农业机器人视觉导航中多分辨率路径识别

针对非结构化的农田自然环境，提出农业机器人视觉导航时的多分辨率路径识别算法。首先探讨了用于路径识别的适宜的彩色特征，然后基于小波变换分析了多分辨率边缘检测过程，最后结合跟踪路径的特点融合了多分辨率检测结果。油菜地图像的处理结果表明了该算法的有效性。     

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。     

基于DSP和图像处理的农业机器人视觉导航研究

确定了间歇式行走的农业机器人视觉导航方案,设计了计算机图像采集单元、计算机图像处理模块和视觉导航参数提取算法,实现了一套基于DSP和图像处理的农业机器人视觉导航系统.试验结果表明:农业机器人移动速度增加时,导航误差会增大,且机器人的平均横向偏移在10 cm之内,能够满足农业机器人的导航需求.     

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.     

基于TMS320DM642的农业机器人视觉导航路径检测

在农田非结构化自然环境下,通过机器视觉提取导航线的处理算法,利用透视投影变换得到摄像机相对于导航路径的偏移距离和偏移角,成功地在TMS320DM642系统上得到实现,并对程序进行了基于C语言的代码优化.试验结果表明,偏移角的最大误差为2°,横向偏移距离最大误差为5 cm.     

基于TMS320DM642的农业机器人视觉导航路径检

在农田非结构化自然环境下,通过机器视觉提取导航线的处理算法,利用透视投影变换得到摄像机相对于导航路径的偏移距离和偏移角,成功地在TMS320DM642系统上得到实现,并对程序进行了基于C语言的代码优化。试验结果表明,偏移角的最大误差为2°,横向偏移距离最大误差为     

基于强化学习的农业移动机器人视觉导航

以强化学习为基础,结合模糊逻辑理论研究了农业移动机器人通过自主学习获取导航控制策略的方法。首先使用机器视觉检测环境障碍并获取障碍物相对于移动机器人的方向和距离信息。然后应用强化学习设计了机器人自主获取导航控制策略方法,使机器人能够不断适应动态变化的导航环境。最后基于模糊逻辑离散化连续的障碍物方向和距离信息,构建了离散化的环境状态,并据此制定了自主导航学习Q值表。在自制的轮式移动机器人平台上开展了试验,结果表明机器人可以在实际导航环境中自动获取更优的导航策略,完成预期的导航任务。     

基于机器视觉的农业机器人运动障碍目标检测

在农业移动机器人平台上运用机器视觉技术检测作业环境中是否存在运动障碍目标时,机器人自身运动会与障碍目标运动叠加在一起.为此,首先在移动机器人平台上连续采集两帧图像,提取其特征点并加以匹配;然后应用双线性模型描述对应特征点在图像之间的运动特性,并用最小二乘法对模型参数进行最优估计,得到两帧图像之间的变换矩阵;最后利用此变换矩阵补偿前帧图像来消除机器人自身运动的影响,再与后帧图像作帧差,在线检测出运动障碍目标.实验结果表明,该方法仅依据图像信息即可有效地检测出农业机器人导航环境中存在的运动障碍目标.     

除草机器人田间机器视觉导航

建立了除草机器人模型,利用VC 开发了基于机器视觉的除草机器人杂草识别和导航系统应用软件,引导除草机器人沿农作物行自动行走.提出新的图像分割算法,在RGB空间直接将农作物分割出来,再利用优化的Hough变换检测出农作物行中心线,根据摄像头姿态和透视变换原理确定除草机器人位姿.试验表明,分割一幅真彩色图像(分辨率:1 536×1 152)只需450 ms,并能够适应自然光线变化.优化的Hough变换算法使运算时间减少了1/2,导航距和导航角平均误差分别为-0.6 mm和0°,证明了此导航方案的可行性.     

基于激光雷达的农业机器人导航控制研究

以农业机器人为平台,利用激光雷达研究农业机器人在有行株距的果树与有行无株距的树木行中,特别是一侧存在行缺失情况下的导航性能。根据激光雷达获得的树行信息,机器人控制系统进行导航路径计算,确定机器人的横向偏差与方向偏角。利用模糊控制算法实现机器人的导航控制。在无株距且一侧存在4 m距离缺失的冬青树行间及在有行株距且一侧存在6.2 m距离缺失的梨树行间,分别进行3次重复的导航性能试验。试验结果表明,在整个试验距离内冬青树行距与梨树行距都不均等的试验条件下,在冬青树间的最大横向偏差为17.5 cm,在梨树间的最大横向偏差为28 cm。在一侧冬青树出现缺失时对机器人的导航性能影响较小,而在一侧梨树缺失时对机器人的导航性能影响较大。根据横向偏差的统计值与机器人行驶轨迹,表明控制算法能够控制机器人沿着中心线行驶。     

秧苗嫁接机器人视觉与识别的研究

研制了一套应用于瓜果秧苗嫁接机器人的视觉系统，该系统能判别秧苗品质和秧苗方向，使得瓜类秧苗嫁接机器人在保证质量情况下实现全自动嫁接成为可能。     

机器视觉在农业车辆导航系统中的研究进展

机器视觉是农业自动车辆获得导航信息的一种方式,其基本任务是从图像中识别出作物行,然后提取作物线。目前有两种分析图像的模式：基于2D图像信息的边缘特征分析法,基于1D灰度信息的特征分析法。综述了国内外在这个领域的研究进展,并提出一些符合我国农业现代化发展趋势的机器视觉研究思路。     

基于双目视觉的农药喷洒机器人识别系统研究

针对玉米秧苗期农药喷洒存在的效率低、成本高、污染大等问题,本文提出了一种可搭载于小型农药喷洒机器人的视觉识别喷药系统。该系统采用SSD-MobileNetv1网络作为玉米秧苗识别算法,结合数据增强与迁移学习两种方法,将ARM集成板作为嵌入式设备,当相机检测到喷药范围内的玉米秧苗时,控制引脚将产生PWM信号,启动喷淋系统,实现对单株玉米秧苗的精确喷药。经过测试,该系统对玉米苗的识别准确率可达84.18%,对距离的估计基本满足机器人喷药要求。     

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.     

农业机器人并联视觉云台研究

针对智能农用机器人对机器视觉工作范围的需求,提出了一种用于农业机器人的并联视觉云台设计方案。基于双摇杆的输入输出特性,提出了一种运动支链设计方法,用于构建二自由度全球面工作空间解耦并联机构。在此基础上,衍生出两种可行的运动支链P5R和PRR,基于这两种运动支链,设计了2种二自由度全球面工作空间并联视觉云台RRP5R和RRPRR。通过运动学分析,分别建立了2种机构的位置关系表达式;通过尺寸优化,得到了2种机构的最优杆长比;通过对比得出,RRP5R型并联视觉云台具有更好的输入输出性能;通过有限元分析,研究了载荷对RRP5R型并联视觉云台运动精度的影响。结果表明,RRP5R机构强度满足要求,但杆件的累积弹性变形导致运动副的位移偏差较大。     

视觉导航轮式移动机器人横向预测模糊控制

提出了一种对机器视觉导航的轮式移动机器人进行横向控制的有效算法，根据轮式移动机器人运动学模型预测其横向偏差和方位偏差的变化，以修正严重滞后的机器视觉采样横向偏差和方位偏差，利用修正后的横向偏差和方位偏差设计了系统横向模型控制器。仿真结果表明，该算法有效地克服了因非结构化农田自然环境视觉识别延迟过长所引起的控制系统性能下降的问题，具有良好的控制效果和较强的纵向速度自适应能力。     

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。     

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.