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《西北农林科技大学》 2017年
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猕猴桃采摘机器人视觉导航路径生成方法研究

李文洋  
【摘要】:本文主要研究猕猴桃采摘机器人的视觉导航路径生成方法,以陕西眉县猕猴桃试验站的猕猴桃果园为研究对像,对棚架式栽培模式的猕猴桃果园及猕猴桃采摘机器人可行驶区域的作业路径进行分析,最终决定采用单目视觉的导航方式。利用CCD彩色相机采集猕猴桃果园图像,利用MATLABR2012a对图像信息进行处理并提取出导航路径信息,通过相机的标定及视觉导航路径信息求解猕猴桃采摘机器人的相对位姿参数。本文提出了一种适用于棚架式栽培模式的猕猴桃采摘机器人的导航路径生成算法,在实验室的猕猴桃采摘机器人平台上进行了算法验证试验。本文的主要研究内容和成果如下:1、提出了一种基于机器视觉的猕猴桃采摘机器人导航方法:结合猕猴桃果园的栽培模式,提出猕猴桃采摘机器人间歇式作业行走方案;通过调查研究得出,果园行宽4m,株间距3m,猕猴桃果树平均高度1.8m。根据猕猴桃果实生长位置的分布情况,规划出的猕猴桃采摘机器人行驶的最优路径是沿着猕猴桃果树行的边缘行走,利用单目视觉系统采集树行的边界信息,构建猕猴桃采摘机器人导航视觉模型。相机安装高度为1.2m,向下俯视15°。采集的图像经过处理后,利用最小二乘法拟合成树行边界直线,获得猕猴桃采摘机器人相对于树行边界的相对角度和距离信息,为猕猴桃采摘机器人的路径规划和跟踪控制奠定了基础。2、研究了导航相机的标定方法并对相机进行标定:结合张正友的相机标定方法,利用MATLAB相机标定工具箱对导航相机进行标定,得出导航相机的内外参数。本文标定得出焦距xf=1680.26995(pixel)、yf=1671.50437(pixel),图像中心点坐标为(523.0,398.5)。根据针孔成像模型,最终确立世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系之间的转换关系。3、猕猴桃果园图像的预处理与图像分割方法研究:搭建了猕猴桃采摘机器人视觉导航路径生成系统,开展了基于PC平台的单目视觉系统开发。采用MATLAB R2012a软件编写图像处理程序。研究了猕猴桃采摘机器人视觉导航系统对果树行边界的识别,分别以行垄和树干为识别对象,对猕猴桃果园图像进行处理。对果园图像识别的过程为:色彩空间的选择,滤波处理,图像增强,阈值分割,噪声去除。利用H通道图像提取行垄特征目标,H通道的阈值取值为(28)4745.0T。利用同态滤波和区域生长的方法有效的提取出树干目标,猕猴桃树干区域的平均灰度值为3.81,门限阈值取值为?30T(28)。分离出两种可识别目标,为导航参数的提取做好准备。4、提出了以猕猴桃树干特征目标和行垄特征目标的提取算法和两种目标对应的路径生成方法:本文中猕猴桃采摘机器人视觉导航主要是提取猕猴桃果树行边缘,提取出边缘的特征目标点,根据两种特征目标设计了不同的特征目标点的提取算法。以行垄为特征目标,扫描分割后的图像选取典型的特征目标点;以树干为特征目标,用最小矩形框标记树干特征,提取树干与地面的交点;应用最小二乘法拟合出导航路径,路径模型为y=kx+b。根据图像中拟合出的导航路径信息,获得猕猴桃采摘机器人相对于树行边界的相对角度和距离信息。并将生成的导航参数进行了静态测试。计算生成的导航基准线与人工拟合导航基准线的导航点的平均相对偏差率为1.28%,在MATLAB环境下进行仿真实验并分析结果。5、搭建猕猴桃采摘机器人移动平台的控制系统进行验证试验:试验地选取西北农林科技大学北校区校园中路旁有两行树木的水泥路面,试验环境和棚架式栽培模式“海沃德”猕猴桃果园环境相似。猕猴桃果园单次测试长度为25m,在整个测试过程中,横向平均偏差为11.88cm,试验结果表明本文提出的路径生成方法可以为猕猴桃采摘机器人的行走提供理论依据和技术支持。
【学位授予单位】:西北农林科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:S225.93;TP242

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