基于RANSAC算法的植保机器人导航路径检测

为实现植保机器人精准自主导航和提高路径检测的精度、可靠性,提出一种基于RANSAC算法的视觉导航路径检测方法。首先,采用超绿灰度化法和最大类间方差法进行图像分割;继而结合形态学操作与动态面积阈值滤波算法滤除干扰;最后,在垄行的边缘中,根据均值法提取特征点,采用RANSAC算法剔除离群点后由最小二乘法进行直线拟合,以提高导航路径的检测精度。实验表明,与Hough变换相比,本文垄行中心线检测方法具有更高的检测精度,导航路径的检测率可达93.8%,比未使用RANSAC算法提高了18.8个百分点。     

基于RANSAC算法的植保机器人导航路径检测

为可靠地检测垄行，实现植保机器人精准自主导航，提出一种基于RANSAC算法的视觉导航路径检测方法。首先采用超绿灰度化法和最大类间方差法进行图像分割；继而结合形态学操作与动态面积阈值滤波算法滤除干扰；最后在垄行的边缘中，根据均值法计算特征点，采用RANSAC算法剔除离群点后由最小二乘法直线拟合，以提高导航路径的检测精度。实验结果表明，与Hough变换相比，本文的垄行中心线检测方法具有更好的检测性能，导航路径的检测率可达93.8％。     

基于标记分水岭算法的插秧机器人导航路径检测

针对插秧机器人机器视觉导航路径检测鲁棒性差、受杂草和翻土影响严重的问题,提出一种基于标记分水岭算法的视觉导航路径检测方法。首先,采用灰度化处理、直方图均衡化和中值滤波对目标秧苗列和目标田埂进行预处理;然后,利用标记分水岭算法对识别目标进行图像分割,并通过均值法采集导航路径特征点集;最后,使用最小二乘法将特征点拟合成导航路径。试验结果表明,相比传统分水岭法和区域生长法,本文的导航路径检测方法具有最好的识别效果,在秧苗列和田埂上的检测精度分别达到93.4%和96.6%。     

棉花铺膜播种作业拖拉机的视觉导航路径检测

针对棉花铺膜播种作业环境复杂,视觉导航路径检测易受光照强度、噪声及划线深度的影响,设计了一种抗干扰能力强、适应性广的视觉导航路径检测算法。构建图像采集系统,实时采集铺膜播种作业图像,基于Y=0.299R+0.587G+0.114B颜色模型对图像进行灰度化处理。针对第1帧图像,首先在浮动扫描区间[M_1-k,M_2-k](M_1取560,M_2取639;k=0,k≤560,k++)从第0行开始逐行扫描像素点,提取每行灰度值最小的像素点(或灰度值最小的像素点的列坐标的平均值)作为各行路径提取的候补点,并计算每个扫描区间内的候补点列值的方差F_k;寻求F_k值最小的区间作为第1帧图像的目标区间;在目标区间内使用最小二乘法拟合候补点集群提取初始导航路径;然后,以初始导航路径为中心,左右各扩展U个像素作为扫描区间,提取每行灰度值最小的像素点(或灰度值最小的像素点的列坐标的平均值)作为各行路径提取的候补点;最后,使用最小二乘法拟合导航路径,完成第1帧图像导航路径的提取。从第2帧图像开始,首先确定以前1帧图像导航路径作为当前帧图像扫描区间的中心,左右各扩展U个像素作为扫描区间;然后,从第0行像素开始逐行扫描,并提取灰度值最小的像素点(或灰度值最小的像素点的列坐标的平均值)作为路径提取的候补点,并使用"差异权重法"平滑候补点群;最后,基于最小二乘法拟合导航路径。采集6种工况下铺膜作业视频进行验证试验,结果表明:导航路径检测准确率为100%,平均处理速度为7.020ms/帧,能够稳定、快速地检测导航路径,准确率高,适应性广,抗干扰能力较强,满足棉花铺膜播种作业的实际要求。该检测算法丰富了基于视觉的拖拉机行走路径检测的方法,为实现拖拉机自动驾驶奠定了理论基础。     

