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基于信息融合的农业自主车辆障碍物检测方法 总被引：3，自引：0，他引：3
针对单一传感器在智能车辆环境感知中的局限性,提出一种基于摄像机与激光雷达信息融合的农业自主车辆前方障碍物检测方法。对单目摄像机获取的图像进行基于Ft（Frequency-tuned）算法的显著性检测,并生成显著图。同时对激光雷达反射点进行基于数据关联性评估的聚类分析,确定障碍物数量、边界与位置等先验信息。然后以激光雷达坐标相对应的图像像素坐标为种子点,由种子点激活经过处理的显著图,基于受限区域生长实现障碍物区域分割。试验结果表明,基于Ft算法的图像显著性检测具有更好的边缘检测效果,基于种子点的受限区域生长法可以有效地进行障碍物分割。在机器视觉的基础上融入激光雷达数据,可以更好地排除非障碍物的干扰,实现了障碍物的完整检出。 相似文献
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【目的】随着农业自动化水平不断提升,研究农业搬运机器人如何优化搬运目标信息、定位及图像检索等功能具有重要现实意义。【方法】课题组提出了一种基于机器视觉的内容图像检索视觉识别技术,采用特征提取方法将图像纹理作为机器视觉障碍物特征识别的重要信息,通过实时更新障碍物信息,利用相似度距离计算,将采集的图像数据与数据库中的图像距离进行对比,并利用MATLAB仿真平台验证了CBIR系统对搬运机器人障碍物识别的精确度。【结果】利用小波滤波器优化的CBIR系统的对比结果优于其他方法的平均检索率,且前20张图像的检索率均能保持在98%以上。【结论】该方法有效提升了CBIR系统的障碍物检测性能及识别系统的精确度,可为系统数据库中障碍物图像特征对比提供高质量图像数据。 相似文献
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针对单线激光雷达无法感知形状不规则的花丛问题,提出一种基于单线激光雷达的3D-SLAM方法,解决单线激光雷达不能实现多平面感知的问题。设计一个自动升降激光雷达高度装置,该装置主要由丝杆滑台、步进电机、雷达架、单线激光雷达等组成,通过丝杆滑台滑块的水平进给,控制激光雷达竖直运动。割草机器人在工作时,通过激光SLAM（同步建图与定位）技术检测障碍物信息,ROS（机器人操作系统）系统根据不规则障碍物的高度做出相应对策。通过对不同状态的建图效果进行量化和对比分析,试验结果表明：改进后与改进前相比,相对误差率降低1.04%;漏检率降低为0;避障率提高93.33%。本研究为割草机器人的准确定位与避障提供理论依据。 相似文献
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农业机器人对推动农业现代化加速变革和实现智慧农业有重要作用。高精度定位技术是保障机器人安全高效完成各类作业的基础,而作业路径准确规划是实现农业场景下导航的核心。针对田间作业机器人复杂环境下因测绘误差与局部障碍进而造成作物损伤率较大这一问题,本文提出一种基于宏微结合的路径规划算法,该算法首先基于作业区域宏观测绘信息生成全局静态作业路径,同时利用雷达传感器对机器人局部作业环境进行实时动态监测进而生成局部动态最优路径,将全局静态路径与局部动态路径进行有机融合以实现作业路径优化修正,保障田间作业的顺利进行,最终应用MPC算法控制机器人对规划后的路径进行追踪。经试验验证,当机器人田间作业两侧安全距离分别为0.2、0.1 m时,本算法可将作业过程中平均作物损伤率由3.405 8%、1.276 3%降低到0.677 2%、0.188 9%,保证了机器人作业的安全可靠,为大田稳产条件下的高效作业奠定基础。同时,本算法提升了精准农业要求下田间作业精度,对实现农业高产高效高质目标有重要意义。 相似文献
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农业机器人是一种由不同程序软件控制,以适应各种作业,能够感知并适应作物种类或环境变化,有检测(如视觉等)和演算等人工智能的新一代无人自动操作机械。为此,基于三维视觉感知、人机环境交互和自动编程等技术,提出了一种“规则场景”匹配和交互算法,以实现人、农业机器人及环境之间的信息交互,在用户的规则错误或无效时引导用户给出正确的规则,在正确定义规则后,通过自动编程和实现自动操作。田间试验结果表明：提出的基于自然语言交互下的农业机器人自动操作系统可以满足农业操作需求,具有一定的实用性与应用价值,对于实现农业现代化具有一定的推动作用。 相似文献
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《农机化研究》2021,(11)
具有自主作业能力的采摘机器人一直是国际上研究的热点,而障碍物检测躲避能力是其重要的功能,因为在机器人识别作业区域或成熟果实后需要自主的定位和移动。为此,提出了一种基于单目视觉和人工势能场的障碍物检测和避障算法,可以有效采集和检测障碍物的信息,再依据障碍物及目标区域的距离使用人工势能场方法对路径进行优化,实现采摘机器人的自主移动。为了验证障碍物检测和避障方案的可行性,模拟采摘机器人作业环境和自主移动流程,对采摘机器人避障行为进行了测试。测试结果表明:采用单目视觉和人工势场方法可以使机器人成功的避障,并规划出效率最高的到达目标作业区域路径,对采摘机器人自主导航技术的研究具有重要的意义。 相似文献
