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基于激光雷达与RGB相机融合的玉米作物行检测算法研究
被引量：
3
1
作者
江庆
安东
+4 位作者
韩华宇
刘京辉
郭延超
陈黎卿
杨洋
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期263-274,共12页
针对单一传感器在面对复杂田间环境适应性差的问题,本文提出了一种基于固态激光雷达(LiDAR)与RGB相机融合的玉米作物行检测方法。首先,研究了固态激光雷达和RGB相机联合标定方法,同步获取玉米作物行图像和点云数据并进行数据预处理。然...
针对单一传感器在面对复杂田间环境适应性差的问题,本文提出了一种基于固态激光雷达(LiDAR)与RGB相机融合的玉米作物行检测方法。首先,研究了固态激光雷达和RGB相机联合标定方法,同步获取玉米作物行图像和点云数据并进行数据预处理。然后,将预处理后的图像数据和点云数据融合,实现点云“着色”,基于点云“着色”提出聚类感兴趣密度区域算法。利用“着色”点云完成聚类,并结合作物种植农艺标准(行距),分别验证点云信息和颜色信息的可用性,能够选择最优信息完成作物行感兴趣区域聚类。最后,通过划分点云水平条带的方式确定目标点云的特征点聚类区域,取作物行特征点,并利用最小二乘法拟合作物行检测线。仅需调整行距参数,算法可实现全生命周期的作物行检测,利用正常工况下玉米苗期、前期、中期和后期数据开展算法验证,作物行中心线平均误差不大于1.781°,准确率不小于92.69%,平均耗时不超过102.7 ms。此外,为验证算法鲁棒性,开展了复杂农田背景环境,如高杂草背景、断行、苗期杂草高度与玉米高度相近以及玉米完全封行4种工况作物行检测,算法平均误差不大于1.935°,准确率不小于91.94%,平均耗时不超过108.3 ms。通过讨论阐述了基于点云“着色”开展作物行中心线提取的优越性,本文算法可为作物行中心线可靠检测提供参考。
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关键词
玉米作物行识别
激光雷达
RGB相机
联合标定
点云“着色”
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职称材料
基于激光雷达的果树智能修剪系统设计与试验
被引量：
2
2
作者
杨洋
韩华宇
+5 位作者
安东
王宇
唐武
刘京辉
宋龙
周艳
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期47-56,123,共11页
针对传统果树修剪存在人员劳动强度大、修剪效率低及修剪质量难以保证等问题,本文设计了果树智能修剪机械臂,并利用固态激光雷达与可编程逻辑控制器开发了基于激光雷达的果树智能修剪系统,实现果树自动修剪。为了验证修剪臂的控制精度,...
针对传统果树修剪存在人员劳动强度大、修剪效率低及修剪质量难以保证等问题,本文设计了果树智能修剪机械臂,并利用固态激光雷达与可编程逻辑控制器开发了基于激光雷达的果树智能修剪系统,实现果树自动修剪。为了验证修剪臂的控制精度,分别对修剪机的摆动机械臂、举升机械臂、修剪切割总成进行独立精度试验与修剪目标位置精度试验,独立精度试验结果表明摆动机械臂、举升机械臂、修剪切割总成控制精度平均误差分别为2.32%、3.75%、2.50%,修剪目标位置精度试验结果表明目标位置X_(b)、Z_(b)平均误差分别为2.98%、1.85%,修剪总成作业倾角α平均误差为4.35%,满足果树修剪精度要求。在新疆阿克苏果树种植基地开展了果树修剪试验,结果表明,搭载固态激光雷达的果树修剪机能够实时获取果树的三维空间信息,修剪机可以根据激光雷达探测到的果树树冠信息制定修剪策略,香梨园与苹果园修剪优良率分别为93.3%与86.6%。该系统能有效提高果树修剪效率,降低修剪人员劳动强度。
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关键词
果树修剪机
激光雷达
自动修剪
修剪策略
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职称材料
题名
基于激光雷达与RGB相机融合的玉米作物行检测算法研究
被引量：
3
1
作者
江庆
安东
韩华宇
刘京辉
郭延超
陈黎卿
杨洋
机构
安徽农业大学工学院
智能绿色农业装备安徽省联合共建学科重点实验室
智能农业动力装备全国重点实验室
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期263-274,共12页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFD2002001)
