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。     

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。     

基于串行BP网络的农业机器人视觉导航控制(英）

农业机器人视觉导航系统可引导其自身在田间自主行走,为此,必须充分有效地利用导航参数。将反馈和预视参数应用于农业机器人视觉导航系统实现导航。将当前ROI窗口划分为上下区域以获取预视导航信息和当前导航信息。根据预视导航参数、当前导航参数和反馈导航参数,利用串行BP神经网络训练并调整分配神经元间的权值和阈值,确保得到正确的输出。依据串行BP网络对系统控制算法进行测试,取得了满意的结果。农业机器人实际行走路线与理想路线横坐标的最大反馈位置偏差为-0.069 m,最大预视位置偏差为-0.043 m,最大反馈角度偏差为-3.5度,最大预视角度偏差-2度。试验结果表明,该方法能获取较高精度的导航参数。     

除草机器人机械臂的逆向求解与控制

设计了一种基于机器视觉导航和杂草识别的除草机器人模型,该机器人能沿作物行间自主行走并能准确地识别和“清除”杂草。设计了除草机器人的机械臂除草执行系统,求取了机械臂运动学逆解,用VC++开发了控制程序。试验显示,图像处理算法所需时间少,能够适应户外自然光线在一定范围的变化,机械臂能够平稳动作并精确定位杂草目标。     

基于机器视觉的株间机械除草装置的作物识别与定位方法

株间机械除草技术可进一步减少化学除草剂的使用,有利于环境保护和农业可持续发展.为实现智能化的株间机械除草装置自主避让作物并进入株间区域,该研究提出了一种株间机械除草装置的作物识别与定位方法.利用2G-R-B方法将作物RGB彩色图像进行灰度化,再选用Ostu法二值化、连续腐蚀和连续膨胀等方法对图像进行了初步处理.根据行像素累加曲线和曲线的标准偏差扫描线获得作物行区域信息,以作物行区域为处理对象,利用列像素累加曲线、曲线标准偏差和正弦波曲线拟合识别出作物,并结合二值图像中绿色植物连通域的质心获得作物位置信息.试验结果表明,该方法可以正确识别出作物并提供准确的定位信息,能适应不同天气状况、不同种类的作物,棉苗正确识别率为95.8%,生菜苗正确识别率为100%,该方法为株间机械除草装置避苗和除草自动控制提供了基本条件.     

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。     

室外农业机器人导航研究综述

农业机器人是现代农业技术的集中体现和未来发展趋势,当前研究中还存在着许多制约因素,其中导航是完成自动作业的关键,也是制约农业机器人发展的最大瓶颈。在长期的农业机器人自动导航研究中,经历路标、气味、机器视觉及星基导航等多种方式的研究和探索,其中视觉和星基导航逐渐成为当前导航研究的主要内容,星基导航以其成本低、系统结构简单、控制灵活等特点,必将在未来机器人导航领域占有越来越重要的地位。     

农业机器人视觉传感系统的实现与应用研究

论述了农业机器人视觉传感系统的主要实现技术和当前的应用现状,包括基于视觉传感原理的距离检测技术,基于视觉传感原理的工作对象特征识别技术和基于视觉传感原理的运动导航技术.基于双目立体视觉的测距方法可应用于葡萄和番茄采摘机器人,配备激光光源和红外光源的测距系统可在室外有效抵抗日光变化对检测结果的影响.几何形状、灰度级、颜色,尤其是农产品表面的反射光谱特性,可以用于农业机器人识别操作对象.人工路标方法是实现农业机器人视觉导航的简单方法,另外,直接基于田间作物在空间排列的特征也可实现农业机器人的视觉导航.最后讨论了农业机器人视觉传感系统的未来发展趋势.     

