基于雙目視覺的農(nóng)業(yè)機器人導(dǎo)航系統(tǒng)研究.pdf

1、農(nóng)業(yè)機器人在自動導(dǎo)航過程中，需要識別復(fù)雜環(huán)境中的作物信息，如何實時、快速、準(zhǔn)確地檢測出農(nóng)業(yè)環(huán)境中的作物信息，并利用其進行導(dǎo)航已成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域中研究的熱點內(nèi)容。同時在田間環(huán)境條件下，客觀因素往往復(fù)雜多變，較難有效建立持續(xù)的作物特征視覺導(dǎo)航信息。文中基于雙目視覺技術(shù)研究農(nóng)業(yè)機器人導(dǎo)航系統(tǒng)，以實時、有效地為農(nóng)業(yè)機器人系統(tǒng)提供導(dǎo)航參數(shù)。本文重點圍繞以下幾個方面的內(nèi)容進行研究:
　　(1)設(shè)計總體方案，為整個導(dǎo)航系統(tǒng)構(gòu)建軟、硬件平臺。

2、r>　　(2)提出平行雙目視覺模型的標(biāo)定優(yōu)化方案，實驗結(jié)果表明，當(dāng)標(biāo)定物距在190cm處時，標(biāo)定誤差達到最小，橫坐標(biāo)為0.115像素，縱坐標(biāo)為0.105像素。采用Bouguet算法對雙目視覺的圖像進行校正，以得到行對準(zhǔn)圖像對，然后研究使用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行雙目攝像頭標(biāo)定，取得較好效果。
　　(3)提出一種對農(nóng)作物圖像二值化處理的濾波方法，通過開運算與自適應(yīng)閾值統(tǒng)計濾波相結(jié)合，得到合適的圖像分割模板，以保留綠色作物。實驗結(jié)果表

3、明，濾波降低二值化圖像噪聲達17.63％。
　　(4)提出改進農(nóng)作物圖像特征點匹配方案。通過圖像分割使用SURF特征方法，結(jié)合RANSAC算法有效地改善了匹配效果。實驗中采用多種作物且不同場景圖像進行實驗驗證，結(jié)果表明，SURF-RANSAC效果較好，匹配率達到96.9％，處理時間為0.92s，標(biāo)準(zhǔn)差為0.03s。該方法滿足低速條件下，農(nóng)業(yè)機器人導(dǎo)航系統(tǒng)構(gòu)建三維信息實時性要求。
　　(5)在三維信息獲取基礎(chǔ)上，設(shè)計農(nóng)業(yè)機器人