者之间的偏[0041]步骤S33：根据逻辑误差迭代测试数据对机械臂抵近速率匹配数据进行速率误差[0042]步骤S34：基于机械臂抵近速率优化数据和牲畜活动监控图像进行机械臂监控姿[0043]本发明实施例中，基于步骤S33中得到的机械臂抵近速率优化数据和牲畜活动监近牲畜时可能的路径和姿态。为了确保机械臂在接近牲畜时不会引起不必要的应激反应，多频次最大误差间隔数据，这些数据包含了每个时间间隔内的最大误差值及其时间跨度。步骤S344：基于机械臂路径姿态控制调整数据进行机械臂监控姿态控制指令设基于机械臂空间可覆盖数据对盲区边界曲面拟合数据进行路径点分布检索处理，目的是通过检索和分布路径点，确保机械臂在接近牲畜的过程中始终能够保持在盲区内，完成任务时始终处于适当的运动状态，从而保证在接近牲畜的过程中始终保持在盲区内。阶段性运动参数计算出各个关节的角度变化，并通过逆向运动学算法调整机械臂的姿态，分布密度分析模块，用于通过电子监控设备对牲畜监控区域进行