本文關鍵詞：基于組合信息的果園移動機器人檢測系統(tǒng)研究

  更多相關文章： 激光導航 機器視覺 模糊控制 卡爾曼濾波 Hough變換

【摘要】：為實現(xiàn)果園作業(yè)自動化,本研究對現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)車輛導航方法進行了闡述。對于各導航方式,本研究在緒論中對其優(yōu)缺點進行了闡述和比較。通過對現(xiàn)有的導航方法的比較,找出了現(xiàn)有導航所存在的問題。為解決現(xiàn)有果園導航系統(tǒng)獲取果園環(huán)境信息不完整的問題,本研究提出了一種基于機器視覺和激光測距儀的導航系統(tǒng)航向融合方法并進行了試驗。主要研究內(nèi)容包括:(1)以歐豹4040型拖拉機作為對象,建立了基于多傳感器融合技術的導航系統(tǒng)。介紹了系統(tǒng)搭建所使用的傳感器和硬件系統(tǒng)。(2)開發(fā)了基于激光測距儀的果園機械導航系統(tǒng)。提出了一種在坐標轉換當中的果園果樹位置信息識別方法和相鄰行果樹干擾消除方法。然后根據(jù)所獲得的果樹位置信息擬合了果園導航路徑。以拖拉機的航向偏差和橫向偏差作為輸入、前輪轉向角度作為輸出,設計了基于模糊數(shù)學的模糊控制器。最終實現(xiàn)了移動平臺在雙側樹行、單側樹行和雙側樹行部分果樹缺失情況下的直線行走功能,在以0.27m/s、0.33m/s和0.45m/s的速度直線行走30m時,雙側樹行環(huán)境下最大橫向偏差為0.077m、0.113m和0.103m。只有左側樹行的最大橫向偏差為0.04m、0.09m、0.088m。只有右側樹行的最大橫向偏差為0.056m、0.067m、0.08m。在以0.33m/s的速度下,雙側樹行中有部分樹點缺失時的最大橫向偏差為0.18m。(3)利用數(shù)字圖像處理技術對基于機器視覺所獲取的果園圖像進行了處理。將工業(yè)相機所才采集的圖像轉換到HSV色彩空間,并利用大津法對圖像進行了閾值分割,最終對圖像中果樹樹冠輪廓線進行了提取。(4)利用Hough變換對經(jīng)過處理圖像的果樹樹冠導航線進行了提取,并擬合出了基于機器視覺的果園機械導航路徑。并根據(jù)從圖像到現(xiàn)實世界坐標之間的幾何關系推導出了從圖像中航向角到現(xiàn)實世界中的移動平臺航向角計算方法。(5)利用卡爾曼濾波對所獲得的基于激光測距儀的導航航向角和基于機器視覺技術的導航航向角進行了擬合。從而得到了果園導航多方位組合信息的融合方法。
【關鍵詞】：激光導航 機器視覺 模糊控制 卡爾曼濾波 Hough變換
【學位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP242;S22
【目錄】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 緒論11-21
• 1.1 研究背景11-13
• 1.2 車輛導航的幾種主要方式13-15
• 1.2.1 GPS導航13-14
• 1.2.2 機械導航14
• 1.2.3 激光導航14
• 1.2.4 視覺導航14-15
• 1.2.5 基于多傳感器融合技術的導航15
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及存在問題15-18
• 1.3.1 國外農(nóng)業(yè)導航技術研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3.2 國內(nèi)農(nóng)業(yè)導航技術研究現(xiàn)狀17-18
• 1.3.3 國內(nèi)外導航存在問題18
• 1.4 研究內(nèi)容及技術路線18-20
• 1.4.1 研究內(nèi)容18-19
• 1.4.2 研究技術路線19-20
• 1.5 論文組織結構20-21
• 第二章 導航系統(tǒng)總體設計21-29
• 2.1 導航系統(tǒng)設計21-22
• 2.2 檢測系統(tǒng)設計22-25
• 2.2.1 激光傳感器22
• 2.2.2 視覺傳感器22-23
• 2.2.3 車輛前輪轉角傳感器23-25
• 2.3 轉向控制系統(tǒng)設計25-26
• 2.4 導航系統(tǒng)控制器26-28
• 2.5 本章小結28-29
• 第三章 基于激光傳感器的導航方法研究29-44
• 3.1 果樹位置信息篩選29-33
• 3.2 導航路徑擬合33-36
• 3.3 導航控制方法36-40
• 3.4 試驗結果與分析40-43
• 3.4.1 試驗條件及方法40-41
• 3.4.2 試驗數(shù)據(jù)與分析41-43
• 3.5 本章小結43-44
• 第四章 基于機器視覺的航向檢測系統(tǒng)研究44-71
• 4.1 相機標定研究44-54
• 4.1.1 相機成像模型44-45
• 4.1.2 相機內(nèi)外參數(shù)標定45-48
• 4.1.3 相機標定方法研究48-49
• 4.1.4 相機標定步驟49-50
• 4.1.5 試驗結果與分析50-54
• 4.2 基于數(shù)字圖像處理技術的果樹樹冠識別54-65
• 4.2.1 色彩模型轉換54-57
• 4.2.2 果園圖像處理57-60
• 4.2.3 圖像增強60-62
• 4.2.4 圖像分割62-63
• 4.2.5 圖像形態(tài)學處理63-65
• 4.3 果樹樹冠導航線提取65-67
• 4.4 航向角檢測67-70
• 4.4.1 相機外參數(shù)確定67-68
• 4.4.2 導航路徑投影關系68-70
• 4.5 試驗結果與分析70
• 4.6 本章小結70-71
• 第五章 基于組合信息的航向融合方法研究71-79
• 5.1 多傳感器信息融合方法71-73
• 5.2 卡爾曼濾波方法73-77
• 5.2.1 系統(tǒng)模型73-74
• 5.2.2 最優(yōu)準則74-75
• 5.2.3 預測校正模型75-77
• 5.3 試驗結果與分析77-78
• 5.4 本章小結78-79
• 第六章 結論與展望79-81
• 6.1 結論79
• 6.2 創(chuàng)新點79-80
• 6.3 展望80-81
• 參考文獻81-87
• 致謝87-88
• 作者簡介88

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本文編號：959589