除草机器人机器视觉自动导航技术研究

发布时间：2021-05-11 12:11

　　针对除草机器人导航系统存在的成本高和实时性亟待改进的问题,在对自动导航机器人进行总体设计和搭建原型的基础上,通过对RGB和HSI颜色空间进行对比试验,确定视觉导航系统路径提取采用HSI颜色模型。研究了作物与土壤分割方法、导航路径和参数自动检测方法,用Otsu算法对H分量图像进行目标和背景分割,再使用数学形态学、Canny边缘检测、Hough直线检测等操作获取垄间边缘,并计算出导航偏角参数,从而对实现对机器人行走的控制。结果表明,设计的导航系统平均导航误差为3.01°,偏差基本达到应用要求,可实现自动导航。 

【文章来源】：安徽农业科学. 2020,48(18)

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 除草机器人总体设计
    1.1 需求分析
    1.2 机器人总体设计
        1.2.1 导航系统。
        1.2.2 动力及驱动系统。
2 除草机器人视觉导航系统的设计
    2.1 颜色模型的选择
    2.2 导航路径和参数的自动检测
        2.2.1 导航路径的检测。
        2.2.2 导航偏角的检测。
    2.3 导航试验结果及分析
3 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于机器视觉的田间水稻苗列识别算法的研究[J]. 曾勇,熊瑛,向阳,蒋蘋,罗亚辉,林洁雯.  湖南农业大学学报(自然科学版). 2018(03)
[2]融合简单线性迭代聚类的高光谱混合像元分解策略[J]. 张飞飞,孙旭,薛良勇,高连如,刘长星.  农业工程学报. 2015(17)
[3]基于机器视觉的玉米精准施药系统作物行识别算法及系统实现[J]. 刁智华,赵明珍,宋寅卯,吴贝贝,毋媛媛,钱晓亮,魏玉泉.  农业工程学报. 2015(07)
[4]农业机械导航技术发展分析[J]. 姬长英,周俊.  农业机械学报. 2014(09)
[5]果园视觉导航基准线生成算法[J]. 冯娟,刘刚,司永胜,王圣伟,何蓓,任雯.  农业机械学报. 2012(07)
[6]棉田喷药农业机器人的导航路径识别[J]. 孙元义,张绍磊,李伟.  清华大学学报(自然科学版). 2007(02)
[7]机器视觉在农业车辆导航系统中的研究进展[J]. 张方明,应义斌.  农业机械学报. 2005(05)

硕士论文
[1]基于三维彩色直方图均衡化的彩色图像增强算法研究[D]. 宋玉婷.山东财经大学 2013



本文编号：3181385