農(nóng)業(yè)機(jī)器人導(dǎo)航線提取算法的分析與實(shí)現(xiàn)

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1、第1章緒論1研究的目的和意義隨著農(nóng)業(yè)人口減少導(dǎo)致勞動力缺乏的問題同益突出，農(nóng)業(yè)機(jī)械的應(yīng)用越來越廣泛。為進(jìn)一步節(jié)省勞動力、降低勞動強(qiáng)度，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)對農(nóng)業(yè)機(jī)械的自動化提出更高的要求。噴灑農(nóng)藥帶來的環(huán)境壓力也使得農(nóng)業(yè)機(jī)械向自動化、智能化方向發(fā)展。這在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中具體表現(xiàn)為實(shí)現(xiàn)自動播種、自動施肥、自動噴灑農(nóng)藥、自動收獲等一系列目標(biāo)，為達(dá)到這些目標(biāo)需要穩(wěn)定的設(shè)備載體。農(nóng)用自行小車或稱為農(nóng)用AGV(AutomaticGuidedVehicle)作為最廣泛應(yīng)用的設(shè)備載體成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中重要的技術(shù)裝備。由于工業(yè)中使用的AGV技術(shù)相對成熟，在農(nóng)用AGV的研究初期

2、多是直接引用工業(yè)中已有的AGV技術(shù)。但是，由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境復(fù)雜、勞動對象個體差異大，使得對農(nóng)用AGV的要求遠(yuǎn)高于工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境對AGV的要求。農(nóng)用AGV首先通過導(dǎo)航技術(shù)確定下一步的行進(jìn)路線，再據(jù)此確定當(dāng)前的位置，最后根據(jù)控制策略實(shí)現(xiàn)對農(nóng)用AGV控制。其中，如何通過導(dǎo)航獲取準(zhǔn)確的行進(jìn)路線一直是研究的熱點(diǎn)，這也是開發(fā)農(nóng)用AGV實(shí)用設(shè)備的前提。而在已有的導(dǎo)航技術(shù)中，基于圖像處理技術(shù)的機(jī)器視覺導(dǎo)航模式由于對農(nóng)田作業(yè)環(huán)境適應(yīng)性好受到越來越廣泛的關(guān)注。使用圖像處理技術(shù)進(jìn)行導(dǎo)航對設(shè)備要求低、對農(nóng)田環(huán)境適應(yīng)性高，不需要像電磁導(dǎo)航那樣鋪設(shè)導(dǎo)線，自然天氣變化對

3、其圖像采集的影響較小。因此，機(jī)器視覺導(dǎo)航一直被視為農(nóng)業(yè)AGV未來的發(fā)展方向。視覺導(dǎo)航是通過圖像處理技術(shù)獲取農(nóng)用AGV的導(dǎo)航基準(zhǔn)線來描述行進(jìn)路線，現(xiàn)有方法多是提取一些標(biāo)志點(diǎn)后再由這些點(diǎn)得到相應(yīng)的直線作為導(dǎo)航基準(zhǔn)線。這些研究都是建立在假設(shè)導(dǎo)航基準(zhǔn)線為直線的基礎(chǔ)上，但是在農(nóng)用AGV行進(jìn)中多次采集圖像所得到的直線肯定無法保持一致，即行進(jìn)過程中不斷得到的導(dǎo)航基準(zhǔn)線組合起來所描述的行進(jìn)路線是一條折線，因此農(nóng)用AGV的導(dǎo)航基準(zhǔn)線采甩曲線更為合理。另一方面，由于田問．1．第1章緒論作業(yè)環(huán)境復(fù)雜，作物行、田埂、犁溝等目標(biāo)物可能由于各種原因在圖像中不再存在規(guī)

