基于机器视觉的路径识别及避障导航系统

发布时间：2020-05-08 00:16

【摘要】：设施农业在国民经济发展中起着举足轻重的作用,但其作业劳动强度大,长期处在封闭环境下。为了减轻人员在农业生产作业中的劳动强度,针对设施农业作业环境复杂,障碍物多,路径狭窄等问题,本文以自主研制的高地隙小车作为平台,设计了用于设施农业中的路径识别和避障导航系统,以实现小车在设施农业的作业环境下稳定高效地避障导航控制。对于路径识别导航系统,本文提出了用于实际路径检测的图像处理算法,其中包括利用带滤波的二值化识别黑白路径、利用RGB颜色空间识别彩色路径、利用2GRB颜色空间识别绿色植物、利用HSV颜色空间识别彩色路径、中心线法提取路径、单区域的Hough变换提取路径、双区域的Hough变换提取路径、多区域的Hough变换提取路径等,以实现小车的自主导航。该系统对不同颜色的标识线、绿色植物与裸露地面的分界线等一系列路径进行识别和导航控制,以期实现多种环境下的路径识别和导航控制。对于小车避障立体视觉系统,本文首先介绍了两种用于提取视差图的传感器,第一种是基于红外线测距的Xtion传感器,第二种是双目摄像头;然后详细介绍了双目视觉系统中的双目标定、双目校正和立体匹配的具体实现;其次本文提出了一种新的插值算法专门适用于本系统并利用两种传感器对物体进行三维重构;一种利用手势控制小车的方法被运用;本文根据提取出来的视差图获取设施农业中障碍物的三维形态和与小车的距离,进而设计出小车行走的最优路线,使小车能够快速准确地识别并躲避障碍物,沿着标识路径行进至指定位置;本文最后还进行了路径识别、立体视觉测距、避障等相关的实验以验证算法的合理性。试验结果表明所开发的路径识别和避障导航系统能对不同颜色的标识线、绿色植物与裸露地面的分界线等一系列路径进行识别和导航控制,准确测算障碍物的三维形体,安全躲避障碍物。系统的稳定性高、实时性好、抗干扰能力强,能满足无人控制高地隙小车在设施农业中的作业需求,并为应用于设施农业作业的高地隙小车导航控制系统设计提供参考。
【图文】：

器人避障运动；电子科技大学的苏东（2014）构建目立体视觉系统，提出了一种基于视差特征的区域生测方法，并完成了真实障碍物的距离测量；燕山大学匹配算法计算出物体的距离信息，，并利用基于专家推和动态障碍物设计避障方案。研究内容和组织架构农业的环境下很难接收到 GPS 信号，高精度的 GPS 计了一种在设施农业环境下利用视觉进行导航的系头（市面上的普通网络摄像头）自动识别路径并实个相同的摄像头组成双目摄像头，通过对物体进行的距离以及障碍物的轮廓，从而导引小车避开障碍物

图 1.2 系统的组织架构图1.5 本章小结本章主要介绍了用于设施农业的避障导航系统的课题背景和研究意义，介绍了路径识别导航系统的国内外研究现状，给出了课题的研究内容和文章的组织架构，并对各章节做了一个简要的概述。
【学位授予单位】：华南农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：S316;TP391.41

【参考文献】

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本文编号：2653783