基于最小二乘法的温室番茄垄间视觉导航路径检测

针对温室非结构作业环境和复杂背景下作业机器人路径识别检测问题开展研究。在HSI颜色空间分析番茄垄间道路图像在各分量的分布特性,提出了基于机器视觉的垄间加热管敏感区域提取方法,依据I分量直方图采用最大类间方差法进行图像自适应阈值分割,对分割后二值图像利用目标区域的边缘提取算法获得导航离散点簇。根据最小二乘法原理对导航离散点簇拟合得到2条加热管边缘线,在此基础上给出中心导航基准线检测算法,并针对光照不均和作物遮挡对导航路径检测进行了实验。实验表明,与Hough变换算法相比,该算法简单快速,对光照不均具有良好的鲁棒性,能够准确提取目标敏感区域的边缘信息,对不同遮盖率番茄垄间导航路径提取正确率达91.67%。     

基于视觉导航和RBF的移动采摘机器人路径规划研究

为了提高采摘机器人自主导航和路径规划能力,提出了基于计算机视觉路径规划和RBF神经网络自适应逼近算法的导航方法。使用图像分割、平滑处理和边缘检测技术,根据图像像素灰度值确定了导航线的位置,利用逐行扫描的方法得到了导航离散点。路径规划和跟踪使用RBF神经网络逼近算法,通过逼近误差和权值控制路径跟踪的精度,系统响应的执行端使用液压伺服系统,提高了机器人自主导航的精度。以黄瓜采摘作为研究对象,在日光温室对机器人采摘作业进行了测试,通过测试得到了RBF神经网络的路径跟踪误差曲线。测试结果表明:机器人可以很好地逼近跟踪规划路径,其计算精度较高,跟踪效果较好。     

基于相机与激光雷达融合的温室机器人行间导航方法

针对温室颠簸不平、枝叶遮挡道路的复杂环境,开展基于相机与激光雷达数据融合的机器人行间导航方法研究。首先,利用改进的U-Net模型实现图像道路区域的准确快速分割;其次,通过融合图像分割结果进行地面点云预分割,减少地面起伏造成的点云倾斜;然后,采用改进的KMeans算法实现作物行点云快速聚类,并将聚类中心作为作物行主干区域点,降低枝叶遮挡对作物行中线提取的影响;最后,采用RANSAC算法拟合两侧作物行方程并计算出导航线。通过实验评估导航线精度,在测试集中94%以上数据帧可以准确实现提取导航线,平均角度误差不高于1.45°,满足温室机器人沿作物行自主导航行驶要求。     

阴影环境下拖拉机视觉导航路径识别方法研究

在对比分析了普通环境与阴影环境下图像特点的基础上,提出了一种适用于阴影环境下拖拉机视觉导航的路径识别方法。首先,运用2G-R-B彩色模型分割图像,根据图像的线性灰度分布,采用合理的点运算分析法提高图像对比度,利用迭代阈值分割法和二值图像闭运算提取道路特征;然后,通过扫描道路边缘离散点和最小二乘法拟合出拖拉机的导航路径。实验结果表明,该方法能快速和有效地提高拖拉机视觉导航系统对阴影环境的适应性。     

园林自动喷药机器人杂草识别与导航方法探究

园林杂草与景观植物伴随生长,在防控不力的情况下能够很快发展为优势种群,引起自然景观早衰和退化。喷洒除草剂是清除园林杂草的有效方法,但会威胁操作人员的健康。喷药机器人若要准确、高效地完成喷药作业,则必须具备精准喷药和自主导航的功能。为此,将计算机视觉应用在园林喷药机器人上,根据颜色和形状特征识别杂草,根据颜色特征识别路径并规划获得行走路线。试验中,喷药机器人对园林杂草具有较高的识别精度,实际行走路线与规划的路线基本吻合,能够实现精准喷药和自主导航;机器人处理单幅图像仅耗时0. 1 s,可以满足实际作业的需求。     

