現(xiàn)在大多數(shù)農(nóng)機(jī)車安裝GPS導(dǎo)航定位系統(tǒng),GPS定位需沿提前設(shè)定好的路徑行駛,工作效率與人為設(shè)定路徑有關(guān),智能化程度不高,抗干擾能力差,容易產(chǎn)生重復(fù)作業(yè)問題。而視覺導(dǎo)航定位系統(tǒng)采集到的信息量豐富,處理速度較快,可較好的彌補(bǔ)GPS導(dǎo)航定位系統(tǒng)的不足。因此本文設(shè)計了基于GPS定位的視覺輔助導(dǎo)航定位系統(tǒng),旨在實現(xiàn)深松機(jī)在田間作業(yè)時的精確定位。具體研究內(nèi)容如下:機(jī)器視覺定位時,將攝像機(jī)采集到的彩色圖像進(jìn)行預(yù)處理,用SIFT算法提取預(yù)處理后圖像的特征點(diǎn),為提高圖像匹配的實時性采用KD-Tree的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)特征點(diǎn)搜索,使用RANSAC算法進(jìn)行特征點(diǎn)的優(yōu)化匹配,去除誤匹配點(diǎn)。標(biāo)定攝像機(jī)確定其內(nèi)部參數(shù),由坐標(biāo)變換關(guān)系確定圖像中目標(biāo)物的特征點(diǎn)與其三維空間中目標(biāo)物表面對應(yīng)的特征點(diǎn)坐標(biāo),形成特征點(diǎn)對,采用改進(jìn)的POSIT迭代算法,估計農(nóng)機(jī)車的位姿參數(shù),通過實驗驗證了改進(jìn)的POSIT算法的合理性。同時,為獲取更為精確的深松機(jī)位姿參數(shù),提出一種機(jī)器視覺和GPS數(shù)據(jù)融合算法,建立多傳感器信息融合模型,采用信息融合技術(shù)將視覺定位算法得到的農(nóng)機(jī)車位姿參數(shù)信息與GPS導(dǎo)航定位的位置信息進(jìn)行融合,得到農(nóng)機(jī)車新的位置坐標(biāo)信...

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1自動檢

器人，滿足了運(yùn)用需求，但該系統(tǒng)的不足之處是要求識別呈直線型或者是近似直線型的作物行。2012年西班牙學(xué)者M(jìn)ontalvo[22]等在高雜草的環(huán)境下，將獲取的圖像進(jìn)行分割處理，運(yùn)用二次Otsu算法完成圖像的切割，首次可得到綠色像素，第二次可把農(nóng)作物和雜草區(qū)分，這時將獲得的圖像與事先....

圖1-2獼猴桃采摘

扒?呱系耐隊暗憔褪嵌雜Φ姆宓悖?鈧趙擻孟咝曰毓櫚姆絞交竦米魑锏愕鬧畢吣?合圖像，該圖像對應(yīng)的就是作物行所處的直線，導(dǎo)航系統(tǒng)依據(jù)此直線就可以給農(nóng)業(yè)車輛的自動運(yùn)行給予參照。2009年浙江工業(yè)大學(xué)的吳佳藝[28]等提出一種基于機(jī)器視覺林間行走機(jī)器人導(dǎo)航路徑生成算法。采用單目視覺的導(dǎo)航方....

圖2-1圖像灰度化是一種空間域圖像增強(qiáng)技和易被計算機(jī)分析的灰度圖像[33]

7第2章視覺系統(tǒng)的圖像處理技術(shù)把視覺系統(tǒng)提取出的連續(xù)圖像轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字圖像才能用計算機(jī)進(jìn)行處理，對數(shù)字圖像進(jìn)行預(yù)處理后實現(xiàn)了機(jī)器視覺方式對深松機(jī)的位置估計[31]。在對數(shù)字圖像正式操作前進(jìn)行加工可實現(xiàn)圖像預(yù)處理，處理后的圖像容量和質(zhì)量進(jìn)行了調(diào)整。對預(yù)處理后的圖像準(zhǔn)確的提取目標(biāo)物特征點(diǎn)....

圖2-2中值濾圖2-2為挑選3×3滑動模板對窗口中

8Gray=0.299×R+0.587×G+0.114×B（2-1）因此，灰度圖像是只包含亮度信息的圖像，和彩色RGB圖像相比，灰度圖像在不弱化、去除有用信息的前提下，不僅在存儲的內(nèi)存空間上得到優(yōu)化，還減小了處理的復(fù)雜程度，加快了圖像的處理速度。將彩色圖像使用灰度調(diào)整后得到的圖像....

本文編號：3915744