农业机器人视觉传感系统的实现与应用研究进展

论述了农业机器人视觉传感系统的主要实现技术和当前的应用现状，包括基于视觉传感原理的距离检测技术，基于视觉传感原理的工作对象特征识别技术和基于视觉传感原理的运动导航技术。基于双目立体视觉的测距方法可应用于葡萄和番茄采摘机器人，配备激光光源和红外光源的测距系统可在室外有效抵抗日光变化对检测结果的影响。几何形状、灰度级、颜色，尤其是农产品表面的反射光谱特性，可以用于农业机器人识别操作对象。人工路标方法是实现农业机器人视觉导航的简单方法，另外，直接基于田间作物在空间排列的特征也可实现农业机器人的视觉导航。最后讨论了农业机器人视觉传感系统的未来发展趋势。     

玉米行间导航线实时提取

针对高地隙植保机底盘玉米田间植保作业压苗严重的现象,该研究提出了基于车轮正前方可行走动态感兴趣区域（Region of Interest,ROI）的玉米行导航线实时提取算法。首先将获取的玉米苗带图像进行像素归一化,采用过绿算法和最大类间方差法分割玉米与背景,并通过形态学处理对图像进行增强和去噪;然后对视频第1帧图像应用垂直投影法确定静态ROI区域,并在静态ROI区域内利用特征点聚类算法拟合作物行识别线,基于已识别的玉米行识别线更新和优化动态ROI区域,实现动态ROI区域的动态迁移;最后在动态ROI区域内采用最小二乘法获取高地隙植保机底盘玉米行间导航线。试验表明,该算法具有较好的抗干扰性能,能够很好地适应较为复杂的田间环境,导航线提取准确率为96%,处理一帧分辨率为1 920像素×1 080像素图像平均耗时97.56 ms,该研究提出的算法能够为高地隙植保机车轮沿玉米垄间行走提供可靠、实时的导航路径。     

中耕期玉米田间避苗除草装置设计与试验

针对现有旱田避苗除草装置多依赖于智能导航平台,机械式避苗除草装置无法确定秧苗位置的问题,该文基于除草执行部件间歇式旋转运动的思想,设计了一种针对中耕期玉米田间使用的避苗除草装置,该装置由软轴、行程开关、步进电机、除草梳齿和测控系统等组成。当该装置需要执行避苗除草动作时,除草梳齿会旋转120°以躲避秧苗。在吉林大学的土槽实验室,进行了三因素四水平的正交试验,试验结果显示,在秧苗株距为26 cm,梳齿入土深度为20 mm,前进速度为5 km/h时,该装置的平均伤苗率为5.9%,平均除草率为94.7%,方差分析结果显示,玉米的种植株距对于伤苗率的影响最显著(P0.05),梳齿的入土深度对于伤苗率和除草率均有显著影响(P0.05),但是作业速度对于伤苗率和除草率无显著影响(P0.05)。该装置可以满足玉米田间"避苗除草"作业的要求,研究结果可为农田机械除草的优化和设计提供参考。     

凸轮摆杆式生菜株间除草装置设计与试验

针对目前温室生菜株间自动化除草装置缺乏问题,该研究设计了基于凸轮摆杆机构的轻量化电动株间除草装置,采用机器视觉对生菜苗进行识别定位,运动控制系统根据车速和保护半径区域实时计算凸轮各工作段转速,控制一对除草铲摆动避苗除草.以除草装置前进速度、推程段凸轮转速、除草铲入土深度作为试验因素,以伤苗率、除草率和株间除草单体避苗功...     

葡萄株间除草机精准避障控制系统优化设计与试验

现有篱架式栽培葡萄双边作业株间自动避障除草机避障系统采用开关控制避障动作,由于避障行程固定,无法根据障碍物位置精确控制避障动作行程,导致除草效果不佳。针对上述问题,该研究在先前研究的基础上,依据仿形控制原理对避障控制系统进行优化,设计一种由避障信号采集部分、程序控制部分、液压执行部分、避障监测反馈部分等组成的精准避障控制系统。基于精准避障工作要求,确定避障动作闭环控制方案;优化液压回路结构,液压与电控结合实现精准避障控制;对精准避障控制程序进行静态标定和PID参数整定;利用Recurdyn对障碍物呈直线排列状态下除草机的精准避障作业进行模拟仿真,并通过分析除草刀盘运动轨迹选取较优除草刀盘转速;以机器作业速度为试验因素,除草作业覆盖率和果树损伤率为评价指标进行田间试验。试验结果表明,当机器作业速度为380 mm/s时,除草作业覆盖率与作业效率综合效果最佳,试验得到平均除草作业覆盖率为93.97%,较先前研究提高4.39%,果树损伤率为1.92%,除草机可良好实现避障除草作业。该研究可为果园株间除草机的进一步优化提供参考。     

