一种基于多模态感知与强化学习的采茶机器人控制方法

本发明提供了一种基于多模态感知与强化学习的采茶机器人控制方法，涉及机器人控制技术领域，所述方法通过多源传感数据预处理得到时空对齐传感数据流；输入跨模态融合定位网络，得到茶芽检测结果、关键点和可采性置信度；据此得六自由度位姿并筛选采摘队列；基于深度信息构建障碍距离场，基于力/触觉信号在线辨识枝叶柔顺参数，获取关节状态和末端刚度状态并计算关节可达性指标；输入强化学习规划策略生成无碰接近轨迹，经安全修正和逆解得到关节轨迹与命令；接触阶段根据力/触觉反馈执行阻抗调节与力矩补偿，控制柔性末端完成吸附定位、柔性夹持和分离释放。本发明能在遮挡、光照变化和枝叶柔顺条件下实现稳定识别、安全接近和低损伤采摘。