基于SLAM的无人机飞行参数设定方法研究#br#

为克服无人机林间飞行环境复杂、作业多样化、点云数据质量难以评价等导致的飞行参数不合理、点云数据质量差的问题,提出一种基于同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的无人机林间环境飞行参数设定方法。首先使用三维激光雷达所采集的林间点云数据进行建图,然后通过建图轨迹与GNSS-RTK数据轨迹进行对比分析,评价点云数据的质量,最后根据其均方根误差对无人机的最佳飞行高度与速度参数进行设定。分析结果表明：飞行速度固定时,机载激光雷达飞行轨迹的均方根误差与飞行高度成正相关。飞行高度固定时,机载激光雷达飞行轨迹的均方根误差与飞行速度成正相关。在平均高度为6~7 m,长度为100 m的林间,无人机的最佳飞行高度为12 m,最佳飞行速度为2 m/s,均方根误差为1.262 m。该方法满足评价点云数据质量的需求,同时为无人机林间环境飞行参数的设定提供理论支撑。     

基于激光雷达的枣树轮廓测量平台的设计与试验

针对枣树的三维轮廓信息重建,搭建了一种基于激光雷达的果树轮廓测量平台。通过在平台上的滑轨移动激光雷达获取果树的三维点云信息,采用MatLab软件对点云数据进行提取与处理。为了降低外部环境对点云数据处理的影响,采用高度统计直方图进行地面滤波实现地面点云的滤除,通过icp算法实现双侧点云的配准,应用欧氏聚类算法分割获取枣树点云数据。为验证研究方法的准确性,从点云轮廓数据中获取果树的冠幅数据与手工测量数据进行线性模型拟合对比,二者的相关系数R=0.91,均方根误差RMSE=0.06,相对误差RE=4.08%,拟合效果较好,说明此方法具有一定的可行性。     

基于SfM的针叶林无人机影像树冠分割算法

利用无人机影像进行森林资源调查具有作业快速便捷、数据分辨率较高、影像细节丰富的特点,可较好地识别单木,获取树木位置、冠幅等信息。但是,厘米级的影像分辨率使基于光谱信息的传统分割算法在提取树冠时出现破碎化现象,产生过分割结果。同时,在非落叶季由于无人机影像难以观测到茂密林冠下层地形,故在地形起伏较大的林区难以实现基于树木冠层高度模型(CHM)的单木分割方法。针对上述问题,结合传统二维图像处理和Sf M三维建模,提出了一种无需高度归一化的无人机影像树冠三维分割提取算法,首先利用Sf M技术从高重叠航片建立三维表面模型,利用高程和图像信息检测初始树木位置,再采取k NN自适应邻域分水岭分割的方式对中心单木进行精确的树冠参数提取。在北京市百花山国家级自然保护区的落叶松林地进行了高分辨率无人机影像实验,采用正射影像目视解译结果和多种基于图像、点云的自动分割算法结果进行验证和评价。结果表明,本文方法对树木总体检出率在91%以上,冠幅提取精度在81%以上,优于传统的全局分水岭方法和其他树冠分割算法。     

基于点云数据的树木三维重建方法改进

激光点云数据以其详尽、高精度的三维信息,在森林参数估算、精确重建植物形态结构三维模型方面具有特殊优势。为进一步提高三维模型精度,综合集成多种算法,在改进现有PC2Tree软件基础上,基于点云数据进行树木三维重建。首先根据树木局部点云的主方向相似度和局部点云轴向分布密度分离枝干与树叶;其次采取水平集和最小二乘法提取枝干部分的骨架点,通过下采样方法提取冠层部分的特征点;最后根据骨架点和特征点拓扑结构重构树木三维模型。以樟树为例,分析枝叶分割精度,自动分割与手动分割结果相近;以无叶的鸡蛋花树为例,分析重建模型精度,模型主枝长度相对误差范围集中在0~8.0%,半径相对误差范围集中在0~10%;枝条重建过程避免了噪声点的干扰,对噪声点具有一定的不敏感性;重建三维模型与原始点云吻合度高,基本解决了冠层内部枝干遮挡严重带来的三维建模困难的问题;依据模型提取树高、冠幅、胸径、体积等参数,增加了重建模型的应用范围。     

