基于嵌入式视觉的自动导航系统研究

发布时间：2017-10-29 01:20

  本文关键词：基于嵌入式视觉的自动导航系统研究

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【摘要】：农用车辆的自动导航是实现现代农业智能化的一项关键技术,可减轻劳动强度,降低生产成本,提高作业精度。我国是一个农业大国,人口多而耕地少,农业发展不均衡,自动化程度尚未完全普及,因而农用车辆的自动导航研究极具现实意义。本课题紧跟技术的发展,将嵌入式技术、图像处理技术相结合,研究基于嵌入式视觉的农用车辆自动导航系统。以嵌入式硬件平台为基础,围绕视觉导航控制参数的获取进行研究,包括基于视觉的车辆定位原理、导航路径提取算法并将算法移植到嵌入式系统中。首先介绍了农用车辆导航技术的国内外研究现状、相关定位技术和系统设计方案。根据视觉导航的要求,介绍了研究所用的图像传感器和嵌入式开发所需的实验平台,简述研究中所用到的图像处理视觉库。接着探讨了农用车辆视觉导航的原理和方法,分析车辆位姿与相机内部参数之间的关系,研究导航过程中横向控制参数、侧向位移和角度偏差的计算方法,对研究所用的相机进行了标定,获取相机内部参数的具体数值。以湖北英山的茶园为例,结合茶作物的生长特点,提出了一种茶作物导航路径提取算法,算法包括垄头判断、垄间导航路径提取和垄头导航路径提取三部分。通过实验验证,导航线路径提取算法准确性、实时性可满足实际应用,垄头判断方法具有一定的可行性。实验中,搭建了导航系统所需的嵌入式软件开发环境,即Boot loader的移植、Linux内核移植、根文件系统的制作、交叉编译环境的搭建以及Open CV图像库的移植,并将导航算法成功的移植到开发板上,并将最终反馈控制数据通过串口发送给车辆运动控制平台。最后,结合课题研究情况,对基于视觉的农业车辆导航现存问题进行了概述,并分析今后的研究热点,为进一步研究农用车辆的视觉导航提供理论依据和实验参考。
【关键词】：机器视觉 农机导航 路径提取 嵌入式
【学位授予单位】：湖北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：S220.3;TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-19
• 1.1 选题背景9-10
• 1.2 研究现状10-17
• 1.2.1 常见定位技术介绍11-14
• 1.2.2 国内外研究现状14-17
• 1.3 研究意义17
• 1.4 本文的组织结构17-18
• 1.5 本章小结18-19
• 第2章 基于嵌入式视觉的自动导航系统研究平台19-27
• 2.1 总体方案19-21
• 2.1.1 农用车辆自动导航的特殊性19-20
• 2.1.2 研究方案20-21
• 2.2 硬件平台21-24
• 2.2.1 OK6410开发板21-23
• 2.2.2 相机23-24
• 2.3 软件平台24-26
• 2.3.1 OpenCV介绍24-25
• 2.3.2 自动导航的关键技术25-26
• 2.4 本章小结26-27
• 第3章 图像获取与相机标定27-38
• 3.1 图像采集设备和方法27-30
• 3.1.1 相机安装27-29
• 3.1.2 茶园图像特征描述29-30
• 3.2 农用车辆相对定位30-35
• 3.2.1 相机标定原理30-33
• 3.2.2 农用车辆位姿计算33-35
• 3.3 标定结果35-37
• 3.4 本章小结37-38
• 第4章 导航路径提取算法38-50
• 4.1 路径提取算法流程38-39
• 4.2 直线跟踪时获取导航路径39-45
• 4.2.1 图像预处理39-43
• 4.2.2 获取导航离散点43-44
• 4.2.3 导航路径拟合44-45
• 4.3 垄头路径识别45-48
• 4.3.1 垄头判断45-46
• 4.3.2 垄头转弯路径识别46-48
• 4.4 算法结果与分析48-49
• 4.5 本章小结49-50
• 第5章 系统实现50-60
• 5.1 开发环境环境50-55
• 5.1.1 系统引导程序移植51-52
• 5.1.2 Linux内核与根文件系统移植52-54
• 5.1.3 交叉编译器的安装和OpenCV的移植54-55
• 5.2 程序移植55-58
• 5.2.1 图像采集55-56
• 5.2.2 交叉编译程序56-58
• 5.3 导航数据发送58-59
• 5.4 本章小结59-60
• 第6章 总结与展望60-62
• 6.1 全文总结60-61
• 6.2 展望61-62
• 参考文献62-65
• 致谢65-66
• 附录I66
• 1.硕士论文研究期间发表的学术论文66
• 2.硕士论文研究期间参与的项目66

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本文编号：1110791