基于机器视觉的林间导航路径生成算

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.     

农林环境机器视觉导航路径生成算法及应

提出两种自然环境中的路径导航线生成算法:对于矮小作物规则分布的农田场景,在标准Hough变换的基础上,预先检测共线点峰值的限定偏角阈值,以迅速检测关键信息;对于林地环境及类林地环境的高大作物农田场景,寻找树干与地面的交点,形成机器人行走的左右边界,再求两边交点的中值产生一列点簇.对该列点簇进行Hough变换检测直线作为导航线,或应用最小二乘法拟合左右边界,求其中线作为路径导航线.Matlab对比仿真表明,几种算法对各自适用的场景具有可靠稳定的路径辨识能力,可对图像进行有效的批量处理.     

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。     

基于语义分割网络的植保机器人视觉伺服控制方法

为实现稳定可靠的植保机器人视觉伺服控制,提出了一种基于语义分割网络的作物行特征检测方法。基于语义分割网络ESNet实现农田场景图像像素级带状区域检测,并利用最小二乘算法拟合得到每条行作物线特征;在此基础上通过设计一种主导航线提取算法获取导航路径,并利用卡尔曼滤波对主导航线几何参数进行平滑处理,有效抑制了不平整地面导致的机器人运动颠簸与视觉图像测量噪声引起的导航参数波动。继而构建机器人前轮转向、后轮差速的阿克曼运动学模型;在图像空间坐标下设计纯追踪控制器实现植保机器人的伺服运动控制。大田环境下的现场实验结果为：总体横向偏差为0.092m,验证了本文方法的有效性。     

基于激光导航设施的收割机自动控制系统研究

针对无人驾驶农机的应用需求,提出了一种应用于无人驾驶农机自主行走的激光扫描路径规划与导航算法。此方法利用激光测距仪获取当前视场内路径、作物及障碍物信息,根据田垄和作物区域的特征检测路径边缘,并生成行驶路径。为了保证导航精度,在控制器上采用了PID反馈调节方式,利用增量式PID控制器对行走方向进行调节,从而使农机可以按照预定的路径行走。以无人驾驶收割机为研究对象,对导航方案进行了测试,结果表明:采用激光导航设置可以成功地规划出行驶路径,使收割机自主的沿着行驶路径行走,实现了无人驾驶收割机的自主导航。     

基于计算机视觉的小麦收获边缘导航线提取方法

针对小麦收割边缘受到麦茬、土壤、光照等环境因素影响导致的导航线提取精度低、运行速度慢等问题,为实现小麦精准化收获作业而提出一种基于水平投影和梯度下降的小麦收获边缘导航线提取方法。首先通过LAB阈值分割、形态学滤波等进行图像分割,然后进行水平投影以提取出小麦收获边缘伪特征点,将伪特征点进行最小二乘拟合从而获得边缘特征点所在的ROI区域,并对该区域进行Canny边缘检测来提取出边缘特征点,最后利用梯度下降算法拟合出小麦收获边缘导航线,从而解决传统算法中所遇到的导航线拟合精度低、拟合速度慢等问题。试验结果表明：在小麦已收割和未收割区域对比度很低的情况下,处理一张分辨率为640像素×360像素的图像平均耗时163 ms,生成的导航基准线成功率高达95%,为智能农业机械在麦田中的自主行走提供一种可靠的、实时的导航方法。