基于虚拟现实的拖拉机双目视觉导航试验

针对农机导航系统的传统田间试验方式受作物生长状态的约束性较强,错过适当的作物生长时期将直接导致开发周期延长、成本增加等问题,该文提出了一种基于虚拟现实技术的拖拉机双目视觉导航试验方法。该方法以拖拉机为作业机械,苗期棉花为目标作物,在虚拟现实环境下建立田间作物行场景的三维几何模型,用于模拟田间试验场景;建立虚拟现实环境下的拖拉机物理引擎,根据实车参数及试验场景信息快速、准确地解算拖拉机的动力学参数,并且根据解算所得的状态参数在虚拟试验场景中实时渲染拖拉机的位姿状态;设计路径跟踪控制器,以经过双目视觉方法识别的田间路径为目标路径,根据拖拉机当前行驶路径与目标路径的相对位置关系解算并控制拖拉机前轮转向角度。以某型拖拉机参数为实车参数,采用大小行距方式布置5行曲线形态的苗期棉花作物行场景开展虚拟导航试验。拖拉机以不大于2 m/s的车速跟踪作物行时,平均位置偏差的绝对值不大于0.072 m、位置偏差的标准差不大于0.141 m;平均航向偏差的绝对值不大于2.622°、航向偏差的标准差不大于4.462°。结果表明:该文设计的拖拉机虚拟试验系统能够在虚拟现实环境下,模拟田间作物行环境开展基于双目视觉的导航试验,可为导航控制系统的测试及改进提供理论依据和试验数据。     

农业机器人视觉导航的预测跟踪控制方法研究

农用拖拉机的视觉导航技术可以帮助人员远离某些高温、高湿以及有毒害的作业环境，提高作业的自动化智能化程度，还能实现精确定点作业以促进农业可持续发展等。该文首先分析了轮式拖拉机跟踪引导路径的行为特点，建立起相应的非线性随机数学模型。而后，基于卡尔曼滤波的思想融合了各传感器的观测值给出预测跟踪控制方法。避免了视觉系统为主的计算耗时导致状态反馈滞后而产生的不利影响，改善了导航控制的鲁棒性和精度。仿真和初步试验结果都表明了此方法的有效性。     

基于GPS和机器视觉的组合导航定位方法

准确、可靠的位置信息是进行农业机械自动导航的前提。该文构建了一个基于GPS和机器视觉的多传感器组合导航定位系统。在此系统中,采用GPS获取导航车的绝对位置信息、航向角度和行驶速度;机器视觉通过图像处理获取导航基准线,并得到代表作物行特征的点;UKF（unscented kalman filter,无迹卡尔曼滤波）滤波器用来对上述传感器获取的信息进行滤波,并以电瓶车为平台,对滤波前后的定位效果进行对比。试验结果表明,使用UKF滤波后的定位精度和稳定性得到了改善,X方向和Y方向标准偏差分别为2.43、0.07 m,定位曲线得到了平滑,克服了使用单一传感器进行定位的弊端,能够满足自动导航系统的要求。     

基于扫描滤波的农机具视觉导航基准线快速检测方法

针对基于机器视觉的自动导航系统现有导航线提取算法易受外界环境干扰和处理速度较慢等问题,该文提出一种基于图像扫描滤波的导航线提取方法。首先获取不同农作物的彩色图像,使用2G-R-B算法对彩色图片进行灰度化处理,得到作物行和土壤背景对比性良好的图片。使用Otsu方法对图像进行分割,得到二值化的图像后,再采用腐蚀-中值滤波-膨胀的滤波方法对图像进行去噪处理。然后使用该文提出的扫描滤波导航线提取算法,将图像分成左右两部分,使用等面积三角形对两部分分别进行扫描后,再对扫描的结果进行滤波,从而提取作物行,得到导航线。试验结果表明,采用该方法处理一幅640×320像素的图像只需要76ms,可满足农机具实时导航的要求;与传统导航线提取算法相比,该算法计算速度快,适应能力强。     

