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基于LiDAR多维点云优化的垄作菊花采摘机器人自主导航方法研究
被引量：
3
1
作者
李培艺
汪小旵
+2 位作者
王延鑫
武尧
李泽晟
《南京农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期809-822,共14页
[目的]针对田间作业环境复杂导致金丝皇菊采摘机器人行走不稳定、生产效率低的问题,本文设计了一种基于LiDAR多维点云优化的菊花采摘机器人自主导航系统,以实现机器人在农田中的精准作业与高效生产。[方法]通过履带式底盘搭载的Velodyne...
[目的]针对田间作业环境复杂导致金丝皇菊采摘机器人行走不稳定、生产效率低的问题,本文设计了一种基于LiDAR多维点云优化的菊花采摘机器人自主导航系统,以实现机器人在农田中的精准作业与高效生产。[方法]通过履带式底盘搭载的Velodyne 16线激光雷达获取田间三维点云信息,并对其进行坐标校正和体素滤波预处理。提出了一种多维点云优化算法,可按照金丝皇菊植株生长特性获取不同坐标轴下的有效点云特征,生成左右两侧垄沟线;并采用改进纯跟踪控制算法对最小二乘法拟合得到导航基准线进行跟踪导航。[结果]通过对Stanley控制算法和改进纯跟踪控制算法进行仿真试验,改进纯跟踪算法表现出更高效的跟踪性能。利用金丝皇菊采摘机器人在南京市湖熟菊花园进行实地试验。试验结果表明,基于LiDAR多维点云优化的自主导航算法横向平均绝对误差为0.0474 m,标准差值为0.0306 m,位置偏差绝对值为0.0789 m,航向平均绝对误差为2.177°,标准差值为2.589°,横向平均绝对误差减小67.13%,离散程度降低48.34%。[结论]本文提出的基于LiDAR多维点云优化算法和改进纯跟踪算法可以有效提高导航精准度,改善系统抗干扰性,导航效果较好,从而保证金丝皇菊采摘机器人的精准作业。
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关键词
金丝皇菊
自主
采摘
履带式机器人
激光雷达
田间自主导航
点云处理
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职称材料
基于机器视觉的玉米苗期多条作物行线检测算法
被引量：
30
2
作者
王侨
孟志军
+2 位作者
付卫强
刘卉
张振国
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期208-220,共13页
为满足玉米苗期中耕、追肥等田间管理环节的自主导航行走需求,研究了基于机器视觉的多条作物行线实时检测技术。首先,基于绿色分量增强法、分割阈值优化法和形态特征分析法,对图像分别进行灰度化、二值化和去噪等预处理,该预处理结果不...
为满足玉米苗期中耕、追肥等田间管理环节的自主导航行走需求,研究了基于机器视觉的多条作物行线实时检测技术。首先,基于绿色分量增强法、分割阈值优化法和形态特征分析法,对图像分别进行灰度化、二值化和去噪等预处理,该预处理结果不受自然光照变化、阴影、降水/积水、播种模式等影响,对细密状杂草干扰或植株冠层交叠条件下作物行间分界间隙的清理效果较好,对小尺寸噪声、行间零散分布的圆形叶片类杂草噪声以及呈横向生长状或聚集状的杂草噪声也有较好的清除效果。然后,将二值图像沿纵坐标均分为20个水平条,在各水平条内部建立目标区域的水平间距、水平跨度等特征参数,并跨水平条建立目标区域间的垂直间距、趋势角、覆盖宽度等特征参数,基于以上参数在行内和行间分布的差异性,完成各水平条中隶属于不同作物行的目标区域的定位分割和不同水平条中隶属于同一作物行的目标区域的聚类,其分割聚类效果良好。最后,基于离群特征点去除后的最小二乘法,进行线性拟合并获取作物行中心线,结果表明,整体检测准确率不低于91.2%,单帧图像处理时间不超过368 ms,说明采用本文方法可快速实现不同环境因素干扰下的多条作物行线的同步检测。
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关键词
苗期玉米
机器视觉
作物行线检测算法
农田环境感知
田间自主导航
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职称材料
题名
基于LiDAR多维点云优化的垄作菊花采摘机器人自主导航方法研究
被引量：
3
1
作者
李培艺
汪小旵
王延鑫
武尧
李泽晟
机构
南京农业大学工学院
出处
《南京农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期809-822,共14页
基金
江苏省现代农机装备与技术示范推广项目(NJ2021-11)。
文摘
