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龙图腾网获悉南京农业大学申请的专利基于视觉感知的果园除草机器人动态路径规划方法、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：CN120802969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511310594.0，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于视觉感知的果园除草机器人动态路径规划方法、系统是由施印炎;徐浪涛;汪小旵;黄薛凯;辛亚鹏;杨显丰;郭新宇;孟子祥;夏创设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉感知的果园除草机器人动态路径规划方法、系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于视觉感知的果园除草机器人动态路径规划方法、系统，包括：构建改进型YOLOv8网络结构，除草机器人上搭载OAK‑D‑PRO相机采集两侧果树图像数据并传递至导航控制模块，导航控制模块利用目标检测模型识别果园行间树干及障碍物，将输出的树干识别框下边中点作为树行拟合基准点，采用最小二乘法拟合单侧树行线及树行中心导航线，生成目标导航路径，执行机构根据目标导航路径控制除草机器人行走，行走过程中，导航控制模块实时动态调整调整除草机器人的移动方向及转向幅度。本发明有效解决了现有技术中导航路径受环境影响偏差大的问题，实现了高效精准的果园机器人路径规划。

本发明授权基于视觉感知的果园除草机器人动态路径规划方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉感知的果园除草机器人动态路径规划方法，其特征在于，包括如下过程： 步骤1：选择不同季节的不同天气条件下进行照片采集，获取果园道路数据集，并按照相应比例划分为训练集、验证集、测试集； 步骤2：构建改进型YOLOv8网络结构，得到改进YOLOv8模型：在骨干网络中采用ConvNeXtV2模块替换部分c2f模块，并在主干中的SPPF层后添加多尺度扩张注意力机制，即MSDA机制； 步骤3：利用步骤1建立的数据集对改进YOLOv8模型进行训练、验证及测试；将训练后得到的最佳的权重文件加载至改进YOLOv8模型得到目标检测模型，将目标检测模型加载到导航控制模块中； 步骤4：搭载有OAK-D-PRO相机的除草机器人在果园中前进，OAK-D-PRO相机实时采集果园的两侧果树图像数据，并传递至导航控制模块；导航控制模块利用目标检测模型实时识别果园行间树干及障碍物，忽略易被遮挡的树干根部区域，将目标检测模型输出的树干识别框下边中点作为树行拟合基准点，基于拟合基准点，采用最小二乘法拟合单侧树行线及树行中心导航线，生成目标导航路径； 步骤5：执行机构根据目标导航路径控制除草机器人行走，行走过程中，除草机器人通过其上安装的视频采集设备采集视觉数据流，并传递至导航控制模块，导航控制模块基于视觉数据流以及拟合算法计算出机器人移动方向，然后与目标导航路径进行对比分析，计算出偏差角度，动态调整调整除草机器人的移动方向及转向幅度； 所述步骤4的具体过程如下： 首先通过目标检测模型识别出两侧树行的树木后，对树干识别框的对边坐标进行处理，得到树干识别框下边中点坐标；然后将一侧树行的坐标记为x1,y1，拟合直线方程为y＝ax+b，拟合直线的数据集合为A＝[x1,y1,x2,y2,...,xn,yn]，误差平方和公式为： 其中，a、b分别表示拟合直线的斜率和截距；x1,y1、x2,y2、xn,yn表示一侧树行中各个树干识别框下边中点的坐标，δ表示误差平方和，yi表示树干识别框下边中点的y坐标，axi+b表示拟合直线；i表示一侧树行中树干识别框编号；n表示一侧树行中树干识别框数量； 对上式1中的参数a、b分别求偏导得到： 根据上述式1和2得到： 对式3求解得到参数a、b的最佳估计值： 经计算得到a、b值后，再结合树干识别框下边中点数据集，得到一侧树行线表达式Ll＝alx+bl，同理得到另一侧树行线表达式Lr＝arx+br； 式中，Ll表示一侧拟合直线方程，al表示一侧树行线方程的斜率，bl表示一侧树行线方程的截距，Lr表示另一侧拟合直线方程，ar表示另一侧树行线方程的斜率，br表示另一侧树行线方程的截距； 得到两侧树行线的表达式后，在一侧树行线上等距选取多个点作为中心拟合的参考基准，一侧树行参考点对应坐标为P1xi,yi，将这多个点的纵坐标分别代入另一侧树行线表达式，得到对应的坐标P2xj,yj； 基于左右两侧的多个参考点，通过坐标均值计算得到多个位于树行中央的导航线的参考点Pmxk,yk，其中，随后结合这些中央导航线参考点，拟合直线方程，联合式1至式4，通过最小化误差平方，求解出与导航线参考点的最佳直线匹配函数，得到果园树行中央的导航线表达式Lm＝amx+bm，其中，Lm表示拟合导航线方程，am表示拟合导航线的斜率，bm表示拟合导航线的截距。

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