智能农业动力装备全国重点实验室开放项目(SKLIAPE2023012)。
文摘
针对单一传感器在面对复杂田间环境适应性差的问题,本文提出了一种基于固态激光雷达(LiDAR)与RGB相机融合的玉米作物行检测方法。首先,研究了固态激光雷达和RGB相机联合标定方法,同步获取玉米作物行图像和点云数据并进行数据预处理。然后,将预处理后的图像数据和点云数据融合,实现点云“着色”,基于点云“着色”提出聚类感兴趣密度区域算法。利用“着色”点云完成聚类,并结合作物种植农艺标准(行距),分别验证点云信息和颜色信息的可用性,能够选择最优信息完成作物行感兴趣区域聚类。最后,通过划分点云水平条带的方式确定目标点云的特征点聚类区域,取作物行特征点,并利用最小二乘法拟合作物行检测线。仅需调整行距参数,算法可实现全生命周期的作物行检测,利用正常工况下玉米苗期、前期、中期和后期数据开展算法验证,作物行中心线平均误差不大于1.781°,准确率不小于92.69%,平均耗时不超过102.7 ms。此外,为验证算法鲁棒性,开展了复杂农田背景环境,如高杂草背景、断行、苗期杂草高度与玉米高度相近以及玉米完全封行4种工况作物行检测,算法平均误差不大于1.935°,准确率不小于91.94%,平均耗时不超过108.3 ms。通过讨论阐述了基于点云“着色”开展作物行中心线提取的优越性,本文算法可为作物行中心线可靠检测提供参考。
关键词
玉米作物行识别
激光雷达
RGB相机
联合标定
点云“着色”
Keywords
maize crop row recognition
LiDAR
RGB camera
joint calibration
point cloud coloring
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
S513 [农业科学—作物学]
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职称材料
题名
基于激光雷达的果树智能修剪系统设计与试验
被引量：
2
2
作者
杨洋
韩华宇
安东
王宇
唐武
刘京辉
宋龙
周艳
机构
安徽农业大学工学院
智能绿色农业装备安徽省联合共建学科重点实验室
新疆农垦科学院机械装备研究所
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期47-56,123,共11页
基金
国家自然科学基金项目(32372003)
智能农业动力装备全国重点实验室开放课题(SKLIAPE2023012)
新疆兵团重大科技项目(2021AA00503)。
文摘
针对传统果树修剪存在人员劳动强度大、修剪效率低及修剪质量难以保证等问题,本文设计了果树智能修剪机械臂,并利用固态激光雷达与可编程逻辑控制器开发了基于激光雷达的果树智能修剪系统,实现果树自动修剪。为了验证修剪臂的控制精度,分别对修剪机的摆动机械臂、举升机械臂、修剪切割总成进行独立精度试验与修剪目标位置精度试验,独立精度试验结果表明摆动机械臂、举升机械臂、修剪切割总成控制精度平均误差分别为2.32%、3.75%、2.50%,修剪目标位置精度试验结果表明目标位置X_(b)、Z_(b)平均误差分别为2.98%、1.85%,修剪总成作业倾角α平均误差为4.35%,满足果树修剪精度要求。在新疆阿克苏果树种植基地开展了果树修剪试验,结果表明,搭载固态激光雷达的果树修剪机能够实时获取果树的三维空间信息,修剪机可以根据激光雷达探测到的果树树冠信息制定修剪策略,香梨园与苹果园修剪优良率分别为93.3%与86.6%。该系统能有效提高果树修剪效率,降低修剪人员劳动强度。
关键词
果树修剪机
激光雷达
自动修剪
修剪策略
Keywords
fruit tree pruning machine
LiDAR
automatic pruning
pruning strategy
分类号
S224.9 [农业科学—农业机械化工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于激光雷达与RGB相机融合的玉米作物行检测算法研究
江庆
安东
韩华宇
刘京辉
郭延超
陈黎卿
杨洋
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于激光雷达的果树智能修剪系统设计与试验
杨洋
韩华宇
安东
王宇
唐武
刘京辉
宋龙
周艳
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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职称材料
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