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龙图腾网获悉仲恺农业工程学院申请的专利基于模糊免疫-PID控制的水果采摘机器人导航系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119924087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510148766.2，技术领域涉及：A01D46/30；该发明授权基于模糊免疫-PID控制的水果采摘机器人导航系统是由林桂潮;殷瑞涵;曾文勇;傅文平;黄旭熙;朱立学;张日红;李小敏;张景然;麦淳宇;卢泽熹;陈柏坚;郑展望;曾焜宇;冯雨楠;李曼琦;吴睿希;叶天华;谭键聪;郑乔垒;邓佳旭;柯梓淇;谢锴涵;张宇森;姚上泉;李家树设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模糊免疫-PID控制的水果采摘机器人导航系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于模糊免疫‑PID控制的水果采摘机器人导航系统，涉及智能化采摘领域，包括：通过示教方式采集离散的果园路径，并对离散的果园路径进行拟合、获得拟合路径；构建采摘机器人的履带底盘模型，并获得当前时刻下、采摘机器人底盘的航向偏差和横向偏差；构建模糊免疫‑PID控制器，通过模糊免疫‑PID控制器实时调控导航系统中的控制参数，使得采摘机器人在导航过程中以极小的横向偏差追踪目标路径；最后，采用采摘机械臂与底盘之间“一停一采”的协同控制策略，实现自动化采摘。该系统能够实现精准导航、并完成自动化采摘，避免导航过程中外界环境因素的干扰，有效节省采摘成本、提升采摘效率。

本发明授权基于模糊免疫-PID控制的水果采摘机器人导航系统在权利要求书中公布了：1.一种基于模糊免疫-PID控制的水果采摘机器人导航系统，其特征在于：包括： 首先，通过示教方式采集离散的果园路径，并对离散的果园路径进行拟合、获得拟合路径，采用B样条曲线拟合法对离散的果园路径进行拟合，其中，B样条曲线是由P 0 ,P 1 ,…,P n共n+1个控制点以及一组基函数定义的参数化曲线，具体为： 式中：Ct表示曲线上的点；t表示节点，其个数为n+k+2，取值范围为[0,1]；P i表示路径点经纬度坐标的集合；n表示路径点的数量；k表示B样条曲线次数，本系统中k=3； B i,k t表示第i个k次的B样条基函数，具体为： 其中，节点矢量T={t 0 ,t 1 ,t 2 ,…,t m}为基函数的区间，节点向量长度m与控制点数量n+1的关系为： m=n+k+1； 三次B样条曲线节点矢量T具体为： 式中：表示相邻两路径点的距离； ； 所述采用B样条曲线拟合法对离散的果园路径进行拟合过程中，采用曲率确定不同路径情况下的采样密度大小，具体为： 首先，将曲线Ct按照的间隔进行均匀采样、获得m个路径点，此时节点t为； 之后，将t代入公式中，获得曲线各个路径点的坐标； 然后，计算每个路径点的曲率： 式中：t i表示节点向量，其范围为[0,1]，且i=0,1,2,…,m； 再之后，将拟合路径按照曲率大小分为大曲率部分与小曲率部分，并设定曲率阈值，大曲率部分中大于曲率阈值的区域即为路径中转弯部分； 最后，通过曲率的变化程度找到转弯部分的首、末端点，并以的间隔对该区域进行均匀采样、再代入公式中，实现转弯部分路径点的密集化、确保转弯部分的平滑性与高精度； 然后，构建采摘机器人的履带底盘模型，并获得当前时刻下、采摘机器人底盘的航向偏差和横向偏差； 之后，构建模糊免疫-PID控制器，通过模糊免疫-PID控制器实时调控导航系统中的控制参数，使得采摘机器人在导航过程中以极小的横向偏差追踪目标路径，实现采摘机器人的精准导航； 所述通过模糊免疫-PID控制器实时调控导航系统中的控制参数，使得采摘机器人在导航过程中以极小的横向偏差追踪目标路径具体为： 首先，建立模糊免疫反馈控制： 式中：k 1、k 2分别表示刺激因子和抑制因子，它们的符号均为正；f·表示抑制外部刺激能力的非线性控制函数；分别表示模糊免疫-PID控制器的输出和模糊免疫-PID控制器的输出变化率；表示抗原数量； 然后，将模糊免疫-PID控制器的输出与输出变化率作为应用模糊免疫反馈控制的非线性P控制器的输入，则相应的输出量为： 式中：k p1用于控制反应速度；表示系统稳定性的效果；表示误差变化率；、均为模糊免疫-PID控制器的输入； 之后，通过模糊控制调节PID控制器中的参数k i、k d； 最终，模糊免疫-PID控制器的输出结果为： 式中：k p1表示经过模糊免疫反馈机制计算出的比例参数，k i表示经过模糊控制计算出的积分参数，k d表示经过模糊控制计算出的微分参数；ek、ek-1、ek-2分别表示当前误差、上一次误差与上上次误差； 所述通过模糊控制调节PID控制器中参数k i、k d的方法具体为： 首先进行模糊化处理：以航向偏差作为误差、以航向偏差变化率作为误差变化率，它们的模糊论域均为[-1，1]；输出为积分、微分的参数变化率，它们的模糊论域均为[-0.3，0.3]；隶属函数采用三角形分布曲线，其横坐标为模糊论域的范围，纵坐标为属于模糊子集的程度、即隶属度、其范围为[0，1]，输入输出变量的模糊子集均为七级模糊子集、即： 式中：P表示正、N表示负、Z表示零、B表示大、M表示中、S表示小； 其中，根据专家经验判断获取模糊规则： 式中：表示e属于A的隶属度，表示属于H的隶属度；u rule表示确定该模糊规则最适用的隶属度；A、H均为模糊集合； 最后，采用重心法对输出的模糊值进行反模糊化处理： 式中：K p、K i、K d分别表示PID控制的初始参数；X i表示模糊变量元素；表示X i对应的隶属度； 最后，采用采摘机械臂与底盘之间“一停一采”的协同控制策略，实现自动化采摘。

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