溫室作業(yè)機器人視覺路徑檢測及行走控制仿真.pdf

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

2、別檢測問題開展研究。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行圖像自適應閾值分割,對分割后二值圖像利用目標區(qū)域的邊緣提取算法獲得加熱管外緣離散點簇。根據(jù)最小二乘法原理對離散點簇擬合得到兩條加熱管邊緣線,在此基礎上給出機器人前行定位基準線檢測算法,并針對光照不均和作物遮擋對前行路徑檢測進行了相關試驗。試驗表明,和Hough變換算法相比,該算法簡單快捷,對光照不均具有良好的魯棒性,對不同遮蓋率番茄

3、壟間前行路徑準確識別率達91.67%。
　　 (2)針對溫室作業(yè)機器人對植株定位停車作業(yè)的信號檢測獲取問題,提出以吊蔓繩為識別目標并確定停車位置。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,通過細化算法提取特征點;最后應用最小二乘法擬合吊蔓繩位置,得到一維停車位置信息。試驗表明,人工選取停車定位點與算法提取停車定位點最大偏差為11.72像素單位,算法值相對人工值的平均相對誤差為1.32%,對1

4、00幅圖像進行提取試驗,正確提取率達93%,表明本研究提出的通過識別定位吊蔓繩獲得機器人對植株停車作業(yè)的定位信息是可行和有效的,能夠滿足溫室作業(yè)機器人定點作業(yè)對精度的要求。同時,采用相同的方法基于作物識別對溫室苗期定位停車信息獲取開展研究。
　　 (3)本研究對機器人循定位基準線行走并對株停車作業(yè)控制進行仿真研究,對溫室作業(yè)機器人采用雙模復合控制,在此過程中通過兩后輪阿克曼轉(zhuǎn)向進行直線跟蹤的糾偏,直角轉(zhuǎn)向控制主要采用全輪全方位轉(zhuǎn)