本文關(guān)鍵詞：基于組合信息的果園移動(dòng)機(jī)器人檢測(cè)系統(tǒng)研究

  更多相關(guān)文章： 激光導(dǎo)航 機(jī)器視覺(jué) 模糊控制 卡爾曼濾波 Hough變換

【摘要】：為實(shí)現(xiàn)果園作業(yè)自動(dòng)化,本研究對(duì)現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)車(chē)輛導(dǎo)航方法進(jìn)行了闡述。對(duì)于各導(dǎo)航方式,本研究在緒論中對(duì)其優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了闡述和比較。通過(guò)對(duì)現(xiàn)有的導(dǎo)航方法的比較,找出了現(xiàn)有導(dǎo)航所存在的問(wèn)題。為解決現(xiàn)有果園導(dǎo)航系統(tǒng)獲取果園環(huán)境信息不完整的問(wèn)題,本研究提出了一種基于機(jī)器視覺(jué)和激光測(cè)距儀的導(dǎo)航系統(tǒng)航向融合方法并進(jìn)行了試驗(yàn)。主要研究?jī)?nèi)容包括:(1)以歐豹4040型拖拉機(jī)作為對(duì)象,建立了基于多傳感器融合技術(shù)的導(dǎo)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(kāi)發(fā)了基于激光測(cè)距儀的果園機(jī)械導(dǎo)航系統(tǒng)。提出了一種在坐標(biāo)轉(zhuǎn)換當(dāng)中的果園果樹(shù)位置信息識(shí)別方法和相鄰行果樹(shù)干擾消除方法。然后根據(jù)所獲得的果樹(shù)位置信息擬合了果園導(dǎo)航路徑。以拖拉機(jī)的航向偏差和橫向偏差作為輸入、前輪轉(zhuǎn)向角度作為輸出,設(shè)計(jì)了基于模糊數(shù)學(xué)的模糊控制器。最終實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)平臺(tái)在雙側(cè)樹(shù)行、單側(cè)樹(shù)行和雙側(cè)樹(shù)行部分果樹(shù)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(shí),雙側(cè)樹(shù)行環(huán)境下最大橫向偏差為0.077m、0.113m和0.103m。只有左側(cè)樹(shù)行的最大橫向偏差為0.04m、0.09m、0.088m。只有右側(cè)樹(shù)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(cè)樹(shù)行中有部分樹(shù)點(diǎn)缺失時(shí)的最大橫向偏差為0.18m。(3)利用數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)基于機(jī)器視覺(jué)所獲取的果園圖像進(jìn)行了處理。將工業(yè)相機(jī)所才采集的圖像轉(zhuǎn)換到HSV色彩空間,并利用大津法對(duì)圖像進(jìn)行了閾值分割,最終對(duì)圖像中果樹(shù)樹(shù)冠輪廓線進(jìn)行了提取。(4)利用Hough變換對(duì)經(jīng)過(guò)處理圖像的果樹(shù)樹(shù)冠導(dǎo)航線進(jìn)行了提取,并擬合出了基于機(jī)器視覺(jué)的果園機(jī)械導(dǎo)航路徑。并根據(jù)從圖像到現(xiàn)實(shí)世界坐標(biāo)之間的幾何關(guān)系推導(dǎo)出了從圖像中航向角到現(xiàn)實(shí)世界中的移動(dòng)平臺(tái)航向角計(jì)算方法。(5)利用卡爾曼濾波對(duì)所獲得的基于激光測(cè)距儀的導(dǎo)航航向角和基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的導(dǎo)航航向角進(jìn)行了擬合。從而得到了果園導(dǎo)航多方位組合信息的融合方法。
【關(guān)鍵詞】：激光導(dǎo)航 機(jī)器視覺(jué) 模糊控制 卡爾曼濾波 Hough變換
【學(xué)位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：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(chē)輛導(dǎo)航的幾種主要方式13-15
• 1.2.1 GPS導(dǎo)航13-14
• 1.2.2 機(jī)械導(dǎo)航14
• 1.2.3 激光導(dǎo)航14
• 1.2.4 視覺(jué)導(dǎo)航14-15
• 1.2.5 基于多傳感器融合技術(shù)的導(dǎo)航15
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及存在問(wèn)題15-18
• 1.3.1 國(guó)外農(nóng)業(yè)導(dǎo)航技術(shù)研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3.2 國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)導(dǎo)航技術(shù)研究現(xiàn)狀17-18
• 1.3.3 國(guó)內(nèi)外導(dǎo)航存在問(wèn)題18
• 1.4 研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線18-20
• 1.4.1 研究?jī)?nèi)容18-19
• 1.4.2 研究技術(shù)路線19-20
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)20-21
• 第二章 導(dǎo)航系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)21-29
• 2.1 導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)21-22
• 2.2 檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)22-25
• 2.2.1 激光傳感器22
• 2.2.2 視覺(jué)傳感器22-23
• 2.2.3 車(chē)輛前輪轉(zhuǎn)角傳感器23-25
• 2.3 轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)25-26
• 2.4 導(dǎo)航系統(tǒng)控制器26-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 第三章 基于激光傳感器的導(dǎo)航方法研究29-44
• 3.1 果樹(shù)位置信息篩選29-33
• 3.2 導(dǎo)航路徑擬合33-36
• 3.3 導(dǎo)航控制方法36-40
• 3.4 試驗(yàn)結(jié)果與分析40-43
• 3.4.1 試驗(yàn)條件及方法40-41
• 3.4.2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)與分析41-43
• 3.5 本章小結(jié)43-44
• 第四章 基于機(jī)器視覺(jué)的航向檢測(cè)系統(tǒng)研究44-71
• 4.1 相機(jī)標(biāo)定研究44-54
• 4.1.1 相機(jī)成像模型44-45
• 4.1.2 相機(jī)內(nèi)外參數(shù)標(biāo)定45-48
• 4.1.3 相機(jī)標(biāo)定方法研究48-49
• 4.1.4 相機(jī)標(biāo)定步驟49-50
• 4.1.5 試驗(yàn)結(jié)果與分析50-54
• 4.2 基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的果樹(shù)樹(shù)冠識(shí)別54-65
• 4.2.1 色彩模型轉(zhuǎn)換54-57
• 4.2.2 果園圖像處理57-60
• 4.2.3 圖像增強(qiáng)60-62
• 4.2.4 圖像分割62-63
• 4.2.5 圖像形態(tài)學(xué)處理63-65
• 4.3 果樹(shù)樹(shù)冠導(dǎo)航線提取65-67
• 4.4 航向角檢測(cè)67-70
• 4.4.1 相機(jī)外參數(shù)確定67-68
• 4.4.2 導(dǎo)航路徑投影關(guān)系68-70
• 4.5 試驗(yàn)結(jié)果與分析70
• 4.6 本章小結(jié)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(zhǔn)則74-75
• 5.2.3 預(yù)測(cè)校正模型75-77
• 5.3 試驗(yàn)結(jié)果與分析77-78
• 5.4 本章小結(jié)78-79
• 第六章 結(jié)論與展望79-81
• 6.1 結(jié)論79
• 6.2 創(chuàng)新點(diǎn)79-80
• 6.3 展望80-81
• 參考文獻(xiàn)81-87
• 致謝87-88
• 作者簡(jiǎn)介88

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：959589