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基于双目视觉的香蕉园巡检机器人导航路径提取方法 总被引:3,自引:3,他引:0
为实现移动机器人香蕉园巡检自动导航,研究提出了一种基于双目视觉的香蕉园巡检路径提取方法。首先由机器人搭载的双目相机获取机器人前方点云,进行预处理后对点云感兴趣区域进行二维投影并将投影结果网格化,得到网格地图;然后采用改进的K-means算法将道路两侧香蕉树分离,其中初始聚类中心通过对网格地图进行垂直、水平投影以及一、二阶高斯拟合确定;最后基于最小包围矩形提取导航路径,将道路两侧网格以最小矩形框包围,提取两包围框中间线作为期望导航路径。测试结果表明,改进的K-means算法聚类成功率为93%,较传统方法提高了12个百分点;导航路径提取平均横向偏差为14.27 cm,平均航向偏差为4.83°,研究方法可为香蕉园巡检机器人自动导航提供支持。 相似文献
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基于改进Hough变换的农田作物行快速检测算法 总被引:5,自引:0,他引:5
选取苗期农田作为研究对象,采集了包含行栽作物和土壤背景的农田图像,针对现有作物行定位方法易受外界干扰和处理速度较慢的不足,提出将投影法和直接Hough变换法相结合检测作物行的算法.采用2G-R-B 法和OTSU法将图像二值化,通过快速中值滤波算法去除噪声,再利用垂直直方图投影将图像进行水平条划分获取作物垄平均定位点,最后通过Hough变换检测垄定位点,得到作物行中心线.试验结果表明:基于垂直直方图投影的Hough变换检测作物行中心线的算法在保证高定位精度的同时,算法处理速度比直接Hough变换检测法提高了3倍,得到的定位基准线能代表作物行走向. 相似文献
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基于Kalman滤波农用车辆导航定位方法 总被引:5,自引:0,他引:5
因RTD-GPS定位精度不能满足农田导航作业的需要,研究了一种提高农用车辆自动导航定位精度的方法.建立天线补偿模型,对GPS天线晃动引起的误差进行了补偿;建立基于Kalman滤波模型,融合多传感器信息;使用自主开发的基于VRS的GPS接收机,作为RTD-GPS.将RTD-GPS、电子罗盘以及速度传感器获得信息进行Kalman滤波,其结果和高精度GPS数据进行了比较.实验证明,直线跟踪中,平均偏差由1.6019m减小到0.597m;曲线跟踪中,平均偏差由1.2085m减小到0.4861m. 相似文献
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环境信息感知是智能农业装备系统自主导航作业的关键技术之一。农业田间道路复杂多变,快速准确地识别可通行区域,辨析障碍物类别,可为农业装备系统高效安全地进行路径规划和决策控制提供依据。该研究以非结构化农业田间道路场景为研究对象,根据环境对象动、静态属性进行类别划分,提出一种基于通道注意力结合多尺度特征融合的轻量化语义分割模型。首先采用Mobilenet V2轻量卷积神经网络提取图像特征,将混合扩张卷积融入特征提取网络最后2个阶段,在保证特征图分辨率的基础上增加感受野并保持信息的连续性与完整性;然后引入通道注意力模块对特征提取网络各阶段特征通道依据重要程度重新标定;最后通过空间金字塔池化模块将多尺度池化特征进行融合,获取更加有效的全局场景上下文信息,增强对复杂道路场景识别的准确性。语义分割试验表明,不同道路环境下本文模型可以对场景对象进行有效识别解析,像素准确率和平均像素准确率分别为94.85%、90.38%,具有准确率高、鲁棒性强的特点。基于相同测试集将本文模型与FCN-8S、SegNet、DeeplabV3+、BiseNet模型进行对比试验,本文模型的平均区域重合度为85.51%,检测速度达到8.19帧/s,参数数量为,相比于其他模型具有准确性高、推理速度快、参数量小等优点,能够较好地实现精度与速度的均衡。研究成果可为智能农业装备在非结构化道路环境下安全可靠运行提供技术参考。 相似文献
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收获机作为农业生产的重要生产工具,其喂入量控制一直是自动控制领域研究的热点问题。本文通过分析收获机工作方式,建立收获时收获机喂入量变化模型。设计开发收获机作业参数监测系统,以小麦作为实验对象,在我国华北地区开展田间实验,验证系统喂入量监测精度并同步采集产量、含水率和作业速度等参数,系统喂入量监测平均相对误差为8.55%。以收获机在割台高度不变条件下保持额定喂入量为控制目标状态,收获机作业速度作为控制量,采用模型预测的方法对收获机喂入量进行仿真控制。采用灰狼优化算法优化二次规划的权值矩阵,仿真结果表明,权值矩阵优化后,喂入量控制平均绝对误差小于0.1 kg/s,平均降低38.1%。喂入量控制误差与收获区域的产量成反比,与含水率成正比。在相邻时域内产量、含水率变化较小的收获区域效果更好。 相似文献
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基于激光雷达的巡检机器人导航系统研究 总被引:1,自引:0,他引:1
智能巡检机器人能够高效、可靠地完成巡检任务,降低工作人员的劳动强度,准确、稳定的导航定位是巡检机器人执行巡检任务的基础。本文研究了基于激光雷达的巡检机器人导航系统,可实现机器人在室内外环境下的地图建立、路径规划和导航定位。导航系统由远程监控平台与巡检机器人组成,远程监控平台发布巡检任务、监控机器人状态、查询与存储检测数据,巡检机器人可实现自主导航定位、遍历检测点、执行数据采集等巡检任务,二者通过无线网络实现远程数据交互。融合激光雷达与编码器信息,使用高鲁棒性Gmapping算法建立二维环境地图。根据地图与检测点信息,采用分支界定算法搜索最优巡检路线,以减少巡检时间和能源消耗。使用自适应蒙特卡罗定位(AMCL)算法估计机器人位置和姿态,结合巡检路线,进行导航定位。根据横向偏差与航向偏差,通过经典的PID算法完成机器人驱动控制。机器人搭载可见光相机与红外相机,可对目标进行可见光通道与红外通道的融合图像检测。对巡检机器人进行了室内导航定位试验,试验结果表明,在1 m/s的速度下,位置与航向偏差的平均绝对误差(MAE)分别小于5 cm和1.1°,标准差(SD)分别小于5 cm和1.5°,能够满足巡检导航定位的要求。 相似文献
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