自然光照下基于粒子群算法的农业机械导航路径识别

针对农业机械视觉导航线提取易受光照变化影响及常规导航线识别算法实时性低、抗干扰能力差等问题,对自然光照条件下基于机器视觉的农业机械导航路径识别技术进行了研究。首先,在YCr Cb颜色模型的基础上构建与光照无关的Cg分量,选择2Cg-Cr-Cb特征因子对图像进行灰度化处理,以降低光照变化对图像分割的影响;然后,采用改进K-means聚类方法进行图像分割,将绿色作物信息从土壤背景中分离出来,并通过形态学滤波方法滤除二值图像中存在的杂草干扰信息;最后,根据图像中作物行的特点建立作物行直线方程约束模型,利用粒子群算法对作物行直线进行寻优求解,进而得到导航线。实验结果表明,不同光照条件下对2Cg-Cr-Cb灰度图像进行图像分割,可以清晰完整地将作物从土壤背景中分离出来,分割图像受光照变化影响较小并且不会引入背景噪声;基于粒子群算法的导航线检测方法可以快速准确地提取出导航路径,对于不同农田作物和作物不同生长阶段具有较高的适应性,相比于常规导航线识别算法具有实时性高、鲁棒性好等优点。     

基于U-Net网络的果园视觉导航路径识别方法

针对视觉导航系统在果园环境中面临的图像背景复杂、干扰因素多等问题,提出了一种基于U-Net网络的果园视觉导航路径识别方法。使用Labelme对采集图像中的道路信息进行标注,制作果园数据集;基于U-Net语义分割算法在数据增强的基础上对全卷积神经网络进行训练,得到道路分割模型;根据生成的道路分割掩码进行导航信息提取,生成路径拟合中点;基于样条曲线拟合原理对拟合中点进行多段三次B样条曲线拟合,完成导航路径的识别;最后进行了实验验证。结果表明,临界阈值为0.4时,语义分割模型在弱光、普通光以及强光照条件下的分割交并比分别为89.52%、86.45%、86.16%,能够平稳实现果园道路像素级分割;边缘信息提取与路径识别方法可适应不同视角下的道路掩码形状,得到较为平顺的导航路径;在不同光照和视角条件下,平均像素误差为9.5像素,平均距离误差为0.044 m,已知所在果园道路宽度约为3.1 m,平均距离误差占比为1.4%;果园履带底盘正常行驶速度一般在0～1.4 m/s之间,单幅图像平均处理时间为0.154 s。在当前果园环境和硬件配置下,本研究可为视觉导航任务提供有效参考。     

基于图像处理的果树滴水线导航路径检测方法研究

针对果园开沟施肥,提出一种基于图像处理的果树滴水线导航路径检测方法。该方法采用垂直地面向上布置的CCD相机采集果树冠层投影图像,并实现果树冠层沿地面垂直投影轮廓的识别与滴水线平滑处理,进而对无人施肥装备沿果树环状行走路径进行确定。通过相机标定获取相机内部参数和畸变参数,对原始图像进行畸变矫正;通过对图像在RGB颜色空间的分布特征进行定量分析,使用平均值法对图像灰度处理,使用定阈值法进行二值分割;二值图像中由于存在大量的空间间隙,使用形态学膨胀操作,填充间隙,以凸显树冠投影边缘轮廓;使用边界跟踪算法,提取树冠轮廓边缘;引入Beseel曲线拟合方法,对轮廓边缘进行平滑处理,通过对比二阶、三阶、四阶、五阶拟合结果,得出使用三阶和四阶Beseel拟合结果较为符合导航路径要求。将相机固定在一个位置,分别在晴天和阴天拍摄条件下采集图像,进行滴水线导航路径提取,分别使用三阶和四阶Beseel曲线拟合晴天和阴天的图像边缘轮廓,使用四阶拟合结果较为符合实际要求,平均像素误差为19.5像素,平均像素相对误差为2.6%,平均每帧图像处理速度为27 ms,能较好地满足导航精度和实时性的要求,为施肥作业平台沿滴水线自动导航提供参考。     

