基于超像素分割算法的大田小麦导航路径获取

实现复杂场景下导航路径的自动获取,是大田小麦自主作业机器人连续作业的重要环节和基础。通过简单线性迭代聚类算法(simple linear iterative cluster,简称SLIC),在获取麦田裸地超像素区域的基础上,使用Otsu算法实现了裸地区域的自适应分割,并通过数学形态学闭运算、Canny边缘检测、Hough直线检测等操作实现了导航路径的精确获取。为了验证本研究方法的有效性,将计算所得的导航角度与真实角度值间的平均误差及均方差作为评价指标,并从34幅不同遮挡类别图像中随机选取15幅图像进行了测试。结果表明,本研究方法的导航角度平均误差为1.584°,均方差为1.293°。表明将该方法用于田间小麦导航路径的获取是有效的。