基于PCL平台的激光雷达点云数据特征提取

激光雷达扫描系统是一种能够精确可靠地获取三维数据的系统。以英国MLD公司VS1500三维空间激光扫描定位系统获取的点云数据为研究基础,使用数字统计滤波(Statistical Outlier Removal)对点云数据进行滤波,利用法线提取出云数据的特征,测试结果表明,法线对于形状特征具有明显的提取效果。     

基于激光雷达信息的履带式自动割草机障碍物检测

针对果园土壤生草制管理中所面临的割草任务重、劳动强度大等问题,设计一种基于二维激光雷达信息的履带式自动割草机障碍物检测方法。采用RPLIDAR A1进行障碍物扫描检测,由Matlab编程完成数据处理。将采集到的数据转换为直角坐标系下的x、y坐标,运用最小二乘滤波对数据进行去噪处理,采用k-means聚类算法对扫描数据进行聚类分析,得到障碍物的基本轮廓信息,最后经拟合得到较为密集的障碍物边缘离散点。试验结果中激光雷达扫描得到的角度和距离数据与现场实地测量数据之间最大误差为3.2%,达到了障碍物检测的目的,表明基于激光雷达信息的障碍物检测方法是合理可行的。     

基于信息融合的农业自主车辆障碍物检测方法

针对单一传感器在智能车辆环境感知中的局限性,提出一种基于摄像机与激光雷达信息融合的农业自主车辆前方障碍物检测方法。对单目摄像机获取的图像进行基于Ft（Frequency-tuned）算法的显著性检测,并生成显著图。同时对激光雷达反射点进行基于数据关联性评估的聚类分析,确定障碍物数量、边界与位置等先验信息。然后以激光雷达坐标相对应的图像像素坐标为种子点,由种子点激活经过处理的显著图,基于受限区域生长实现障碍物区域分割。试验结果表明,基于Ft算法的图像显著性检测具有更好的边缘检测效果,基于种子点的受限区域生长法可以有效地进行障碍物分割。在机器视觉的基础上融入激光雷达数据,可以更好地排除非障碍物的干扰,实现了障碍物的完整检出。     

基于车载三维激光雷达的玉米点云数据滤波算法

为支持表型参数测量和数字植物相关研究,对车载三维激光雷达获取的玉米点云数据进行分析处理,提出了一种基于统计分析的两次滤波算法。以大喇叭口期的京农科728和农大84玉米为研究对象,使用VLP-16型三维激光雷达采集田间玉米点云数据;对点云数据进行直通滤波预处理,去除无关点后,进行第1次点云数据滤波处理,设置精确率和召回率阈值,选取参数组合;再对点云进行第2次滤波处理,确定精确率和召回率最优组合(110,0. 9)、(6,1. 2),边际组合(100,1. 0)、(6,1. 2)和(110,0. 8)、(5,0. 9),共3组参数组合;以3组验证集数据进行测试,结果表明:最优组合性能最优,可在京农科728和农大84玉米点云数据滤波中通用。     

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。     

基于激光雷达的作物收获导航线实时提取方法研究

为提高联合收获机无人驾驶导航路径的精度,本文提出一种基于激光雷达的作物收获导航线实时提取方法。搭建点云数据采集系统,利用平面拟合法确定激光雷达安装高度和安装角度。利用三维激光雷达扫描收获机前方作物的点云数据,结合IMU惯性传感器反馈的姿态信息,实现作物点云数据从激光雷达坐标系到车体坐标系的变换。基于激光雷达扫描视场角、安装高度和安装角度获取感兴趣区域（ROI）的坐标,并对感兴趣区域进行直通滤波和统计滤波,去除灰尘、秸秆粉末等噪声的影响,以实现点云数据无效点和离群点的剔除。提出一种基于栅格八邻域高程差的作物收获导航线快速识别算法,以点云栅格化后在Z轴方向上的坐标值作为检测依据,定义某一栅格与其8个相邻栅格在Z轴坐标上的差值为高程差,遍历栅格并根据设定阈值进行比较判断,实现收获边界点的有效提取。采用最小二乘算法进行收获边界点的拟合,实现田间作业过程中作物收获导航线动态提取。田间试验表明,该方法具有较好的鲁棒性,能在作物稀缺、杂草较多等情况下保持较高的准确性,其中前进方向偏差角平均值为0.872°,割台横向偏差为0.104m,收获导航线准确率为93.5%,可为联合收获机工作提供辅助导航,提高无人驾驶的准确率。     

基于超体素聚类和局部特征的玉米植株点云雄穗分割

针对当前三维点云处理方法在玉米植株点云中识别雄穗相对困难的问题,提出一种基于超体素聚类和局部特征的玉米植株点云雄穗分割方法.首先通过边连接操作建立玉米植株点云无向图,利用法向量差异计算边权值,并采用谱聚类方法将植株点云分解为多个超体素子区域;随后结合主成分分析方法和点云直线特征提取植株顶部的子区域;最后利用玉米植株点云...     

