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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利一种果实采摘机械系统控制器优化方法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：CN120010232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510487101.4，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权一种果实采摘机械系统控制器优化方法是由沈小云;徐芷婷;伍佳馨;胡熙;倪圳跃;曹聪;陆佳儿;熊铎云设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种果实采摘机械系统控制器优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种果实采摘机械系统控制器优化方法，属于自动化控制技术领域，包括：S1、将果实和机械爪位置建立在同一个三维空间，通过视觉传感器定位果实的三维位置，同时计算实时械臂爪的三维位置；S2、通过果实和实时机械爪的三维位置计算果实位置与机械爪位置的误差；S3、将误差输至加强型增量式PID算法模块进行处理，输出当前时刻机械臂调控信号增量；S4、将当前时刻机械臂调控信号增量迭加到上一时刻机械臂调控信号得到当前时刻机械臂调控信号调控机械臂运动，同时将实时械臂爪的三维位置反馈到S2，循环执行S2至S4达到调控信号增量为零。实验证明本发明方法加强了果实采摘机械系统控制器的控制精度和灵敏度。

本发明授权一种果实采摘机械系统控制器优化方法在权利要求书中公布了：1.一种果实采摘机械系统控制器优化方法，其特征在于，具体包括： S1、将果实和机械爪位置建立在同一个三维空间，通过视觉传感器定位果实的三维位置，同时计算实时械臂爪的三维位置； S2、通过果实和实时机械爪的三维位置计算果实位置与机械爪位置的误差坐标（Δx,Δy,Δz），建立果实与机械爪三维位置数据误差值； S3、将所述误差值输至加强型增量式PID算法模块进行处理，输出当前时刻加强型增量式PID算法输出量Δut；所述加强型增量式PID算法模块为改进的增长优化算法模块和增量式PID算法模块融合，具体方法为：利用改进的增长优化算法整定增量式PID算法的控制参数，得到加强型增量式PID算法，所述加强型增量式PID算法用于果实采摘机械系统控制器；所述改进的增长优化算法，具体方法为：在学习阶段，引入模仿高适应值个体的多方向探索策略得到改进的学习阶段个体位置更新策略，具体步骤为： 步骤一、计算当前个体与其他N-1个个体的欧几里得距离，其中距离小于R的作为当前个体的邻域个体，根据n个邻域个体的位置更新当前个体的位置向量，所述位置向量共有n个，对应n个邻域个体，数学模型为： （9）； 式（9）中，为当前个体邻域R内的个体数；为第i个个体根据第y个邻域个体生成的位置向量，其中y=1,2,...,n；为第t次迭代的邻域解集内的第y个邻域个体位置向量；为第t次迭代第i个个体的位置向量； 步骤二、模仿种群中适应值小的个体对第i个个体位置向量的n个值更新，数学模型为： （10）； 式（10）中，为第t+1次迭代第i个个体的第y个位置向量，其中y=1,2,...,n，和为动态权重因子，确保不同来源的信息被合理整合，为全局种群的最优个体位置向量，从适应值最接近的个体位置向量，为第t次迭代第i个个体的第y个位置向量； 步骤三、基于多方向的搜索结果取最优，改进单个方向引导的方式，更新第i个个体位置向量，具体方式为： 第i个个体生成的n个位置向量的适应度值分别为，选择最优候选解更新第i个个体位置向量，数学模型为： ；其中，为第t+1次迭代的第i个个体的第1个候选解，为第t+1次迭代的第i个个体的第2个候选解，为第t+1次迭代的第i个个体的第n个候选解，为适应度函数，为最小值取值函数； 所述改进的增长优化算法，包括利用种群当前迭代个体与上一代个体位置变化的平均幅度动态调整衰减因子，改进的衰减因子数学模型为： （11）； 式中，为第t次迭代的改进的衰减因子值，为最大迭代次数，为第t次迭代的种群活跃度，数学模型为： （12）； 式中，为种群初始化时的最大活跃度，为种群最大规模，为第t次迭代第i个个体第j维的位置值，为第t-1次迭代第i个个体第j维的位置值； 然后，利用改进的衰减因子，同时引入当前种群的最优个体位置引导个体位置更新对增长优化算法的反思阶段的个体位置更新策略数学模型改进； S4、果实采摘机械系统控制器将所述Δut迭加到上一时刻机械臂调控信号ut-1输出当前时刻机械臂调控信号ut；所述当前时刻机械臂调控信号调控机械臂运动；同时将实时械臂爪的三维位置反馈到所述S2，循环执行S2至S4达到所述Δut为零，完成果实采摘机械系统控制器的优化。

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