复杂背景下果园视觉导航路径提取算法

为解决果园视觉导航机器人行间自主行进和调头问题,提出了基于Mask R-CNN的导航线提取方法和基于随机采样一致性(Random sample consensus, RANSAC)算法的树行线提取方法。首先,基于Mask R-CNN模型对道路与树干进行识别,提取道路分割掩码和树干边界框坐标;其次,在生成行间导航线的基础上,采用改进RANSAC算法提取前排树行线;然后,计算树干边界框坐标点到前排行线的距离,筛选后排树干坐标点,采用最小二乘法拟合生成后排树行线;最后,通过分析前后排树行信息判断调头方向,结合本文提出的行末端距离计算与调头路径规划方法,规划车辆的调头路线。实验结果表明：在不同光照、杂草、天气环境下的6种果园场景中,模型的平均分割精度和边界框检测精度都为97.0%,导航目标点提取的平均偏差不超过5.3%,树行线检测准确率不低于87%,调头后车辆距道路中心的平均偏差为7.8 cm,可为果园环境下的视觉自主导航提供有效参考。     

基于改进Floodfill算法的田垄视觉导航系统

探索在环境多变的田垄中进行视觉导航的方法,针对传统田垄视觉导航方法计算量大且导航效果较一般的问题,为林果作业机器人自主作业能力提供基础,本文提出一种基于机器视觉的田垄导航方法:使用改进的Floodfill算法分割路径信息,通过十字法进行路况分类,进而采用与路况相对应的算法进行导航计算。使用多张路径图片和模拟环境对算法的分割性能和导航能力进行测试,在试验测试中,道路偏移值保持在6 cm内。试验表明,改进Floodfill算法与分类导航法结合的视觉导航方法具有可行性,可为低算力田垄视觉导航方法的探索提供新的方法和思路。     

基于机器视觉的林间导航路径生成算法

提出了一种基于机器视觉的、适用于林间行走机器人导航的路径生成算法,即采用扫描图像获得视野两边的树干底部与地面的交界点,计算得到交点中心的一系列离散点簇,通过最小二乘法拟合该中点生成导航直线的算法.Matlab仿真结果表明:该算法可有效地处理多种林间复杂环境,符合人眼视觉所识别的导航线,在图像批量处理时具有较高的可靠性和稳定性.     

基于辅助线的农机视觉导航路径提取算法研究

针对不同场景下的农机视觉导航路径提取方法适用性、抗干扰性差的问题,提出一种基于辅助线的农机视觉导航路径提取算法。首先,对均衡化处理后的农田图像采用1.8G-R-0.8B颜色模型进行灰度化,得到目标与背景区分明显的图像;其次,使用OTSU法阈值分割,对二值图像进行先开后闭运算的形态学处理方法去除图像噪声;最后,根据垂直投影法进行相应的辅助线处理,并结合改进的ROI方法提取感兴趣区域,确定导航定位点,进而最小二乘法将定位点拟合得到导航路径。仿真试验结果及对比表明：本文算法提取路径的欧式距离为1 001.9,路径提取精度相对于传统Hough方法提高47.9%,且对高分辨率图像提取时间缩短79.6%,满足农机具导航路径提取的要求的同时且具有更高的普适性。     

果园自主导航兼自动对靶喷雾机器人

为同时实现果园智能植保机自主导航及自动对靶喷雾,研制了一种果园自主导航兼自动对靶喷雾机器人。首先采用单个3D LiDAR（Light Detection and Ranging）采集果树信息确定兴趣区（Region of Interest,ROI）,对ROI内点云进行2D化处理得到果树质心坐标,通过随机一致性（Random Sample Consensus,RANSAC）算法得到果树行线,并确定果树行中间线（导航线）,进而控制机器人沿导航线行驶。通过编码器及惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）确定机体速度及位置,IMU矫正采集到的果树分区冠层信息,最后通过程序判断分区冠层的有无控制喷头是否喷雾。结果表明,机器人自主导航时最大横向定位偏差为21.8 cm,最大航向偏角为4.02°,相比于传统连续喷雾机施药液量、空中漂移量及地面流失量分别减少20.06%、38.68%及51.40%。本研究通过单个3D LiDAR、编码器及IMU在保证喷雾效果的前提下,实现了喷雾机器人自主导航及自动对靶喷雾,降低了农药使用量及飘失量。