概述

当前算法存在识别精度不足、路径规划不合理、机械臂控制不精准、运行成本偏高的问题。公司重点攻坚优化，预期：一是优化花朵识别与成熟度判别算法，解决光照、遮挡等问题，识别及成熟度判别准确率分别达98%、97%以上，避免漏采误采；二是优化路径规划与机械臂控制算法，实现自主避障与最优路径规划，采摘效率稳定在每秒1-4朵，机械臂精度达毫米级，花朵损伤率≤5%；三是简化算法冗余，降低算力成本，提升设备协同效率，适配多样田间场景，达到规模化商用水平。同时，推动机器人全自主作业，一台可替代10名人工，单日完成10亩采摘，助力解决农户采摘成本高、劳动力短缺等问题。

需求详情

一、希望解决的主要技术及预期水平。当前算法存在识别精度不足、路径规划不合理、机械臂控制不精准、运行成本偏高的问题。公司重点攻坚优化，预期：一是优化花朵识别与成熟度判别算法，解决光照、遮挡等问题，识别及成熟度判别准确率分别达98%、97%以上，避免漏采误采；二是优化路径规划与机械臂控制算法，实现自主避障与最优路径规划，采摘效率稳定在每秒1-4朵，机械臂精度达毫米级，花朵损伤率≤5%；三是简化算法冗余，降低算力成本，提升设备协同效率，适配多样田间场景，达到规模化商用水平。同时，推动机器人全自主作业，一台可替代10名人工，单日完成10亩采摘，助力解决农户采摘成本高、劳动力短缺等问题。二、现有基础。公司处于算法应用与优化攻坚阶段，支撑条件充足。技术上，已研发核心算法，实现基础采摘控制，单机采摘速度每秒1朵（密集区3-4朵），在新疆莎车县完成近4个月实地测试，积累大量数据；资金人力上，已投入科研资金并计划追加，组建专业研发调试团队；设备上，配备视觉传感器、机械臂等核心设备，搭建测试平台；场景上，已落地应用，通过灵活模式在规模化种植区推广，积累丰富田间场景经验，可快速落地优化算法。