4、則的直線形式。因此，本課題研究中采用曲線作為導(dǎo)航基準(zhǔn)線更符合農(nóng)用AGV作業(yè)環(huán)境的要求，更能反映農(nóng)用AGV的行進(jìn)路線，從而提高農(nóng)用AGV的導(dǎo)航精度，為開發(fā)實(shí)用農(nóng)用AGV設(shè)備提供理論基礎(chǔ)。1．2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀機(jī)器視覺導(dǎo)航就通過采集行進(jìn)道路方向的圖像，從圖像中確定農(nóng)用AGV下一步的行進(jìn)路線，也就是導(dǎo)航基準(zhǔn)線?，F(xiàn)有的方法多是通過引入成熟的圖像處理算法形成，主要包括Hough變換、模型匹配、統(tǒng)計特性分析、虛交點(diǎn)分析等方法。這些方法都是假設(shè)導(dǎo)航基準(zhǔn)線為一條直線，通過在圖像中提取一些特征點(diǎn)，然后利用這些特征點(diǎn)擬合直線得到導(dǎo)航基準(zhǔn)線。由于精確農(nóng)業(yè)中作物規(guī)

5、則播種，作物行成為提取導(dǎo)航特征點(diǎn)重要參考。另外，Hough變換由于運(yùn)算簡單被廣泛應(yīng)用。因此采用Hough變換以作物行為參考對象提取導(dǎo)航基準(zhǔn)線的方法被普遍采用。Searcy在1986年提出用Hough變換提取作物行的參數(shù)【l】。Marchant在1996年采用YHough變換提取作物線口1。Sogaard平HOlsen在1999年用彩色分量之問的數(shù)值運(yùn)算結(jié)合Hough變換提取作物線【3】。Sogaard等2003年將彩色圖像轉(zhuǎn)為灰度圖像后，以灰度重心確定作物的位置作為特征點(diǎn)利用Hough變換提取作物行參數(shù)確定導(dǎo)航基準(zhǔn)線【41。Strand等

6、2005年融合多行作物信息，使用Hough變換提取作物行確定導(dǎo)航基準(zhǔn)線【5】。張衛(wèi)等2005年采用中間線檢測準(zhǔn)基準(zhǔn)線提取代表作物行走向的準(zhǔn)基準(zhǔn)線，采用Hough變換得到真正的基準(zhǔn)線及其參數(shù)【6J。但是，由于Hough變換需要準(zhǔn)確的作物圖像信息，而現(xiàn)有技術(shù)無法準(zhǔn)確分割作物和背景，這制約了導(dǎo)航精度的提高。另外，作物出苗后個體間的差異將影響作物行的規(guī)則性，這影響了農(nóng)用AGV在自動施肥、自動收獲等苗后田間管理的應(yīng)用。因此，許多研究在特征點(diǎn)和直線提取算法兩方面進(jìn)行了改進(jìn)。為了解決由于自然環(huán)境引起的一些問題，Pla提出用田間圖像的虛交點(diǎn)作為導(dǎo)航目標(biāo)的

7、方法f7l。袁佐云等2005年針對基于計算機(jī)視覺的作物行中心線定位困難問題，提出了基于垂直投影法的作物行定位方法，利用穩(wěn)健回歸法對位置點(diǎn)進(jìn)行線性擬合得到作物的行中心線【81。在特征點(diǎn)提取上，以犁溝線參照的研究最為有效。趙穎等2006年提出通過耕第l章緒論作區(qū)域和未耕作區(qū)域顏色差異獲取犁溝線來確定導(dǎo)航基準(zhǔn)線【91。Leemans等2006年通過改進(jìn)Hough變換提取犁溝線來確定導(dǎo)航基準(zhǔn)線【101，并據(jù)此在2007年開發(fā)了自動播種的實(shí)驗(yàn)樣機(jī)【ll】。但是從圖像中以這些目標(biāo)提取直線的誤差依然較大，這制約了實(shí)用設(shè)備的開發(fā)。對于直線提取算法的改進(jìn)中

8、，主要是引入各種成熟的優(yōu)化算法、圖像處理技術(shù)。Olsen研究了使用正弦函數(shù)模型匹配灰度圖像去尋找作物行中心線位置的方法【121。周俊等2003年用小波分解方法把圖像分解后，再利用閾值分類法提取