障碍物分类识别的果园机器人避障方法研究

发布时间：2024-06-01 14:53

　　针对果园环境复杂,障碍物种类繁多,传统动力无法有效进入作业的情况,提出一种基于障碍物分类识别的果园机器人自主避障方法。首先对果园中存在的障碍物进行识别分类,然后针对不同种类的障碍物采用不同的避障方法来完成避障动作。通过搭建基于ROS的避障试验台,对果园机器人上搭载的视觉传感器和激光雷达传感器进行标定,在ROS功能包中植入避障算法,然后进行验证。试验结果表明:在同等条件下,相比传统的避障方法,本文的方法避绕圆形障碍物时用时少1.7 s,所用路程少0.31 m,具有一定的优势;而在避绕不规则障碍物时,本文的方法虽然所用时间和路程比传统方法分别多1.7 s和0.41 m,但机器人能够更加贴近障碍物进行避障,对林下中耕施肥和除草等作业有很大帮助,具有很好的实际应用价值。

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【部分图文】：

图1障碍物分类识别结构示意图

果园机器人工作时,在传感器自身因素的影响下,会使得采集的图像存在大量噪声,因此需要对图像进行滤波和增强处理;又因果园环境复杂多变,导致采集的图片背景比较复杂,所以需要用边缘检测来把图中的障碍物与背景区分开来。最后,对图像进行归一化处理,并将其裁剪为48×48的图像。其处理流程如图....

图3激光雷达采集数据图

利用机器人ROS系统采集前行中某时刻的激光雷达数据,然后导入MATLAB仿真软件中,可以看到,以机器人为坐标原点,周围都是障碍物,如果根据该数据进行障碍物参数提取,会增加机器人的运算量,降低其运算速度。为此,在根据视觉传感器的分辩得到障碍物为树干后,当机器人与树干距离为d时,只需....

图4激光雷达去冗余后的检测图

在MATLAB中进行仿真之后,得到结果如图4所示,其中A点为障碍物所在位置。2.2障碍物避障方法研究

图5机器人避障示意图

如图5所示,机器人开始时是沿中间的点画线前行,黑色粗实线是机器人为避绕障碍物时所规划的线路。在行进到O1坐标点时机器人已经扫描到障碍物,但不进行避绕,当行进至O2位置时,机器人原地进行转向,沿规划路径运动至O3点,然后机器人以树干中心为圆心,开始做圆周运动直至运动到O6点,再原地....

本文编号：3986055