基于速度自适应的拖拉机自动导航控制方法

针对速度因素对拖拉机自动导航系统稳定性的影响,提出了基于横向位置偏差和航向角偏差的双目标联合滑模控制方法,在建立两轮拖拉机-路径动力学模型和直线路径跟踪偏差模型的基础上,应用Matlab/Simulink进行整体系统仿真,验证了控制方法的可靠性;以雷沃TG1254拖拉机为载体搭建了自动导航控制系统田间试验平台,分别在定速和变速条件下,进行了拖拉机直线路径跟踪控制的田间试验;分析了不同速度条件下的动态跟踪控制效果,验证了设计的自动导航控制系统的稳定性和控制精度。试验结果表明:在拖拉机田间作业常见的定速直线行驶工况下,采用基于速度自适应的双目标联合滑模控制方法,拖拉机直线路径跟踪控制的横向位置偏差最大值为10.60 cm,平均绝对偏差在3.50 cm以内;航向角偏差最大值为3.87°,平均绝对偏差在1.70°以内;在进入稳态以后,前轮转向角最大摆动幅度为3°,摆动标准差为0.80°。结论表明,该文提出的基于速度自适应的拖拉机自动导航控制系统,能基本实现不同速度下的直线路径自动跟踪控制。     

采棉机视觉导航路线图像检测方法

采棉机视觉导航路线的检测是实现采棉机自主导航的重要前提。收获时期的棉田中主要有棉秆、棉花、棉桃、棉叶、杂草及田外区域等多种目标特征,并且机械采收会造成已收获区的棉枝上残留少许棉花,对采棉机田间作业路径的检测造成困难。该文主要通过分析已收获区、未收获区、田外区域、田端的不同颜色特征,对采棉机田间作业路径、棉田边缘、田端等的检测算法。首先采用3B-R-G、|R-G|、|R-B|及|G-B|等颜色分量差的方法,针对棉田内、外等不同区域的目标特征分别进行提取,并以设定的步长进行移动平滑处理,而后基于最低波谷点向未收获区方向寻找波峰上升临界点以及与前一帧直线检测结果相关联等方法,确定直线变换的候补点群,最后基于过已知点Hough变换提取导航直线;试验证明,该算法提取的直线能够准确贴合已收获区与未收获区分界、田侧边缘等,处理时间平均为56.10 ms/帧,满足采棉机田间实际生产作业的需求。该研究可为小麦、玉米等其他作物机械化收获时视觉导航路线的检测提供参考。     

基于知识的视觉导航农业机器人行走路径识别

目前的农业生产方式引起了环境污染、生态恶化等诸多问题，研制具有精确作业能力的视觉导航农业机器人因而被较多关注。针对导航视觉系统采集的农田非结构化自然环境彩色图像，探讨了用于行走路径识别的适宜的彩色特征，并结合农田作业时农业机器人行走路径的特点，运用路径知识启发机制识别出行走路径。与传统的阈值分割算法的对比处理试验表明，此识别算法可以明显地改善路径识别效果。     

玉米除草机器人视觉导航系统设计与试验

玉米苗带准确检测与精准跟踪是玉米除草机器人实现自主作业的重要基础。针对玉米除草机器人苗带检测,该研究提出了基于感兴趣区域更新的玉米苗带实时识别及导航线提取方法,首先利用单目相机采集机器人前向玉米苗带,将苗带图像进行归一化和超绿处理,采用改进自适应响应阈值SUSAN（small univalue segment assimilating nucleus）角点法以及冗余离群特征点剔除法获得玉米苗特征点,以改进的顺序聚类算法对视频帧进行玉米苗带聚类处理,再利用最小二乘法拟合出各玉米苗带,最后基于机器人航向偏差和其相对玉米苗带的横向偏差实时调整感兴趣区域和更新导航线;同时,针对除草机器人苗带行线跟踪,提出以运动学为模型的PID（proportion integration differentiation）转向角决策方法,建立了导航跟踪控制模型;并在Visual Studio平台下,利用OpenCV库开发了导航控制系统。试验结果表明,玉米除草机器人导航线提取准确率为96.8%,每帧图像平均处理时间为87.39 ms,具有较好的实时性和抗干扰性;在模拟环境下,玉米苗带直线和曲线跟踪平均误差≤1.42 cm,标准误差≤0.41 cm;在农田环境下,不同速度导航跟踪平均误差≤1.51 cm,标准误差≤0.44 cm。研究结果可为玉米除草机器人田间自主作业提供关键技术支撑。     

