机器视觉在农业机器人自主导航系统中的研究进展

自主导航是移动机器人的关键技术.机器视觉由于信息量大和人性化特征,视觉导航已成为农业机器人获得导航信息的一种主要方式.为此,综合分析了目前国内外视觉导航技术的研究现状及其存在的问题;同时,探讨了研究中需要解决的关键技术.最后,展望了农业机器人视觉导航技术的发展趋势.     

采摘机器人自动导航系统设计——基于计算机智能算法和机器视觉

机器视觉系统对于采摘机器人的研发至关重要,其性能直接影响机器人的自动导航水平和果实的定位与识别能力,要实现采摘机器人从研发到生产,首先要设计智能化机器视觉系统。为此,在采摘机器人导航机器视觉系统的设计上,引入了计算机处理系统和智能PID控制算法。采用计算机处理系统后,机器人具有更加强大的图像处理能力和控制编程能力,加上智能控制算法的引入,定位导航更加准确,为采摘机器人自动导航系统的设计提供了技术支持。     

农业车辆视觉导航技术研究进展

农业机器人视觉导航技术在国内外被广泛研究.为此,对视觉导航机器人系统的3个主要研究方面:导航参数获取方法、导航控制方法和算法、视觉硬件系统的国内外研究及视觉导航系统研究情况进行了综述,提出了视觉导航技术存在的问题及发展方向.     

农业机器人路径识别自主导航系统——基于STM32与物联网

我国人口众多,粮食需求量高,因此有必要提高农业生产效率以提高粮食产量。为此,开发了一套基于STM32及物联网的农业机器人定位及路径导航行走系统,跟踪端GSM芯片在STM32的控制下通过GPRS网络发送GPS定位数据信息,农业机器人视觉系统根据所在环境拍摄图像分析获得行走路径,完成导航任务。以农田垄沟环境为研究对象并进行仿真,将机器人视觉系统采集的图像进行优化,通过MatLab仿真处理,将机器人导航行走路线通过阈值分割和边缘检测提取出来,满足其定位导航的精度。该系统能够大量应用在农业生产技术中,包括种植管理、喷洒农药及果实采摘等,极大地减轻了我国农业生产人员的劳动强度,对于推动农业的现代化具有重要意义。     

农业机器人技术现状及典型应用

农业机器人是自动化和智能化农业发展的重要形式。分析了国内外农业机器人的研究现状,介绍了当前农业机器人的典型应用,详细阐述了国外农业机器人产品在视觉图像处理、多传感器融合、自主导航及末端执行器等方面的先进技术和作业方式。最后,总结了农业机器人存在的问题并提出可行的相关建议,从而为我国农业机器人的研究开发及商业化应用提供思路。      

基于图像融合技术的采摘机器人自主导航技术研究

为了提高采摘机器人自主导航的精度,避免因环境的复杂性引起的视觉导航采集图像的质量问题,将图像融合技术引入到了采摘机器人导航视觉系统的设计上,通过对多实时采集图像的融合处理,提高采集图像的质量。为了验证方案的可行性,模拟草莓采摘机器人作业环境,对多曝光图像进行了融合处理,并利用4种评价指标对融合后的图像质量进行了评价,将评价结果进行了统计。评价结果表明:采用IHS图像融合算法具有明显的优势,将其使用在采摘机器人的导航视觉系统中将发挥重要的作用。     

基于图像分割映射的农业机器人视觉去雾方法

视觉导航农业机器人在雾天作业容易受前端含雾图像的影响,严重时无法有效工作。提出了一种基于图像分割映射的农业机器人视觉去雾方法。对前端采集图像进行近景与远景区域分割,并通过亮度信息的分段映射获取大气散射函数的预测估计值;采用导向滤波对大气散射函数的估计值进行优化,进一步增强图像的边缘信息,改善大面积天空背景引起的去雾残留问题。基于实际的农业智能导航平台对实测的含雾前端图像进行了去雾分析,并同传统的去雾方法进行了综合比较,显示所提方法具有较高的去雾精度和实时性。两段视频的图像去雾综合指标分别改善了28.9%和29.1%,时间消耗分别减少了34.4%和53.9%。     

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。     

基于机器视觉边缘检测的园林喷药机器人导航线提取

导航路径的精确拟合是园林机器人自动化导航的关键,针对现有园林喷洒机器人仍是人工操作为主的现象,提出一种基于视觉边缘检测的导航路径拟合算法,用于指导园林喷药机器人的自动化导航.首先利用“化曲为直”的思想,截取拍摄图像的最后200像素行作为感兴趣区域;其次提出一种针对园林道路的灰度化因子,对图像进行灰度化处理;然后对图像进...     

