文献类型: 中文期刊
作者: 樊湘鹏 1 ; 许燕 2 ; 周建平 2 ;
作者机构: 1.中国农业科学院农业信息研究所
2.新疆大学机械工程学院
关键词: 视觉导航;机器人;棉田;行识别;改进RANSAC;路径拟合;跟踪试验
期刊名称: 农业工程学报
ISSN: 1002-6819
年卷期: 2025 年 41 卷 006 期
页码: 52-61
收录情况: EI ; 北大核心 ; CSCD
摘要: 视觉导航是田间作业机器人的主流导航方法,为解决因棉苗稀疏、缺苗和杂草等因素导致导航路径提取困难这一问题,该研究建立了基于改进RANSAC(random sample consensus)算法和最小二乘拟合的视觉导航方法,并开展田间视觉导航路径跟踪试验。首先获取棉田前视导航图像,利用改进超绿灰度特征变换提高作物行与背景的区分度,结合自适应阈值分割方法将作物行从背景中分割出来并进行形态学滤波去噪得到二值化图像;然后根据图像中作物行目标区域的分布特征,利用改进RANSAC算法去除离散点,并对最优特征点聚类,以保证最终提取的作物行中心线的准确性,最后采用最小二乘法拟合得到导航路径。试验结果表明,传统RANSAC方法的行识别率为96.5%,平均误差角为1.41°,单幅图像平均耗时0.087 s;改进RANSAC方法去除离群点后的行识别率为98.9%,平均误差角为0.53°,导航路径提取性能得到大幅提升。利用自主开发的施药机器人及视觉导航系统在棉花苗期开展田间路径跟踪试验,施药机器人在3种不同初始状态和3种不同运动速度下自主导航行驶,最大横向偏差不超过2.59 cm,且无轧苗现象发生,满足“一膜三垄六行”种植模式下的自主导航作业要求,研究结果可为其他农业机器人的自主导航方法开发提供参考。
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