本文關鍵詞：基于激光掃描的聯(lián)合收割機自動導航方法研究

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【摘要】：為大力發(fā)展農業(yè)車輛自動化,解決谷類作物收獲作業(yè)過程中農時緊張、收割作業(yè)環(huán)境惡劣、作業(yè)效率低下,且日趨嚴峻的勞動力短缺等問題對作物生產(chǎn)帶來的不便,本文提出了一種基于激光掃描的聯(lián)合收割機自動導航方法,對小麥的自動化收割作業(yè)進行了深入研究,本文的主要研究內容和結論如下:(1)研發(fā)了基于激光測距原理的三維激光信息采集裝置。分析激光測距技術的優(yōu)點和局限性,構建了包含激光掃描儀、慣性測量元件以及具有俯仰和回轉兩個方向自由度的Pan Tilt Unit(PTU)云臺的三維信息采集裝置;建立了二維信息向三維空間轉化的數(shù)學模型,實現(xiàn)了采集裝置的二維信息向三維空間的轉化;提出了一種信息采集裝置的自動糾偏方法,根據(jù)激光坐標系與其安裝平臺的固有特征在空間坐標內的位置關系,通過調整PTU云臺的回轉方向,使激光掃描儀與安裝平臺的正方向一致。三維激光信息采集裝置克服了以往研究中數(shù)據(jù)采集傳感器固定安裝對信息采集范圍的局限性,實現(xiàn)了激光掃描儀在垂直空間(俯仰)和水平空間(回轉)內的旋轉和定位,實現(xiàn)了裝置初始安裝方位誤差的自動調整,擴大了激光測距系統(tǒng)的視野范圍。(2)提出了基于激光測距技術的作物邊緣識別方法。根據(jù)激光掃描線上待收割作物的特征,對收割機自動化作業(yè)導航基準線的提取進行研究。提出了一種基于改進的線性回歸法的粗差點剔除方法,對三維激光點云數(shù)據(jù)中的粗差點進行預處理,保證了數(shù)據(jù)的準確性與可靠性;提出了基于鄰域均值微分算法和基于類間方差與類內方差比值最大的Otsu算法的作物邊界識別方法,并通過對比分析確定本研究采用基于Otsu算法為主進行作物邊界識別;通過田間靜態(tài)試驗,將基于Otsu算法檢測的作物邊緣線與實際作物邊緣線進行對比,最大偏差為8.3 cm,平均偏差為5.4 cm,標準差為3 cm。試驗結果表明,基于Otsu算法的作物邊緣識別方法能夠有效的提取出待收割作物與已收割作物間的邊緣線。(3)研究了基于激光掃描的收割機的自動導航控制方法。以搭載作物邊緣識別裝置的洋馬AG1100收割機為實際應用對象,建立了雙履帶收割機的運動學模型,在農田小麥動態(tài)收割的情況下,根據(jù)導航基準線計算出車輛的橫向偏差?和航向偏差?,設計了比例積分控制器,根據(jù)預試驗調整其修正系數(shù)λ1、λ2,并計算出收割機的理論轉角;通過已開發(fā)的CAN總線將轉角信號發(fā)送至上位機,收割機的轉向機構根據(jù)上位機的命令執(zhí)行相應的轉向操作;構建了基于激光測距技術的收割機導航系統(tǒng)的遠程監(jiān)控界面;對搭載了基于激光掃描的作物邊緣識別系統(tǒng)的收割機自動導航系統(tǒng)進行小麥收割驗證,結果表明,當收割機以1.0 m/s的速度進行收割作業(yè)時,其割臺行駛軌跡與實際作物邊緣的平均偏差為8.0cm,最大偏差為23.4cm,標準差為4.6cm,證明了本文提出的聯(lián)合收割機導航方法在農業(yè)生產(chǎn)中的有效性和可靠性。(4)提出了基于機器視覺的作物邊緣線快速提取方法。在激光測距系統(tǒng)邊緣識別精度較低的情況下,研究基于激光掃描與機器視覺相結合的導航基準線提取方法。通過逆透視投影變換方法將圖像坐標系與車輛坐標系進行匹配,采用激光測距系統(tǒng)快速限定圖像處理的感興趣區(qū)域,提高了圖像處理的效率;通過圖像增強處理算法凸顯感興趣區(qū)域內已收割作物與待收割作物間的差別,并對感興趣區(qū)域內待收割作物區(qū)域與已收割區(qū)域進行二值化分割;采用互相關函數(shù)法對二值圖像逐行提取作物邊界點,擬合出作物邊緣線,并在農田環(huán)境下設計了多種情況進行驗證,結果表明基于視覺的作物邊緣識別方法對作物收割邊緣線的平均識別率為97.7%,能夠穩(wěn)定輸出準確的作物邊緣線,為收割機自動化作業(yè)提供數(shù)據(jù)支撐。
【學位授予單位】：西北農林科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：S225

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