溫室移動(dòng)機(jī)器人變量施藥智能檢測(cè)及決策系統(tǒng)研究.pdf

1、機(jī)器人學(xué)和現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的迅速發(fā)展，使得溫室移動(dòng)機(jī)器人的研究越來(lái)越得到重視。
　　 為提高溫室移動(dòng)機(jī)器人施藥作業(yè)中農(nóng)藥的有效利用率，減少農(nóng)藥殘留與化學(xué)污染，針對(duì)實(shí)現(xiàn)溫室移動(dòng)機(jī)器人精確施藥問(wèn)題，本文著重研究了待噴施作物面積智能檢測(cè)方法及變量施藥決策算法，為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)溫室移動(dòng)機(jī)器人精準(zhǔn)施藥、推進(jìn)溫室移動(dòng)機(jī)器人的實(shí)際應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。
　　 本文主要研究?jī)?nèi)容包括:
　　 1.針對(duì)溫室變量施藥移動(dòng)機(jī)器人，為解決施藥過(guò)程中待噴施

2、作物面積的實(shí)時(shí)快速檢測(cè)問(wèn)題，提出了一種基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)快速獲取圖像，并利用圖像處理技術(shù)的檢測(cè)方法。提取單幀圖像，將其從RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到HSI空間，利用基于形態(tài)學(xué)和Otsu方法的Canny算子自動(dòng)準(zhǔn)確的將待噴施區(qū)域劃分出來(lái)，通過(guò)像素統(tǒng)計(jì)的方法計(jì)算出待噴施作物面積大小。與傳統(tǒng)的面積測(cè)定方法進(jìn)行比較，所采用的方法精度高，不受葉片大小、重量、形狀等因素的影響，而且本文采用的是無(wú)損實(shí)時(shí)檢測(cè)，對(duì)于溫室變量施藥具有很好的實(shí)用性。
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3、.根據(jù)現(xiàn)代溫室成行作物的種植方式和生長(zhǎng)特點(diǎn)，結(jié)合行間行走移動(dòng)機(jī)器人變量施藥系統(tǒng)的施藥原理，提出了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變量施藥智能決策方法，即融合溫室作物病蟲(chóng)害危害程度、噴施目標(biāo)的距離和面積信息，構(gòu)建具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力的離線訓(xùn)練模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速智能決策系統(tǒng)，利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)、自校正的能力自動(dòng)調(diào)整、修改模糊規(guī)則，實(shí)現(xiàn)對(duì)工作于具有較強(qiáng)不確定性的溫室環(huán)境的施藥機(jī)器人噴施流量的快速智能決策。使用MATLAB對(duì)移動(dòng)機(jī)器人智能決策仿真研究表明

4、，該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決策方法由于采用離線訓(xùn)練的方式，因此能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)快速?zèng)Q策;對(duì)于未在訓(xùn)練中出現(xiàn)的樣本，相比模糊決策系統(tǒng)具有較高的決策精度，能夠適應(yīng)具有較強(qiáng)不確定性的溫室工作環(huán)境。
　　 3.將基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的智能決策方法應(yīng)用于由實(shí)驗(yàn)室改制的溫室移動(dòng)機(jī)器人硬件系統(tǒng)，開(kāi)發(fā)了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的移動(dòng)機(jī)器人智能決策系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用Visual C++6.0編程環(huán)境編輯各功能模塊，智能決策系統(tǒng)主要包括四個(gè)功能模塊:系統(tǒng)登錄模塊、串口

5、通訊模塊、攝像頭面積獲取模塊、智能決策模塊。其中，在智能決策模塊程序中運(yùn)用MATLAB Engine方法完成MATLAB和Visual C++接口對(duì)接，經(jīng)過(guò)使用MATLAB Engine庫(kù)函數(shù)，將運(yùn)行于MATLAB環(huán)境的基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的智能決策方法較為便捷地應(yīng)用在了移動(dòng)機(jī)器人智能決策系統(tǒng)中。
　　 最后，采用所開(kāi)發(fā)的移動(dòng)機(jī)器人智能決策系統(tǒng)完成了溫室移動(dòng)機(jī)器人在實(shí)際溫室環(huán)境中變量施藥智能決策方法的試驗(yàn)研究，試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提