【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及機械手控制，尤其涉及一種牲畜抓取機械手控制方法及系統。
技術介紹
1、牲畜抓取機械手控制方法的研究背景源于現代農業和畜牧業中對自動化、智能化操作需求的不斷增長。隨著養殖規模的不斷擴大和勞動強度的增加，以往的人工抓取和處理牲畜的方式逐漸暴露出低效、危險和不可持續等問題。尤其是在動物護理、疫苗注射、體檢、屠宰等環節，如何高效、安全地抓取并處理牲畜成為了行業亟待解決的難題。為此，自動化抓取技術和機械手臂的應用成為了提高生產效率的關鍵方向。機械手臂在這些操作中具有高精度、高可靠性和高重復性，可以有效減少人員的身體負擔和減少誤傷牲畜的風險。然而，傳統的機械手控制方法存在著對牲畜應激狀態下掙脫行為識別精度低，從而不能準確的進行機械手的安全穩定的抓取控制。
技術實現思路
1、基于此，有必要提供一種牲畜抓取機械手控制方法及系統，以解決至少一個上述技術問題。
2、為實現上述目的，一種牲畜抓取機械手控制方法，所述方法包括以下步驟：
3、步驟s1：通過電子監控設備對機械手抓取狀態下的牲畜進行應激狀態采集，得到牲畜應激狀態視頻；基于牲畜應激狀態視頻并通過壓電式傳感器對機械手抓取狀態下的牲畜進行掙脫力監測，得到牲畜應激狀態掙脫力監測數據；
4、步驟s2：根據牲畜應激狀態掙脫力監測數據進行掙扎動作時序掙脫力波動匹配，得到動作時序掙脫力波動數據；基于動作時序掙脫力波動數據進行全身皮下組織間隙收縮差異量化，得到皮下組織間隙收縮差異數據；根據皮下組織間隙收縮差異數據
5、步驟s3：根據動作時序掙脫力波動數據和皮下組織間隙收縮差異數據進行機械手動態控制力輸出匹配，得到機械手動態控制力輸出數據；基于動態控制力輸出歸一數據以及牲畜針管注射折斷風險數據進行機械手注射行為調控，得到機械手注射行為調控數據；
6、步驟s4：基于機械手動態控制力輸出數據和機械手注射行為調控數據進行機械手自動化控制固件設計，得到機械手自動化控制固件，將機械手自動化控制固件發送至云平臺，以執行牲畜抓取機械手控制方法。
7、優選地，步驟s1包括以下步驟：
8、步驟s11：在機械手上部署電子監控設備和壓電式傳感器；
9、步驟s12：通過電子監控設備對機械手抓取狀態下的牲畜進行應激狀態采集，得到牲畜應激狀態視頻；
10、步驟s13：對牲畜應激狀態視頻進行時序分幀處理，得到牲畜應激狀態連續分幀；
11、步驟s14：基于牲畜應激狀態連續分幀，并通過壓電式傳感器對機械手抓取狀態下的牲畜進行掙脫力監測，得到牲畜應激狀態掙脫力監測數據。
12、優選地，步驟s2包括以下步驟：
13、步驟s21：對牲畜應激狀態視頻進行應激狀態掙扎動作軌跡提取，得到應激狀態掙扎動作軌跡；
14、步驟s22：根據牲畜應激狀態掙脫力監測數據對應激狀態掙扎動作軌跡進行掙扎動作時序掙脫力波動匹配，得到動作時序掙脫力波動數據；
15、步驟s23：基于動作時序掙脫力波動數據和應激狀態掙扎動作軌跡進行牲畜肌肉動態張力分析，得到牲畜肌肉動態張力數據；
16、步驟s24：對牲畜肌肉動態張力數據進行全身皮下組織間隙收縮差異量化，得到皮下組織間隙收縮差異數據；
17、步驟s25：根據皮下組織間隙收縮差異數據和動作時序掙脫力波動數據進行牲畜針管注射折斷風險估計，得到牲畜針管注射折斷風險數據。
18、優選地，步驟s23包括以下步驟：
19、步驟s231：對牲畜應激狀態視頻進行牲畜體積估計，得到牲畜體積估計數據，其中所述牲畜包括豬、牛以及羊；
20、步驟s232：基于動作時序掙脫力波動數據和牲畜體積估計數據進行牲畜不同肌肉群的發力拉伸幅度區間推演，得到牲畜不同肌肉群的肌肉發力拉伸幅度區間；
21、步驟s233：根據牲畜體積估計數據對肌肉發力拉伸幅度區間進行拉伸強度相關系數分析，得到體積關聯拉伸強度相關系數；
22、步驟s234：對應激狀態掙扎動作軌跡進行空間姿態識別，得到掙扎姿態識別數據；
23、步驟s235：根據掙扎姿態識別數據對肌肉發力拉伸幅度區間進行牲畜不同掙扎姿態間發力調度肌肉纖維應力分布推演，得到發力調度肌肉應力分布數據；
