基于條件隨機(jī)場(chǎng)的農(nóng)業(yè)機(jī)器人導(dǎo)航場(chǎng)景識(shí)別研究.pdf

1、對(duì)于處在不同作業(yè)環(huán)境下工作的農(nóng)業(yè)機(jī)器人而言，要完成所處場(chǎng)景下的自主導(dǎo)航就必須首先能夠?qū)ζ渌幁h(huán)境的地形分布進(jìn)行有效地識(shí)別。常用的方法是利用視覺(jué)或雷達(dá)等傳感器對(duì)所處環(huán)境的地形進(jìn)行理解，以實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景區(qū)域地形類(lèi)別的識(shí)別。本文通過(guò)雙目攝像機(jī)獲取場(chǎng)景圖像，引入超像素對(duì)場(chǎng)景圖像進(jìn)行分割預(yù)處理，利用無(wú)向概率圖模型中的條件隨機(jī)場(chǎng)(Conditional random field，CRF)構(gòu)建場(chǎng)景模型，針對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)器人導(dǎo)航場(chǎng)景區(qū)域地形識(shí)別進(jìn)行了研究，主要研究

2、內(nèi)容和結(jié)論如下:
　　為了提高農(nóng)業(yè)機(jī)器人對(duì)導(dǎo)航場(chǎng)景識(shí)別的實(shí)時(shí)性，本文首先對(duì)場(chǎng)景圖像進(jìn)行了超像素分割，將得到的超像素作為場(chǎng)景區(qū)域地形識(shí)別的基本處理單元。結(jié)合相機(jī)的近視特性以及場(chǎng)景內(nèi)容的距離分布情況，將場(chǎng)景圖像劃分為近視場(chǎng)、中距離視場(chǎng)和遠(yuǎn)視場(chǎng)。利用增量式樣本整合策略和場(chǎng)景近視場(chǎng)像素的高度信息，將場(chǎng)景近視場(chǎng)中符合要求的超像素整合到地形樣本數(shù)據(jù)庫(kù)中，使其作為基于CRF的場(chǎng)景識(shí)別算法的地形樣本特征。
　　導(dǎo)航場(chǎng)景識(shí)別除了需要考慮識(shí)別的

3、實(shí)時(shí)性之外，還需要兼顧場(chǎng)景識(shí)別的準(zhǔn)確性。針對(duì)作業(yè)場(chǎng)景多為非結(jié)構(gòu)化的，其具有不確定性。研究中利用CRF對(duì)場(chǎng)景超像素特征和鄰域超像素的相互關(guān)系建模，使得基于CRF的場(chǎng)景識(shí)別算法能夠?qū)崟r(shí)有效的完成場(chǎng)景區(qū)域地形的識(shí)別，提高農(nóng)業(yè)機(jī)器人對(duì)室內(nèi)場(chǎng)景和自然環(huán)境地形類(lèi)別信息的準(zhǔn)確理解。
　　最后，在自主設(shè)計(jì)的農(nóng)業(yè)機(jī)器人平臺(tái)上針對(duì)室內(nèi)場(chǎng)景和類(lèi)似農(nóng)田環(huán)境的自然環(huán)境中進(jìn)行了驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。通過(guò)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，無(wú)論實(shí)驗(yàn)環(huán)境為室內(nèi)場(chǎng)景還是室外自然環(huán)境，基于CRF的場(chǎng)