水田行间除草装置设计与试验

为减少化学除草剂的使用,解决现有水田除草机械除草效果差等问题,该研究设计了一种水田行间除草装置,包括压草浮板和除草辊等结构,工作时压草浮板先将压倒杂草,紧接着除草辊将压倒的杂草压入泥中。压草浮板先将杂草压倒,除草辊将杂草压入泥中的几率可提高9.98%。除草辊两端设有倒角,在避免或减少对水稻根系损伤的同时可扩大行间除草区域,最大可增加常规除草宽度的3%。对压草浮板和除草辊进行了参数设计,通过仿真试验分析了行间除草装置与土壤之间的相互作用规律,确定最佳作业条件为入土深度35 mm,前进速度0.8 m/s。以未除草、化学除草、人工除草和不同参数的除草辊为试验因素,以水稻植株高度、产量、产量构成因素和水稻根系参数为试验指标,进行田间试验,试验结果表明,行间除草装置平均除草率最高为87.51%,可以翻动土壤,增加土壤透气性。与常规宽度的除草辊相比,增加除草宽度,扩大行间除草区域最大可提高除草率7.3个百分点。不同的除草处理对水稻植株高度和产量等有显著影响（P<0.05）,机械除草可以促进水稻的生长发育,其产量可以达到甚至超过化学除草和人工除草水平。不同参数的除草辊对植株高度、产量和根系等有显著影响（P<0.05）,增加除草辊宽度同时两端设倒角,可以减少对水稻根系的损伤,有利于水稻的生长发育,提高水稻产量。研究结果可为水田除草机械装备的研究提供参考。     

智能高效株间锄草机器人研究进展与分析

非化学方式除草是摒弃除草剂、生产有机农产品的前提,传统的中耕锄草机主要解决行间锄草,由于株间苗草集聚,机械锄草难度较大,目前主要依靠人工,劳动成本高且效率低。智能株间锄草机器人是一种能够实时识别作物行和苗草信息,并能控制株间锄草刀高速作业的自动锄草装备,具有智能、高效、环保等特点,可大大减少劳动力,提高锄草效率,降低锄草成本。该文主要对近年来国外研究较为成熟的株间锄草机器人进行介绍,概述了中国该方面的研究进展,对苗草信息获取、对行、锄草装置、驱动方式、时速等几个技术点进行分析和比对,提出了如何提高信息获取速度,增强系统实时性,以及如何改进机器视觉标定方法,提高苗草定位准确性是苗草信息获取技术存在的关键问题,强调了锄草装置在系统中的重要性;针对不同形态作物、不同土质土壤研制针对性强、锄草效果好的锄草装置是锄草机器人的基础,同时由于系统集成性及动力系统与速度匹配仍无法满足田间高负载、高速的锄草作业要求,因此加强该方面研究力度,研制使用性强、效率高的株间锄草机器人仍是中国的研究重点和方向。最后,提出多传感器融合、模块化、小型化的株间锄草机器人将是未来发展趋势,是实现中国农业有机、精准、高效生产的重要依据。     

丘陵山区田间道路自主行驶转运车及其视觉导航系统研制

自然条件的限制使得丘陵山区农产品和物资的田间转运难以实现高安全性的机械化作业。为此,该文研制了一种在丘陵山区田间道路上自主行驶的转运车及其视觉导航系统。该系统采用RTK-GNSS(real-timekinematic-global navigationsatellitesystem,实时动态-全球卫星导航系统)进行路网信息采集、实时定位和路径规划,利用机器视觉进行田间道路识别并提取路径跟踪线;田间道路非路口区域由机器视觉系统进行导航,路口区域采用RTK-GNSS实时定位进行导航。全局路径规划中对A*算法估价函数进行改进,将路口节点处的道路曲率及道路起伏信息引入代价函数。图像处理中强化道路上的阴影处理和信息融合,实现道路与背景的准确分割;然后将道路区域分块求取形心点,拟合后生成道路的虚拟中线作为局部路径的导航线。路径规划仿真表明,改进的A*算法能融合丘陵山地道路起伏变化的特征,规划的路径更合理。转运车自主行驶测试表明,在直线路径、多曲率复杂路径以及地形起伏路径3种工况下,自主行驶轨迹与实际道路中线的平均偏差分别为0.031、0.069和0.092 m,最大偏差分别为0.133、0.195和0.212 m;转运车沿道路中线自主行驶的平均相对误差分别为5.16%、11.5%和15.3%,满足田间道路转运车自主行驶的安全要求。