基于光照无关图的农业机器人视觉导航算法

完成沿作物行的行走作业是农业机器人视觉导航系统的一个基础功能,但是由于田间环境的复杂性,比如阴影的存在和天气的恶劣变化等外界因素的影响使导航参数的提取变得困难。该研究针对农业机器人视觉导航中存在的阴影干扰问题,采用基于光照无关图的方法去除导航图像中的阴影,然后采用增强的最大类间方差法进行图像分割和优化的Hough变换提取作物行中心线,最终通过坐标转换获得导航参数。最后,通过作物行跟踪试验表明,基于光照无关图的阴影去除方法不仅满足了导航实时性的要求,而且使农业机器人在光照变化的情况下导航参数提取的鲁棒性有了更大的提高。     

基于机器视觉的玉米施肥智能机器系统设计概述

分析了采用机器视觉识别大田玉米的生长状况进而实现大田玉米定时、定点、变量精确施肥和实现农业机组的视觉自主导航和无人驾驶的机理。重点介绍了开发研制的玉米施肥智能机器系统的总体设计和所采取的相关技术的概况。     

基于激光导航的果园拖拉机自动控制系统

为实现果园作业的自动化,以拖拉机为研究对象,采用激光导航方式实现了果园机械的自动导航。试验以激光扫描仪为检测设备对果树位置信息实时采集,采用最小二乘法规划拖拉机导航路径;拖拉机航向偏差和横向偏差作为比例控制器的输入量,以方向盘电机的转速为输出量,控制拖拉机沿导航路径直线行走;系统实现了拖拉机在果园环境下的直线行走控制功能。拖拉机以0.27 m/s的速度直线行走30 m,最大横向偏差0.15 m。试验结果表明本系统可用于果园机械的自动导航,并具有一定的可靠性。     

拖拉机耕深模糊自动控制方法与试验研究

研究了拖拉机电控液压悬挂系统耕深自动控制方法,提出了一种基于模糊控制的电控液压悬挂系统耕深自动控制方法和综合度系数的概念,设计了耕深模糊控制器,并利用综合度系数将力位综合调节转化为对耕深的模糊控制。试验研究了阻力在不同综合度系数下对耕深的影响,试验结果表明：耕深从0到20 cm的响应时间低于1.7 s,当综合度系数分别为0.7、0.5和0.3时,耕深受阻力的影响分别减少了3.2、3.8和5.6 cm,过渡时间分别为0.79、0.93和1.21 s,该控制方法能够满足耕深自动控制的要求。论文提出的基于模糊控制的力位综合调节方法,利用综合度系数,以耕深和阻力为控制参数,可以实现耕深的双参数控制,为拖拉机电控液压悬挂系统耕深进行力位综合控制提供理论依据。     

基于机器视觉的草地蝗虫识别方法

为了准确、自动地提取蝗虫信息进行蝗灾测报,提出了一种基于机器视觉的草地蝗虫识别方法,用于超低空蝗灾预警系统所自动采集的视频中草地蝗虫头数信息的提取。该方法先根据跃起草地蝗虫的背景构成,把原始图像分为天空子图像和草地子图像;然后,采用帧间差分法检测两子图像中的运动区域;最后,运用蝗虫的形态特征因子对检测的运动区域进行再分类,识别跃起蝗虫。把自动识别的跃起蝗虫头数,带入建立的跃起蝗虫头数与和地面蝗虫头数之间的数学模型中,从而得到地面蝗虫的数量,进行地面上草地蝗虫的间接计数。试验结果表明:跃起草地蝗虫的识别率为80%～100%,由建立跃起蝗虫和地面蝗虫的之间模型计算的地面草地蝗虫的精度大于80%。因此,基于机器视觉的草地蝗虫识别方法能满足蝗虫精准测报的要求。     