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为了保证农业自主移动机器人能够在非结构的农田环境下灵活自主的行走,一个关键的技术就是能够准确地判断农田中障碍物的方位以及机器人与障碍物之间的相对位置,从而选择正确的路径。为此,提出了一种距离传感器结合图像边缘检测技术的避障算法,通过超声波测距传感器与PSD(位置敏感传感器)红外测距传感器对农田中的障碍物进行检测,利用CCD摄像头采集机器人所处农田环境中的图像信息并在Linux系统中利用OpenCV函数库进行图像处理,得到图像的边缘信息,从而判断出可行的路径。 相似文献
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针对果园环境复杂,障碍物种类繁多,传统动力无法有效进入作业的情况,提出一种基于障碍物分类识别的果园机器人自主避障方法。首先对果园中存在的障碍物进行识别分类,然后针对不同种类的障碍物采用不同的避障方法来完成避障动作。通过搭建基于ROS的避障试验台,对果园机器人上搭载的视觉传感器和激光雷达传感器进行标定,在ROS功能包中植入避障算法,然后进行验证。试验结果表明:在同等条件下,相比传统的避障方法,本文的方法避绕圆形障碍物时用时少1.7 s,所用路程少0.31 m,具有一定的优势;而在避绕不规则障碍物时,本文的方法虽然所用时间和路程比传统方法分别多1.7 s和0.41 m,但机器人能够更加贴近障碍物进行避障,对林下中耕施肥和除草等作业有很大帮助,具有很好的实际应用价值。 相似文献
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针对当前机器人定位避障技术中,感知外界环境信息单一及误差大等问题,提出了一种基于双目视觉的农业机器人运动定位和避障系统,可以通过双目视觉采集农业机器人周边的环境信息,实现农业机器人运动定位和避障。MatLab实验结果表明:农业机器人从起点成功到达终点,算法路径为最优避障路径,证明了系统的准确性和可行性。 相似文献
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《农业装备与车辆工程》2019,(12)
针对视觉机器人设计中传统的目标识别算法受环境、对象变化的制约,且在识别正确率及速度上存在问题,提出了基于深度学习的目标精准检测与识别方法。首先,基于深度学习的YOLO算法通过数据训练后能对目标进行准确识别,并给出目标的位置信息,然后利用双目视觉对目标进行精准定位并得到其三维坐标,最后传输给机器人并控制机器人移动抓取目标物体。实验结果表明,该方法能够准确快速地对目标进行识别与定位,并成功地指导机器人抓取目标物体。 相似文献
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针对移动机器人采用单类传感器很难成功定位的问题,提出一种室内环境下基于异质传感器信息融合的粒子滤波自定位方法。建立激光测距仪和视觉传感器各自感知模型后,利用融合的感知信息进行粒子集的更新,从而进行自主定位。实验表明,定位过程中激光测距的快速准确更新特性和视觉信息的全局性得到互补,粒子集比使用单类传感器时收敛得更快,提高了移动机器人的自定位精度和速度。 相似文献
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农业智能装备在实际农田环境中行进或作业的过程中需要感知多变环境下的各种障碍物。为此,基于双目视觉,开展了作物苗期农田障碍物三维信息检测方法研究,提出了一种基于特征的障碍物检测算法。首先,利用边缘检测算法去除天空背景,提取出障碍物潜在区域的上边界线,利用超绿特征颜色变换去除绿色作物苗期农田背景,提取下边界线;然后,通过阈值分割算法提取障碍物目标区域;最后,通过重心特征点立体匹配来获取视差值,结合MatLab标定获取的相机内外参数进行三维重建,计算障碍物的距离、宽度和高度三维信息。田间试验结果表明:该算法可以正确提取出障碍物目标区域,障碍物距离、宽度和高度检测的平均相对误差分别为4.7%、5.79%和1.78%,能够满足农业智能装备田间障碍物检测的需求,具有较好的可靠性。 相似文献
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【目的】机器视觉技术已经成为一种重要的农业机械导航线路提取技术,但农业机械避障导航的自动提取容易受到自然条件的影响,其实时性要求还需进一步改进。【方法】笔者提出了一种基于机器视觉的农业机械避障导航算法,首先,利用改进之后的避障导航算法对CCD提取的彩色农田图像进行灰度化处理,呈现出图像信息;其次,利用改进之后的Otsu算法对避障系统获取的图像信息进行分割,得出新的图像,再利用滤波、腐蚀、膨胀等算法模式去除避障中的不良信息;最后,在避障信息的基础上提取出针对性的骨架,再对导航进行模拟,计算得出最后的偏差,并采用速度分别为0.5 m/s、1.0m/s的慢速实验对田间农作物中的障碍物进行检测。【结果】仿真结果表明,笔者提出的障碍物探测方法能够在不同的车速情况下,对障碍物的方向和形状进行精确识别,具有很好的适用性。【结论】1）基于机器视觉的农业机械避障导航算法能够较好地克服农业种植过程中出现的障碍物干扰,准确地提取出农田中的作物行驶方向和距离,并为以后的处理打下了良好的基础。2）目前对于障碍物的检测只考虑了静态障碍物和离航向最近的障碍物为有效障碍物的情况,在后续的研究中应对田间多障碍、动态障碍... 相似文献
