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龙图腾网获悉湖南信息职业技术学院申请的专利一种茶叶嫩芽采摘机器人智能控制系统及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：CN119526383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202411458390.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种茶叶嫩芽采摘机器人智能控制系统及方法是由谭立新;肖瑞宏;宋敏;杨舒晴;曹宏徙设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种茶叶嫩芽采摘机器人智能控制系统及方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种茶叶嫩芽采摘机器人智能控制系统及方法，通过视觉分析模块进行场景图像信息获取，基于预设神经网络模型准确识别出待采摘的茶叶嫩芽区域；通过任务分解模块对茶叶嫩芽区域进行划分，将大量采摘任务中的每一个任务实际分配到对应的机械臂，并制定机械臂最短的安全工作路线；通过运动控制模块保证机器人每个机械臂的采摘范围能够完全覆盖宜采茶叶嫩芽所在的区域，有效地降低了茶叶嫩芽的漏采率。本申请能够协调采摘机器人的多条机械臂进行茶叶嫩芽采摘工作，使得机械化采摘具有成本可控、采集精准、效率优秀的特点，整套系统的数据计算和操控完全在本地进行，能够保证系统流畅性高效性，有利于采茶机器人技术的推广。

本发明授权一种茶叶嫩芽采摘机器人智能控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种茶叶嫩芽采摘机器人智能控制系统，其特征在于，包括依次连接的视觉分析模块、任务分解模块和运动控制模块； 视觉分析模块，用于获取场景图像信息，基于预设神经网络模型识别场景图像信息中待采摘的茶叶嫩芽区域，并建立空间坐标系，确定采摘机器人与茶叶嫩芽区域的相对位置； 任务分解模块，用于利用预设划分方法将茶叶嫩芽区域划分为若干个采摘子区域，根据多个采摘子区域和采摘机器人的多个机械臂的空间位置，确定每个机械臂对应的多个目标采摘区域，基于各个机械臂与多个目标采摘区域的相对位置制定规划路径；任务分解模块包括分区模块、分配模块和路径规划模块； 分区模块，用于基于K-Means算法将茶叶嫩芽区域划分为若干个采摘子区域，确定每个采摘子区域的区域采摘任务参数； 分配模块，用于基于拍卖算法根据区域采摘任务参数和每个机械臂的特征参数确定每个机械臂对应的目标采摘区间；具体方法为：每个机械臂根据自身的条件和偏好，以竞价的形式表达对采摘任务的兴趣；设第i个机械臂j的竞价为bij；根据竞价值将所有机械臂从高到低排序，得到机械臂的竞价排名向量r＝[r1,r2,…,rN]，其中ri表示排名第i的机械臂的编号。根据竞价排名，依次询问每个机械臂是否接受任务；如果一个机械臂没有接受任务，则询问下一个机械臂，直到有机械臂接受任务为止； 当有多个机械臂同时接受任务时，根据机械臂和任务之间的匹配度来选择最优的机械臂，根据加权平均函数gj,m的值，选择最大的值对应的机械臂来执行采摘任务；其中，加权平均函数gj,m表示为： gj,m＝αfj,m+1-αbrjj 其中，α是衰减系数，用于控制匹配度和竞价的相对权重；brjj表示机械臂j的竞价值，按照竞价排名进行加权； 路径规划模块，用于预设融合算法根据每个机械臂的空间位置与目标采摘区间对每个机械臂的活动路径信息进行规划，得到采摘规划路径；所述预设融合算法基于Q-learning与优化遗传算法构建，利用Q-learning得到初步采摘路径，利用遗传算法对初步采摘路径进行优化，得到采摘规划路径；具体包括： 步骤S11：定义问题空间：定义机械臂活动路径规划的问题空间，包括机械臂的关节角度、末端执行器的位置和姿态； 步骤S12：初始化Q值表和种群：为每个状态-动作对初始化一个初始Q值，同时随机生成一个初始种群，每个个体代表一种可能的路径规划方案； 步骤S13：通过迭代进行Q-learning和优化遗传算法的交替操作，包括：在每次遗传算法迭代中，使用Q-learning算法来指导个体的选择和适应度评估，优化机械臂的活动路径，直到获得最优的采摘规划路径； 运动控制模块，用于根据规划路径确定每个机械臂的关节活动数据，根据关节活动数据控制每个机械臂按照规划路径对目标采摘区域中的茶叶嫩芽进行采摘和吸取。

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