基于雙目視覺的農業(yè)機器人導航系統(tǒng)研究.pdf

1、農業(yè)機器人在自動導航過程中，需要識別復雜環(huán)境中的作物信息，如何實時、快速、準確地檢測出農業(yè)環(huán)境中的作物信息，并利用其進行導航已成為農業(yè)生產領域中研究的熱點內容。同時在田間環(huán)境條件下，客觀因素往往復雜多變，較難有效建立持續(xù)的作物特征視覺導航信息。文中基于雙目視覺技術研究農業(yè)機器人導航系統(tǒng)，以實時、有效地為農業(yè)機器人系統(tǒng)提供導航參數(shù)。本文重點圍繞以下幾個方面的內容進行研究:
　　(1)設計總體方案，為整個導航系統(tǒng)構建軟、硬件平臺。

2、r>　　(2)提出平行雙目視覺模型的標定優(yōu)化方案，實驗結果表明，當標定物距在190cm處時，標定誤差達到最小，橫坐標為0.115像素，縱坐標為0.105像素。采用Bouguet算法對雙目視覺的圖像進行校正，以得到行對準圖像對，然后研究使用遺傳算法優(yōu)化神經網(wǎng)絡進行雙目攝像頭標定，取得較好效果。
　　(3)提出一種對農作物圖像二值化處理的濾波方法，通過開運算與自適應閾值統(tǒng)計濾波相結合，得到合適的圖像分割模板，以保留綠色作物。實驗結果表

3、明，濾波降低二值化圖像噪聲達17.63％。
　　(4)提出改進農作物圖像特征點匹配方案。通過圖像分割使用SURF特征方法，結合RANSAC算法有效地改善了匹配效果。實驗中采用多種作物且不同場景圖像進行實驗驗證，結果表明，SURF-RANSAC效果較好，匹配率達到96.9％，處理時間為0.92s，標準差為0.03s。該方法滿足低速條件下，農業(yè)機器人導航系統(tǒng)構建三維信息實時性要求。
　　(5)在三維信息獲取基礎上，設計農業(yè)機器人