基于全方位视觉传感器的农业机械定位系统

利用全方位视觉传感器能提供传感器周围360°范围内信息的图像,通过全方位图像可准确获取物体方向角,基于该特点研发一种可以实现农业机械自动导航的定位系统。该系统硬件主要由全方位视觉传感器、人工标识、PC、PC软件和作业车构成。该计算算法首先通过全方位视觉系统的校正,得出相机的成像投影中心;通过图像处理提取人工标识的位置,估算出标识相对于相机的方向角,然后根据圆周角定理和几何关系计算出相机的位置来完成农业机械的定位。在面积为5×3 m2的水泥地面和白炽灯光的实验室中进行试验,平均选取10个位置进行试验,试验结果显示估算点和选取点间距离的平均误差小于3 cm。研究证明该定位系统是可行的。     

基于良序集和垄行结构的农机视觉导航参数提取算法

根据田间作物垄行间杂草离散的特点,基于图像矩阵,运用像素子集的良序性,结合垄宽先验知识得到垄行轨迹中心。同时,系统选择图像的绿色成分为目标特征空间,滤掉了非绿色的背景噪声,为寻找垄行子集奠定了基础。在摄像头参数结构的可线性化映射区(图像中间约1/3区域),考虑移动平台的速度和系统图像采样间隔,在系统处理速度大于平台移动速率条件下,建立了单目视觉导航系统的动态方程。试验结果表明：航向角和位置参数平均误差分别约为1°和1 mm。该算法设计简洁,实现容易,可有效避免杂草等噪声的影响,对光照也有一定的适应性。     

基于机器视觉的苹果最大横切面直径分级方法

针对中国苹果产后分选率和分选精度均较低而影响其商品价值等现状,在GB/T10651-2008《鲜苹果》颁布的背景下,设计了一套基于机器视觉技术的苹果分选系统。针对红富士苹果,采用了一种利用RGB颜色模型R-B通道进行阈值分割和均值滤波后,通过行扫描提取出轮廓的方法。提出了2种对苹果进行大小分级的理论模型:一种以苹果轮廓线上两点之间的最大距离作为分级标准;另一种以苹果最大横切面直径作为分级标准,其中苹果最大横切面直径通过曲线拟合得出。利用VC6.0软件编程实现了上述2种分级模型的算法。通过40个苹果6次在线分级试验表明,模型一分级正确率为93.3%,模型二分级正确率为87.1%,双通道分级效率最高可达12个/s,达到了苹果在线分选商品化应用的基本要求,为近球形果蔬参照行业分级标准进行大小自动化分选提供参考。     

基于机器视觉的马铃薯黑心病检测机构设计与试验

马铃薯黑心病是一种难以用肉眼分辨的内部病害。在生产加工中,为了准确检出黑心病个体,该研究基于光在马铃薯块茎组织中的透射特性设计了一种马铃薯黑心病检测机构。机构主要包括马铃薯块茎承托槽、光源单元以及光源位置调节轨道等部分,光源单元包括2个LED面光源,形成多点透射的结构,光源波长为705 nm。文中取50个正常样品和29个黑心样品采集图像分析,经过预处理,分别提取马铃薯目标图像和马铃薯高灰度区域的灰度平均值,以二者的相对比值作为黑心病的判别参数。通过与单点透射模式所采集的正常样品图像的相对比值比较,由该机构所采集的正常图像的相对比值普遍偏小,表明所获得图像的灰度均匀性更好,同时得到光源较佳夹角为45°。在该机构下获得的正常样品和黑心样品的灰度平均值相对比值的分类阈值为0.220,得到2种样品的判断正确率分别为98%和96.6%,且黑心样品的相对比值更大,表明使用该机构可以检测黑心马铃薯样品。该研究为马铃薯黑心病检测机构的设计提供了参考。