基于激光点云的三维虚拟果园构建方法

针对果园管理数字化程度低、构建方法较为单一等问题,本研究提出了一种基于激光点云的三维虚拟果园构建方法。首先采用手持式三维点云采集设备（3D-BOX）结合即时定位与地图构建-激光测距与测绘（Simultaneous Localization and Mapping-Lidar Odometry and Mapping,SLAM-LOAM）算法获取果园点云数据集;然后通过统计滤波算法完成点云数据离群点与噪声点的去除,并结合布料模拟算法（Cloth Simulation Filtering,CSF）与DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚类算法,实现地面去除与果树聚类分割,进而使用VoxelGrid滤波器降采样;最后利用Unity3D引擎,构建虚拟果园漫游场景,将作业机械的实时GPS（Global Positioning System）数据从WGS-84坐标系转换为高斯投影平面坐标系,并通过LineRenderer显示实时轨迹,实现作业机械运动轨迹控制与作业轨迹的可视化展示。为验证虚拟果园构建方法的有效性,在海棠果园与芒果园开展果园构建方法测试。结果表明,所提出的点云数据处理方法对海棠果树与芒果树聚类分割的准确率分别达到了95.3%与98.2%;通过与实际芒果园的果树行距、株距对比,虚拟芒果园的平均行间误差约为3.5%,平均株间误差约为6.6%。并且将Unity3D构建出的虚拟果园与实际果园相比,该方法能够有效复现果园三维实际情况,得到了较好的可视化效果,为果园的数字化建模与管理提供了一种技术方案。     

基于欧氏聚类的三维激光点云田间障碍物检测方法

为满足目前农业机械(简称农机)自动驾驶中农田障碍物检测的需求,提出了一种使用三维激光雷达检测田间障碍物的方法.该方法首先对采集的环境点云进行预处理,采用体素栅格下采样滤波,将稠密的点云在不损失特征信息的情况下进行减量;采用三维长方体对角点划定感兴趣区域以便快速计算;采用随机采样一致性(RANSAC)算法检测出农田地面点...     

基于三维点云的群体樱桃树冠层去噪和配准方法

樱桃树的栽培密度影响其冠层的光照分布,通过研究群体樱桃树的三维结构,可分析不同栽植密度下温室甜樱桃树冠层光照分布规律,指导樱桃树的科学种植,进而提高甜樱桃产量和品质。高质量的点云数据是构建群体樱桃树三维结构的基础,而点云去噪和点云配准是点云数据预处理的关键环节。本文提出一种基于三维点云的群体樱桃树去噪和配准方法,搭建群体樱桃树三维信息采集平台,使用2台固定的DK深度相机获取群体樱桃树彩色点云数据;提出基于颜色区域生长的二分类方法,设置颜色阈值分割点云并进行二分类处理,可有效去除彩色点云数据中的异常无效点,并设置点云离散度和RGB值,作为点云去噪评价标准;结合人工标记法和双相机位姿矩阵,提出基于颜色特征改进的ICP方法,解决传统ICP配准算法多依赖初始位姿且配准速度较慢的问题。该方法通过对点云粗配准,得到较好的初始位姿,使用SIFT算法提取颜色特征点,将颜色特征与ICP算法结合进行点云精配准,然后使用PCL中随机采样一致性算法,去除错误匹配点,有效减少配准时间,提高配准精度。以夏季和冬季的群体樱桃树20组点云数据为实验对象,对比分析ICP算法、NDT算法、SAC-IA算法和本文配准方法的配准精度和配准时间,结果表明,本文配准方法平均耗时分别为5.01、4.30s,均方根误差分别为2.316、2.100cm,有效减少了配准时间和配准误差,验证了本文算法的有效性和普适性。     

