基于主动轮廓模型的自动导引车视觉导航

发布时间：2018-07-23 09:15

【摘要】：为解决工厂或农业非线性光照环境下视觉导航算法鲁棒性和实时性差的问题,提出基于主动轮廓模型的导航标识线检测与跟踪算法。首先用多项式曲线模型描述单向标识线,导航问题等价为计算多项式曲线参数;然后依据标识线颜色和边缘等特征,给出关于多项式曲线的主动轮廓模型的内、外部能量函数;最后将能量函数简化为非线性最小二乘问题,应用高斯牛顿法和Armijo-Goldstein不精确一维搜索方法求解曲线最优参数。采用自制视频和自主小车测试算法,结果表明:该算法对非线性光照条件下直线和弯曲标识线的导航正确率为98.96%,运算时间为40.18 ms。试验验证了该算法的鲁棒性和实时性。
[Abstract]:In order to solve the problem of poor robustness and real-time performance of visual navigation algorithm in nonlinear illumination environment of factory or agriculture, an active contour model based navigation marking line detection and tracking algorithm is proposed. The polynomial curve model is first used to describe the one-way marking line, and the navigation problem is equivalent to the calculation of polynomial curve parameters, and then, according to the color and edge characteristics of the polynomial curve, the inner and outer energy functions of the active contour model for the polynomial curve are given. Finally, the energy function is simplified as a nonlinear least square problem, and the Gao Si Newton method and Armijo-Goldstein inexact one-dimensional search method are used to solve the optimal parameters of the curve. By using self-made video and autonomous vehicle test algorithm, the results show that the navigation accuracy of the algorithm for straight line and curved marking line under nonlinear illumination is 98.96 and the operation time is 40.18 Ms. The robustness and real-time performance of the algorithm are verified by experiments.
【作者单位】： 滁州学院机械与汽车工程学院;华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室;
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2138930