24、步驟s236：基于體積關聯拉伸強度相關系數和發力調度肌肉應力分布數據進行牲畜肌肉動態張力分析，得到牲畜肌肉動態張力數據。
25、優選地，步驟s3包括以下步驟：
26、步驟s31：根據動作時序掙脫力波動數據和皮下組織間隙收縮差異數據進行機械手動態控制力輸出匹配，得到機械手動態控制力輸出數據；
27、步驟s32：對機械手動態控制力輸出數據進行歸一化處理，得到動態控制力輸出歸一數據；
28、步驟s33：基于動態控制力輸出歸一數據、皮下組織間隙收縮差異數據以及牲畜針管注射折斷風險數據進行機械手注射行為調控，得到機械手注射行為調控數據。
29、優選地，步驟s31包括以下步驟：
30、步驟s311：對動作時序掙脫力波動數據進行強度時序波動曲線繪制，得到掙脫力強度時序波動曲線；
31、步驟s312：對掙脫力強度時序波動曲線進行瞬時強度上升平滑度計算，得到掙脫力瞬時強度上升平滑度；
32、步驟s313：根據掙脫力瞬時強度上升平滑度對掙脫力強度時序波動曲線進行強度多峰值區域模式識別，得到掙脫力強度多峰值區域模式；
33、步驟s314：基于掙脫力強度多峰值區域模式進行機械手按壓控制力動態匹配，得到機械手按壓動態控制數據；
34、步驟s315：根據皮下組織間隙收縮差異數據進行機械手控制面積匹配，并對機械手按壓動態控制數據進行多點位控制力度優化，得到多點位面積控制力度數據；
35、步驟s316：根據機械手按壓動態控制數據和多點位面積控制力度數據進行機械手動態控制力輸出匹配，得到機械手動態控制力輸出數據。
36、優選地，本專利技術還提供了一種牲畜抓取機械手控制系統，用于執行如上所述的牲畜抓取機械手控制方法，該牲畜抓取機械手控制系統包括：
37、掙脫力監測模塊，用于通過電子監控設備對機械手抓取狀態下的牲畜進行應激狀態采集，得到牲畜應激狀態視頻；基于牲畜應激狀態視頻并通過壓電式傳感器對機械手抓取狀態下的牲畜進行掙脫力監測，得到牲畜應激狀態掙脫力監測數據；
38、注射折斷風險估計模塊，用于根據牲畜應激狀態掙脫力監測數據進行掙扎動作時序掙脫力波動匹配，得到動作時序掙脫力波動數據；基于動作時序掙脫力波動數據進行全身皮下組織間隙收縮差異量化，得到皮下組織間隙收縮差異數據；根據皮下組織間隙收縮差異數據進行牲畜針管注射折斷風險估計，得到牲畜針管注射折斷風險數據；
39、機械手注射行為調控模塊，用于根據動作時序掙脫力波動數據和皮下組織間隙本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種牲畜抓取機械手控制方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的牲畜抓取機械手控制方法，其特征在于，步驟S1包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的牲畜抓取機械手控制方法，其特征在于，步驟S2包括以下步驟：
4.根據權利要求3所述的牲畜抓取機械手控制方法，其特征在于，步驟S23包括以下步驟：
5.根據權利要求1所述的牲畜抓取機械手控制方法，其特征在于，步驟S3包括以下步驟：
6.根據權利要求5所述的牲畜抓取機械手控制方法，其特征在于，步驟S31包括以下步驟：
7.一種牲畜抓取機械手控制系統，其特征在于，用于執行如權利要求1所述的牲畜抓取機械手控制方法，該牲畜抓取機械手控制系統包括：
【技術特征摘要】
1.一種牲畜抓取機械手控制方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的牲畜抓取機械手控制方法，其特征在于，步驟s1包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的牲畜抓取機械手控制方法，其特征在于，步驟s2包括以下步驟：
4.根據權利要求3所述的牲畜抓取機械手控制方法，其特征在于，步驟s23包括以...
【專利技術屬性】
技術研發人員：南松劍，石舜澤，丁秭晗，殷成媛，楊政超，劉曙光，張士朝，
申請(專利權)人：中國農業大學煙臺研究院，
類型：發明
國別省市：
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