溫室作業(yè)機(jī)器人視覺(jué)路徑檢測(cè)及行走控制仿真.pdf

1、路徑定位信息獲取技術(shù)是溫室園藝作業(yè)機(jī)器人智能化的關(guān)鍵技術(shù),以機(jī)器視覺(jué)為主的機(jī)器人路徑檢測(cè)已成為該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文針對(duì)溫室作物壟間的環(huán)境特點(diǎn),借助壟間加熱管對(duì)前行路徑進(jìn)行識(shí)別,以獲取前行路徑信息;同時(shí)以溫室內(nèi)吊蔓繩為參照物進(jìn)行機(jī)器人停車位置點(diǎn)的視覺(jué)檢測(cè),以獲取溫室作業(yè)機(jī)器人定點(diǎn)停車位置信息;最后,提出一種機(jī)器人行走雙?？刂撇呗?以實(shí)現(xiàn)溫室作業(yè)機(jī)器人自行走的智能化。
　　 (1)針對(duì)溫室非結(jié)構(gòu)作業(yè)環(huán)境和復(fù)雜背景下作業(yè)機(jī)器人路徑識(shí)

2、別檢測(cè)問(wèn)題開展研究。在HIS顏色空間分析溫室壟間道路圖像在各分量的分布特性,依據(jù)Ⅰ分量直方圖采用迭代法進(jìn)行圖像自適應(yīng)閾值分割,對(duì)分割后二值圖像利用目標(biāo)區(qū)域的邊緣提取算法獲得加熱管外緣離散點(diǎn)簇。根據(jù)最小二乘法原理對(duì)離散點(diǎn)簇?cái)M合得到兩條加熱管邊緣線,在此基礎(chǔ)上給出機(jī)器人前行定位基準(zhǔn)線檢測(cè)算法,并針對(duì)光照不均和作物遮擋對(duì)前行路徑檢測(cè)進(jìn)行了相關(guān)試驗(yàn)。試驗(yàn)表明,和Hough變換算法相比,該算法簡(jiǎn)單快捷,對(duì)光照不均具有良好的魯棒性,對(duì)不同遮蓋率番茄

3、壟間前行路徑準(zhǔn)確識(shí)別率達(dá)91.67%。
　　 (2)針對(duì)溫室作業(yè)機(jī)器人對(duì)植株定位停車作業(yè)的信號(hào)檢測(cè)獲取問(wèn)題,提出以吊蔓繩為識(shí)別目標(biāo)并確定停車位置。依據(jù)H分量直方圖提取吊蔓繩區(qū)域,采用面積閾值法和最小外接矩法剔除干擾區(qū)域;然后,通過(guò)細(xì)化算法提取特征點(diǎn);最后應(yīng)用最小二乘法擬合吊蔓繩位置,得到一維停車位置信息。試驗(yàn)表明,人工選取停車定位點(diǎn)與算法提取停車定位點(diǎn)最大偏差為11.72像素單位,算法值相對(duì)人工值的平均相對(duì)誤差為1.32%,對(duì)1

4、00幅圖像進(jìn)行提取試驗(yàn),正確提取率達(dá)93%,表明本研究提出的通過(guò)識(shí)別定位吊蔓繩獲得機(jī)器人對(duì)植株停車作業(yè)的定位信息是可行和有效的,能夠滿足溫室作業(yè)機(jī)器人定點(diǎn)作業(yè)對(duì)精度的要求。同時(shí),采用相同的方法基于作物識(shí)別對(duì)溫室苗期定位停車信息獲取開展研究。
　　 (3)本研究對(duì)機(jī)器人循定位基準(zhǔn)線行走并對(duì)株停車作業(yè)控制進(jìn)行仿真研究,對(duì)溫室作業(yè)機(jī)器人采用雙模復(fù)合控制,在此過(guò)程中通過(guò)兩后輪阿克曼轉(zhuǎn)向進(jìn)行直線跟蹤的糾偏,直角轉(zhuǎn)向控制主要采用全輪全方位轉(zhuǎn)