果樹采摘機器人目標定位系統(tǒng)研究.pdf

1、果樹采摘機器人是未來智能農(nóng)業(yè)機械化的發(fā)展方向，具有廣闊的應用前景。開展果樹采摘機器人的研究對于適應市場需求、降低勞動強度、提高經(jīng)濟效率有著重要的現(xiàn)實意義。目標定位系統(tǒng)是果樹采摘機器人的一個關鍵環(huán)節(jié)。目前對其研究還存在很多缺陷，在攝像機標定及圖像匹配方面有不少困難，難以達到實時性，魯棒性和精度的要求。本文在國家863計劃(項目號2006AA102254-1)經(jīng)費資助下，主要研究果樹采摘機器人目標定位系統(tǒng)各方面的關鍵理論，研究內(nèi)容包括：

2、 1、基于視差的雙目視覺理論。從單幅圖像中的3D信息出發(fā)，引出了基于視差的雙目視覺理論，對常用的平行雙目成像系統(tǒng)和會聚雙目成像系統(tǒng)進行了研究，分別求取了其中空間點的深度坐標Z，并進行了誤差分析。 2、攝像機的標定。首先對幾種不同的攝像機模型進行了深入分析，指出鏡頭畸變的3種類型。然后從基于標定靶、攝像機自標定、基于神經(jīng)網(wǎng)絡這3種標定方法入手介紹了攝像機標定的過程，并對固定焦距下的攝像機內(nèi)外參數(shù)進行了計算。提出了比較適合果樹采

3、摘機器人的變焦距雙目視覺系統(tǒng)的攝像機標定，可以獲得利于目標檢測的清晰高質(zhì)量的圖像，但其最大問題是如何實時的獲取攝像機的內(nèi)外參數(shù)。 3、圖像的匹配。匹配是果樹采摘機器人目標定位系統(tǒng)的難點。可根據(jù)唯一性約束、順序性約束、外極線約束等約束條件來更有效率的進行匹配。匹配算法包括基于灰度，區(qū)域，特征點及相位等。本文對基于區(qū)域和基于特征點的匹配算法進行了研究，用概率松弛迭代及視差矩陣的方法雙目果實圖像進行了匹配實驗。接著研究了誤差檢測的方法