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文檔簡介
1、果樹自動農(nóng)藥噴灑即移動機(jī)器根據(jù)周圍環(huán)境自主完成對農(nóng)作物的藥物噴灑過程,從而代替果農(nóng)的操作,降低人的勞動強(qiáng)度。此過程可以分為四部分:動力驅(qū)動部分、運(yùn)動控制部分、周圍環(huán)境識別與決策部分以及噴藥執(zhí)行部分。而周圍環(huán)境識別與決策可以歸結(jié)為一個(gè)自主導(dǎo)航的問題。同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建(SLAM)問題是自主導(dǎo)航的基礎(chǔ)與核心,為自主導(dǎo)航提供了理論依據(jù)與解決方案。SLAM即運(yùn)用相應(yīng)算法處理傳感器獲取的信息,完成自身的狀態(tài)位置估計(jì)以及整個(gè)任務(wù)目標(biāo)區(qū)的環(huán)境地圖建立
2、,同時(shí)利用已知的地圖反饋估計(jì)自身的位置,從而適應(yīng)復(fù)雜的環(huán)境。
本文針對未知環(huán)境下雙目視覺SLAM系統(tǒng)進(jìn)行研究。對果樹的噴藥操作,首先需要確定目標(biāo)物的方位、距離信息。在圖像處理領(lǐng)域中,雙目測距的方法能夠較好的完成對目標(biāo)物距離的測量,而要獲得較高的距離測量精度,就要通過相機(jī)標(biāo)定獲取相機(jī)焦距參數(shù)參與計(jì)算。實(shí)現(xiàn)雙目測距的另一個(gè)關(guān)鍵在于選取目標(biāo)物上一個(gè)較為穩(wěn)定的點(diǎn),由于SIFT特征點(diǎn)的尺度不變性、旋轉(zhuǎn)不變性以及穩(wěn)定精確性等特點(diǎn),本文采用
3、SIFT算法完成目標(biāo)物穩(wěn)定點(diǎn)的提取。但接下來的問題是并非所有的SIFT特征點(diǎn)都在植株上,所以應(yīng)該限定特征點(diǎn)的選取范圍。本文在閾值分割算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),提出了一種基于最大分量分析的閾值分割算法,這樣便可保證所有的特征點(diǎn)都在植株上,另外也減少了特征點(diǎn)數(shù)量,提高了算法執(zhí)行效率。雙目測距還需要給出左、右目相機(jī)中同一個(gè)測量點(diǎn)的圖像位置偏移量,而兩幅圖像中同一特征點(diǎn)是可通過特征點(diǎn)匹配進(jìn)行識別。針對存在較多錯(cuò)誤匹配點(diǎn)的情況,本文對圖像中的極限幾何
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