农业自动化装备视觉导航关键技术研究

发布时间：2017-09-11 03:16

  本文关键词：农业自动化装备视觉导航关键技术研究

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【摘要】：农业自动化装备对于实现“精确农业”技术具有重要意义,农业自动化装备的视觉导航是当前农业自动化装备领域一个研究热点。本文针对农业自动化装备的视觉导航技术中图像处理、路径规划、导航信息获取等内容展开了系统的研究。首先,本文基于农田图像特征提出一种导航基准线提取的方法,该方法使用加权平均法、改进最大化类间方差法、小面积法去噪方法对原图像进行预处理,再利用列坐标最大差值法来确定导航路径中心点。基于中心点的分布规律,去除无效中心点,使用改进霍夫变换与最小二乘法相结合的方法提取导航基准线。其次,根据实际农田区域参数,确定以工作时间最短的目标函数,基于改进蚁群算法,建立数学模型,对转弯路径进行优化。最后,采用张氏标定方法对摄像机进行标定,且对双目摄像机进行立体标定,建立摄像机的视觉信息与实际三维空间信息之间关系。再由摄像机的内部参数和外部参数,确定农业装备与导航基准线之间几何关系,获得距离偏差和角度偏差导航信息,采用增量式PID控制方法实现农业自动化装备导航控制。实验结果证明,本文提出的农业自动化装备视觉导航关键技术具有一定的有效性和使用价值。
【关键词】：视觉导航 农业自动化装备 图像处理 路径规划 摄像机标定 PID控制
【学位授予单位】：河北科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：S24;TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-13
• 1.1 本课题的研究意义和应用前景9
• 1.2 国内外研究现状分析9-12
• 1.2.1 目标识别与提取研究现状分析9-10
• 1.2.2 路径规划研究现状分析10-11
• 1.2.3 导航信息的获取与控制方法研究现状分析11-12
• 1.2.4 现状分析总结12
• 1.3 本论文主要研究内容12-13
• 第2章 农田视觉导航基准线的识别与提取方法研究13-23
• 2.1 引言13
• 2.2 农田图像预处理13-16
• 2.2.1 灰度变换13-14
• 2.2.2 灰度图像阈值分割14-15
• 2.2.3 去除噪声15-16
• 2.3 导航基准线的确定16-19
• 2.3.1 导航路径中心点的确定16-17
• 2.3.2 导航基准线的确定17-19
• 2.4 实验结果与分析19-22
• 2.4.1 改进最大类间方差法图像分割实验研究20
• 2.4.2 小面积去噪实验研究20-21
• 2.4.3 无效点对导航基准线的影响实验研究21
• 2.4.4 本文方法与垂直投影法对比实验研究21-22
• 2.5 本章小结22-23
• 第3章 全区域路径规划策略研究23-35
• 3.1 引言23
• 3.2 转弯模式分析23-25
• 3.2.1 农田边缘转弯分析23-24
• 3.2.2 偏离导航基准线时转弯分析24-25
• 3.3 全区域路径规划25-32
• 3.3.1 传统的全区域路径规划25
• 3.3.2 全区域路径规划策略优化25-28
• 3.3.3 目标函数的确定28-30
• 3.3.4 改进的蚁群算法30-32
• 3.4 实验32-33
• 3.5 本章小结33-35
• 第4章 摄像机标定35-49
• 4.1 引言35
• 4.2 摄像机的标定35-42
• 4.2.1 摄像机成像模型35-40
• 4.2.2 摄像机标定方法40
• 4.2.3 张正友标定方法40-42
• 4.3 双目摄像机的标定42-45
• 4.3.1 双目视觉系统基本原理42-43
• 4.3.2 双目视觉模型43
• 4.3.3 视觉深度测量原理及改进43-44
• 4.3.4 双目视觉的标定44-45
• 4.4 标定实验45-48
• 4.5 本章小结48-49
• 第5章 导航信息获取与控制49-61
• 5.1 引言49
• 5.2 导航信息获取49-55
• 5.2.1 农业自动化装备农田作业流程概述49-50
• 5.2.2 视觉导航系统各坐标系之间的空间关系50-52
• 5.2.3 农业自动化装备导航信息参数的提取52-54
• 5.2.4 导航信息参数的处理54-55
• 5.3 PID控制55-58
• 5.3.1 模拟PID55-56
• 5.3.2 数字PID控制算法56-58
• 5.4 实验58-60
• 5.5 本章小结60-61
• 结论61-63
• 参考文献63-67
• 攻读硕士学位期间所发表的论文67-69
• 致谢69

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本文编号：828286