[目的]针对田间作业环境复杂导致金丝皇菊采摘机器人行走不稳定、生产效率低的问题,本文设计了一种基于LiDAR多维点云优化的菊花采摘机器人自主导航系统,以实现机器人在农田中的精准作业与高效生产。[方法]通过履带式底盘搭载的Velodyne 16线激光雷达获取田间三维点云信息,并对其进行坐标校正和体素滤波预处理。提出了一种多维点云优化算法,可按照金丝皇菊植株生长特性获取不同坐标轴下的有效点云特征,生成左右两侧垄沟线;并采用改进纯跟踪控制算法对最小二乘法拟合得到导航基准线进行跟踪导航。[结果]通过对Stanley控制算法和改进纯跟踪控制算法进行仿真试验,改进纯跟踪算法表现出更高效的跟踪性能。利用金丝皇菊采摘机器人在南京市湖熟菊花园进行实地试验。试验结果表明,基于LiDAR多维点云优化的自主导航算法横向平均绝对误差为0.0474 m,标准差值为0.0306 m,位置偏差绝对值为0.0789 m,航向平均绝对误差为2.177°,标准差值为2.589°,横向平均绝对误差减小67.13%,离散程度降低48.34%。[结论]本文提出的基于LiDAR多维点云优化算法和改进纯跟踪算法可以有效提高导航精准度,改善系统抗干扰性,导航效果较好,从而保证金丝皇菊采摘机器人的精准作业。
关键词
金丝皇菊
自主
采摘
履带式机器人
激光雷达
田间自主导航
点云处理
Keywords
automatic picking of golden chrysanthemum
tracked robot
LiDAR
autonomous navigation in the field
point cloud processing
分类号
S24 [农业科学—农业电气化与自动化]
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于机器视觉的玉米苗期多条作物行线检测算法
被引量：
30
2
作者
王侨
孟志军
付卫强
刘卉
张振国
机构
国家农业智能装备工程技术研究中心
首都师范大学信息工程学院
新疆农业大学机电工程学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期208-220,共13页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFD0700400、2017YFD0700402)
北京市博士后工作经费项目(2018-ZZ-061)
中国博士后科学基金项目(2018M641257)。
文摘
为满足玉米苗期中耕、追肥等田间管理环节的自主导航行走需求,研究了基于机器视觉的多条作物行线实时检测技术。首先,基于绿色分量增强法、分割阈值优化法和形态特征分析法,对图像分别进行灰度化、二值化和去噪等预处理,该预处理结果不受自然光照变化、阴影、降水/积水、播种模式等影响,对细密状杂草干扰或植株冠层交叠条件下作物行间分界间隙的清理效果较好,对小尺寸噪声、行间零散分布的圆形叶片类杂草噪声以及呈横向生长状或聚集状的杂草噪声也有较好的清除效果。然后,将二值图像沿纵坐标均分为20个水平条,在各水平条内部建立目标区域的水平间距、水平跨度等特征参数,并跨水平条建立目标区域间的垂直间距、趋势角、覆盖宽度等特征参数,基于以上参数在行内和行间分布的差异性,完成各水平条中隶属于不同作物行的目标区域的定位分割和不同水平条中隶属于同一作物行的目标区域的聚类,其分割聚类效果良好。最后,基于离群特征点去除后的最小二乘法,进行线性拟合并获取作物行中心线,结果表明,整体检测准确率不低于91.2%,单帧图像处理时间不超过368 ms,说明采用本文方法可快速实现不同环境因素干扰下的多条作物行线的同步检测。
关键词
苗期玉米
机器视觉
作物行线检测算法
农田环境感知
田间自主导航
Keywords
seedling stage of maize
machine vision
detection algorithm of crop row lines
farmland environment sensing
autonomous field navigation
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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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LiDAR多维点云优化的垄作菊花采摘机器人自主导航方法研究
李培艺
汪小旵
王延鑫
武尧
李泽晟
《南京农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
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职称材料
2
基于机器视觉的玉米苗期多条作物行线检测算法
王侨
孟志军
付卫强
刘卉
张振国
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
30
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职称材料
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