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基于力觉控制的机器人运动系统能够通过感知外界环境的接触力,实现机器人作业过程中对力和位置的双重控制。为了提高机器人对接触力的感知精度,实现准确的柔顺控制,提出一种基于力传感器重力补偿的机器人柔顺控制方法。首先,通过调整机器人末端姿态,采集机器人不同位姿下力传感器数据,计算机器人底座安装倾角、力传感器零点数据、末端工具重力及重心坐标等参数;然后,利用机器人姿态变换矩阵,实现对力传感器的重力补偿,为机器人柔顺控制提供准确的受力感知;最后,采用导纳控制,实现机器人对物体的抓取搬运。进行了力传感器重力补偿实验及机器人柔顺放置实验,结果表明,该方法能够提高机器人对外界环境感知的精准度,实现精准的机器人柔顺控制。 相似文献
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针对农业机器人应用中的自主导航问题,提出了一种基于无线测距的导航定位方法。首先,分析了机器人的机械模型和位姿描述;然后,阐述了超宽带测距的原理,并分析了基于超宽带测距的定位模型;最后,设计了基于卡尔曼滤波器的多信标传感器信息融合算法。该方法稳定性高,操作简便,解决了农业机器人在恶劣和未知作业环境中的导航定位问题。 相似文献
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在农业生产中,由于农作物生长环境的复杂性及传统的机械作业,易对农作物造成损伤。针对该未知复杂环境中的采摘机器人自主避障设计,提出了基于足球比赛运动的采摘机器人进行了自主避障系统,实现采摘机器人自主导航。基于足球比赛运动策略的采摘机器人开发设计中,为实现采摘机器人自主进行路径优化以避开障碍物,以模糊逻辑算法作为避障决策控制算法,以多种传感器感知环境信息设计避障系统。试验结果表明:安装本文设计开发的避障系统的采摘机器人可进行路径优化,自主避障,验证了该避障系统的有效性。 相似文献
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随着科学技术的飞速发展,机器视觉技术在不同的应用场景下取得了良好的效果。机器视觉技术通过卷积神经网络、YOLO等模型,可以实现目标检测、目标分类、位置识别等。实践证明,农业机器人进一步结合机器视觉技术可以极大地提高农业智能化水平。基于此,课题组介绍了机器视觉技术在农业中的应用场景,详细分析了农业机器人的定位解决方案,结合单目相机提出了实现目标定位的方法,结合图像特征点提出了农业机器人位置的确定方法。结果表明,机器视觉技术能够实现农业机器人的精确定位,有利于农业的智慧化、自动化发展。 相似文献
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为了提高农业机器人在复杂野外环境下采摘油茶果的速度和准确性,针对机器人视觉感知的关键技术,设计了一种农业机器人果实检测、定位和采摘系统。首先,使用双目相机采集油茶果的左右图像;然后,应用先进的目标检测网络YOLOv4-tiny检测出左右图像中的油茶果;再次,不同于传统的双目相机图像的立体匹配技术,根据YOLOv4-tiny网络生成的预测框提取出油茶果图像的感兴趣区域,并根据预测框的生成机制自适应地进行立体匹配以求解出视差,为后续使用三角测量原理求出油茶果采摘点提供参考;最后,使用基于Eye-in-Hand手眼标定的农业机器人进行采摘试验,验证了本研究的可行性和准确性。试验结果表明：YOLOv4-tiny网络能够精确和实时地检测油茶果,提出的定位方法满足采摘机器人的应用需求,验证了本研究的可行性和准确性。研究可为果园环境中作业的农业采摘机器人视觉感知关键技术提供参考。 相似文献
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针对果园环境复杂、自动化程度低的问题,提出了基于Q-学习的果园机器人避障算法。该果园机器人搭载了激光雷达传感器。为了降低激光雷达数据的冗余度,首先对激光雷达数据进行截取,保留了机器人前进方向上一定角度内的数据,再将激光雷达的数据栅格化,采用数据差的方式标记出障碍物,将所有障碍物补齐为规定的正方形;然后,建立果园机器人的差速模型,对Q-学习的R值表、动作空间和动作选择策略进行建模,使得果园机器人能在果园路径规划过程中所获奖赏最大。MatLab仿真结果表明:该方法能够规划出一条较优路径。室内试验表明:机器人能平稳地避开所设障碍物,到达指定终点。 相似文献