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文檔簡(jiǎn)介
1、傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)機(jī)械駕駛操作主要依靠操作人員操作完成,效率較低下、勞動(dòng)強(qiáng)度大,且農(nóng)業(yè)機(jī)械操作效果主要取決于操作人員的工作經(jīng)驗(yàn)、操作時(shí)身體狀況。無(wú)人駕駛技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械自主行駛與自主作業(yè),有效提高工作效率及農(nóng)機(jī)使用率;同時(shí)無(wú)人駕駛的農(nóng)業(yè)機(jī)械可以有效降低因操作人員疲勞、疏忽、工作經(jīng)驗(yàn)不足等因素產(chǎn)生的誤操作,提高了農(nóng)機(jī)駕駛的安全性。本文以農(nóng)田道路的行駛環(huán)境為研究對(duì)象,對(duì)基于機(jī)器視覺(jué)導(dǎo)航的無(wú)人駕駛導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行深入研究。主要研究?jī)?nèi)容有:
2、(1)采用CCD攝像機(jī)搭建雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)。根據(jù)透鏡成像原理,通過(guò)張正友標(biāo)定法對(duì)雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)試驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行分析和標(biāo)定。在Matlab2014環(huán)境下,采用Camera Calibration開(kāi)發(fā)包求得攝像機(jī)標(biāo)定后的內(nèi)外參數(shù)及攝像機(jī)畸變系數(shù)。將標(biāo)定好的雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)放在實(shí)驗(yàn)室外的露臺(tái)上進(jìn)行試驗(yàn),通過(guò)手工選取圖像內(nèi)特征點(diǎn),計(jì)算特征點(diǎn)的測(cè)量距離與實(shí)測(cè)距離相對(duì)比,得到雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)的整體平均誤差為12.66%。
(2)將機(jī)器視覺(jué)試
3、驗(yàn)平臺(tái)搭載在農(nóng)業(yè)機(jī)械上,在不同天氣狀況和路況條件下拍攝了90幅不同角度的農(nóng)田路面試驗(yàn)照片。分別采用最大類(lèi)間方差法、最小誤差法、最大熵法及遺傳算法等方法對(duì)農(nóng)田道路圖像進(jìn)行閾值分割,并用膨脹、腐蝕、開(kāi)運(yùn)算、閉運(yùn)算、空洞填充等圖像處理方法對(duì)分割后的圖像進(jìn)行路面提取。由實(shí)驗(yàn)分析可得:通過(guò)遺傳算法進(jìn)行圖像分割方法獲得的路面區(qū)域與人眼識(shí)別的路面區(qū)域之間差別最小,僅為1.37%。采用遺傳算法分割其余拍攝圖像,圖像分割成功率達(dá)到了84.44%。
4、 (3)采用SIFT特征匹配算法對(duì)分割后的農(nóng)田路面進(jìn)行特征點(diǎn)提取與匹配,每組圖像可得到不少于100對(duì)匹配特征點(diǎn)對(duì)。結(jié)合通過(guò)標(biāo)定得到的雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)的平均誤差,通過(guò)SIFT特征匹配算法得到的路面特征點(diǎn)測(cè)量距離與實(shí)際距離誤差小于7.01%,基本滿足無(wú)人駕駛農(nóng)用機(jī)械的工作要求。
(4)求取分割后農(nóng)田路面圖像的邊緣信息,得到含有道路邊線的二值圖像。通過(guò)對(duì)該二值圖像逐行掃描,記錄同一行路面邊線的第一個(gè)像素點(diǎn)坐標(biāo)與最后一個(gè)像素點(diǎn)坐標(biāo),
5、求兩者縱坐標(biāo)均值后得到路面的導(dǎo)航中心點(diǎn)。再通過(guò)最小二乘法對(duì)導(dǎo)航中心點(diǎn)進(jìn)行曲線擬合得到導(dǎo)航中心線。仿真試驗(yàn)表明:通過(guò)二階與三階最小二乘法擬合得到的導(dǎo)航中心線與真實(shí)路面導(dǎo)航路徑相吻合,符合無(wú)人駕駛農(nóng)用機(jī)械的行駛需求。
本文通過(guò)機(jī)器視覺(jué)原理為無(wú)人駕駛農(nóng)用機(jī)械提供路面信息及路徑規(guī)劃。與傳統(tǒng)GPS導(dǎo)航相比,采用機(jī)器視覺(jué)導(dǎo)航可以更為精準(zhǔn)的識(shí)別前方路面信息,同時(shí)根據(jù)路面信息特征改變作出相應(yīng)的響應(yīng)。拓展了機(jī)器視覺(jué)在問(wèn)人家是農(nóng)用機(jī)械導(dǎo)航領(lǐng)域的運(yùn)
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