基于表面凹凸性的羊胴体点云分割方法

羊胴体自动化分割对于提高羊屠宰加工企业生产效率有重要意义。为实现将羊胴体点云精准高效地分割为多分体,研究了一种基于表面凹凸性的羊胴体点云分割方法。以倒挂状态下的巴美肉羊胴体为研究对象,利用三维激光扫描仪获取羊胴体点云。首先,对羊胴体点云进行预处理,去除离群点噪声和采用体素滤波的方法进行下采样;并将羊胴体点云超体素化,以获取超体素邻接图;然后,对超体素邻接图中相邻点云的公共边进行凹凸性判断,将凹边凸边赋予不同权重;并由得分评估函数计算不同权重点云的得分,将结果与参数S_min作比较;最后,根据比较结果确定分割区域,完成对羊胴体点云的分割。试验结果表明：羊胴体点云分割的平均精确度、平均召回率、平均F1值和平均总体准确率分别为92.3%、91.3%、91.8%、92.1%。各分体的平均分割精确度分别为92.7%、90.7%、92.6%、93.2%、92.5%、92.2%,各分体的平均分割召回率分别为86.0%、93.2%、92.8%、91.6%、90.9%、93.4%,处理单只羊胴体点云的平均时长为18.82 s。通过处理多分体组合点云以及多体型羊胴体点云判断本文方法的适...     

基于动态K阈值的苹果叶片点云聚类与生长参数提取

根据冠层点云的分布特征,提出一种基于动态K阈值的叶片点云聚类及生长参数提取方法。首先,采用地面三维激光扫描仪获取多站点云数据并完成配准、去噪和抽稀等预处理;然后,随机截取整株点云中的一枝作为研究对象,融合局部凹凸性算法(LCCP)并改进K-means算法,提出基于动态K阈值的叶片点云聚类方法;最后,采用主成分分析方法(PCA)计算叶片点云法平面方向向量,并根据叶片边界点与中心点的位置关系,计算叶宽、叶长等生长参数。试验结果表明,与传统的点云聚类方法相比,本文方法能够在不损失枝干点云的前提下,精确地分割单叶片,保证了聚类结果的完整性和彻底性;与传统的降维方法相比,本文基于真实三维空间信息提取叶片生长参数能够较大程度提高提取准确性,为进一步评价果树冠层光照分布及果园智能化管理提供技术支持。     

基于面向对象分类法的农田识别提取

【目的】利用中低分辨率遥感影像,精确获取县域尺度的农田分类结果,提供一定的方法参考。【方法】兹以中等分辨率的Landsat8 OLI遥感影像数据为数据源,采用面向对象的CART决策树分类法,对垫江县的农田进行了识别与提取,并与基于像元提取的最大似然法分类结果进行精度对比。【结果】(1)与最大似然分类法相比,CART决策树分类法的精度更高,总体精度和Kappa系数分别达到88.8%和0.85,对于旱地和水田的制图精度高达90%以上;(2)在分割尺度的确定上,使用eCognition软件中的ESP工具能快速的确定最优分割尺度,提升了效率和科学性;(3)县域尺度上,面向对象分类法对中等分辨率影像数据进行遥感提取也具有一定的适用性。【结论】基于Landsat8 OLI遥感数据的面向对象分类法能够实现县域尺度低成本高精度农田分类的需要,也为缓解精度和成本、空间分辨率和提取方法的矛盾提供了一定的参考。     

基于无人机影像匹配点云的苗圃单木冠层三维分割

近年来较多的树冠提取算法以激光雷达数据为基础,然而激光点云数据量大、冗余多而且采集成本高。本文基于无人机影像匹配点云提取单木树冠轮廓,研究一种成本可控、能够补充甚至部分替代激光雷达的小范围森林制图方案。以福建省三明市某林场内苗圃地作为研究对象,在稠密的无人机影像匹配点云中截取2个25 m×25 m的样地作为测试样本。预处理后,首先构建植被冠层高度模型,以局部最大值法探测树冠位置并标记为种子点;从这些种子点形成的初始区域开始生长,迭代计算直到全部的影像匹配点云归并完毕;最后,将算法提取的树冠轮廓导入Arc GIS中获取树冠轮廓矢量边界,并与手绘参考树冠叠加,利用F测度实现精度的评定。依此方案,在2个林分范围内的树冠提取F测度均达到了89%以上,单木冠幅提取的误差在0.14 m以内。结果表明,该方案简单有效、精度可靠,适用于小范围、高精度的植被制图。