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基于航拍图像与改进U-net语义分割的复杂果园路径规划
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作者 蒲应俊 任安华 +4 位作者 方智恒 李姣姣 赵立军 陈子文 杨明金 《农业工程学报》 北大核心 2025年第13期243-253,共11页
为解决丘陵山区复杂果园作业机器人导航需求,提高果园管理的自动化和智能化水平,该研究提出了一种基于航拍图像与改进U-net语义分割网络的果园作业机器人路径规划方法。首先,利用无人机采集果园不同作业时期的航拍图像,利用改进U-net网... 为解决丘陵山区复杂果园作业机器人导航需求,提高果园管理的自动化和智能化水平,该研究提出了一种基于航拍图像与改进U-net语义分割网络的果园作业机器人路径规划方法。首先,利用无人机采集果园不同作业时期的航拍图像,利用改进U-net网络模型识别果园内果树、石板路、排水沟等关键信息。通过将模型编码器中激活函数替换为Swish、最大池化替换为最大模糊池化提高编码器特征提取能力,在编码器后插入RFB模块、在解码器的每个卷积块后插入SE注意力机制以扩大模型感受野,提升模型对果园不同作业期关键信息的分割能力。然后,利用识别的果树、石板路、排水沟等信息划分果园不可通行区域并构建果园地图。最后,采用改进A^(*)算法对果园地图进行路径规划,将原单向A^(*)算法改为双向A^(*)算法以提升路径规划速度,采用动态启发式函数提高算法规划路径的精度,并采用果园转向端点搜索算法获取路径的转向端点,使规划路径经过果园所有果树。结果显示,改进U-net模型的平均交并比mIoU达到92.25%,与原U-net、Res_U-net、DeeplabV3+、PSPnet相比分别提高了2.34、17.00、7.83、19.11个百分点,且在果园各个作业时期数据集的表现均为最佳。另外,改进A^(*)算法规划路径与果园机器人理想行驶路径的均方根误差在0.278~0.710 m,路径规划平均用时36.87 s,比原A^(*)算法、D^(*)算法以及Dijkstra算法平均用时少3.87、6.21、6.41 s。该研究方法可为实际复杂果园路径规划提供有效参考。 展开更多
关键词 导航 机器人 复杂果园 U-net 航拍图像 路径规划 A*算法
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