基于单目视觉的农业机器人导航系统研究

机器人在农业生产、农产品运输等方面的应用程度,已逐渐成为农业智慧化水平的体现,而受农业环境复杂性的限制,机器人的导航路径规划及定位精度问题,仍是制约农业机器人应用的主要因素之一。为此,设计了一种基于单目视觉的农业机器人导航系统,通过摄像头采集农业机器人工作环境信息,建立机器人的视觉导航地图;采用级联分类器区域检测结合颜色标定的方法,使用户能够根据具体环境,自主规划机器人运动路径,实现机器人的实时定位与导航。实验结果表明:农业机器人沿用户自主规划的无轨道路径,可自动完成导航定位工作,并在路径各目标点获得了亚米级的定位精度,满足农业机器人的应用需求。     

自主导航农业机器人全方位视觉目标识别与跟踪研究

随着我国信息化技术的逐渐提高,机械自动化、集成电路、智能控制系统和测试计量等行业得到了快速发展,使得移动机器人达到了一个全新的高度,农业机器人也因此被广泛应用。在机器人众多研究问题中,全方位视觉的目标识别与跟踪一直是比较复杂并较难解决的问题。为此,基于全方位的自主导航技术,根据农业机器人工作特点和运动特性,建立了机器人工作空间的环境模型,提出了一种陆标导航和运动目标跟踪系统的视觉伺服方案,开发了以DSP控制器为核心的全方位视觉图像处理系统。试验结果表明:所设计的农业机器人全方位视觉目标识别与跟踪系统精准度高,可靠性和实时性强,各项性能指标优。     

除草机器人路标识别多模式匹配算法研究——面向中英文混合环境

随着农业自动化水平的不断提高,除草机器人被逐步地应用到了农田生成作业过程中,机器视觉系统是除草机器人自主导航和杂草作物识别的核心部件,其性能的好坏直接影响作业效率和作业质量。为了提高除草机器人的导航效率,提出了一种基于中英混合环境的多模式匹配算法,将该算法应用到了除草机器人的英文和中文导航路标的模式匹配上,并采用相关图像处理算法对路标进行了增强处理,最后对不同环境下导航的可行性进行了验证。结果表明:采用中英文混合环境的多模式匹配算法和图像增强处理功能后,除草机器人机器视觉系统的路标成功识别率较高,导航准确率也较高,从而验证了方案的可行性和可靠性。     

农业机器人视觉导航技术发展与展望

概述了农业机器人主要的导航方式，综合分析了目前国内外视觉导航研究现状及存在的问题，并提出了进一步研究的方向与途径。     

基于小波变换的农田景物边缘检测

依据农田景的图像的基本特点，提出零点反对称紧支撑二进小波检测图像中的边缘。运用此方法在计算机上对图像边缘提取，得到了连续、光滑、单像素宽的边缘链图像。表明这种边缘提取方法有效、可行。     

免耕环境中视觉导航机器人行走路径的检测

针对免耕环境下农田作业机器人的视觉导航,提出了一种导航路径-梨沟线的检测算法,以提高图像处理速度。同时,介绍了图像采集设备,描述了农田免耕作业环境和农田作业机器人的工作流程。在此基础上,以彩色图像中的R分量为处理对象,分别判断作业区域终点和犁沟线出现位置,确定犁沟线上的候选点,并采用基于一点的Hough变换方法,获得犁沟线的直线斜率。试验表明,提出的算法具有速度快、抗干扰、准确性高等优点。     

果树快速定位采摘机器人设计——基于红外和激光扫描技术

为提高采摘机器人的自主导航能力和采摘效率,实现机器人的快速果树识别和定位,结合红外测距传感器与计算机图像处理技术,利用激光扫描传感器体积小、功耗低、速度快、抗干扰等特点,提出了一种非接触式测量果树深度信息的方法;并结合计算机图像处理对果树进行了标定,实现果树的快速识别与定位,为采摘机器人运动轨迹规划提供了自主导航的参数。为了验证该方法的可靠性,在采摘机器人试验样机上安装了红外线测距和激光扫描快速定位装置,并通过左右两侧果树的导航路径拟合,得到了机器人的行走路径,通过对比红外线测距和激光扫描的结果发现,其拟合路径基本吻合,从而验证了该方法测量数据的可靠性。根据不同的树高对应的枝叶密度,利用计算机图像处理对果树进行了标定,最后利用激光扫描方法对标定后的果树进行了快速定位,并将结果和全站仪的结果进行了对比,结果表明:激光扫描和全站仪之间的最大误差仅为20mm。这说明,激光测量的精度较高,可以满足设计的需求。     

小波变换在农田图像边缘检测中的应用

为了给农业机器人田间行走提供准确导航方向线,以农田景物为研究对象,提出用紧支撑双正交小波变换检测图像中的边缘,并改进了传统的小波算法。运用此方法,在计算机上对图像做边缘提取的实验。实验结果表明,该方法能够得到连续、光滑、单像素宽边缘链图像。程序的单幅图像处理平均效率为0.12s,不仅证明了该算法能够达到实时检测、自主导航的要求,而且也表明这种边缘提取方法是有效和可行的。     

基于DSP和计算机辅助的播种机导航视觉技术研究

为提高播种机导航视觉系统的效率及准确性,在导航控制系统的设计过程中引入了DSP和计算机辅助方法,通过计算机辅助图像处理和数据计算,有效提高了导航系统的效率。在播种机自主导航系统的设计中,采用了DSP和计算机辅助联合的方法,并以图像的处理为例,对系统设计的可行性进行了测试。结果表明:在高分辨率图像处理的条件下,基于DSP和计算机辅助的导航系统可以顺利完成图像的处理,保证了导航系统图像识别和路径规划的效率及准确性。