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果园AGV的视觉导航研究

作　者: 蒋海波
导　师: 张云伟
学　校: 昆明理工大学
专　业: 农业电气化与自动化
关键词: 视觉导航 RGB颜色空间路径识别导航参数模糊控制
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

随着计算机科学和自动控制技术的发展,AGV已经从单一的工业应用,逐步转向服务、医疗、军事、农林等领域。果园作业较为繁重,果农迫切需要用自动化作业机械代替繁重的人工作业。果园AGV是一种能够在果园环境下连续地、实时地自主运动的智能移动车,其研究涉及多个学科的理论与技术。如何使AGV可以稳定的行走于果园环境,是目前果园自动化领域一个不可避免的基础性研究课题。在果园AGV的各项关键技术中,视觉导航的主要任务是根据获取的图像信息,正确识别出作业环境中的路径区域和非路径区域；或者根据作业环境中存在的结构化信息,规划出到达局部目标的合适路径。在作业环境复杂,结构化特征不明显的果园作业环境下,AGV的视觉导航将更加困难。本文对果园AGV的视觉导航相关问题展开研究,根据果园半结构,非结构作业环境的特点,提出三种不同果园AGV视觉导航目标提取的方法。首先针对果园中存在自然导引路径这一半结构环境特点,对AGV视觉导航参数的提取方法进行了研究。以自然环境下采集的存在引导路径的图像为研究背景,根据图像RGB颜色特征,利用Otsu算法确定其R分量分割阈值,将导航路径从复杂背景中提取出来。并对得到的二值图像进行形态学处理以消除噪声,然后检测出导航路径的中心离散点,利用最小二乘法拟合出导航路径,并提出一种新的导航参数的获取方法。在此基础上,文章利用辅助切线法,分析确定出曲线引导路径的最优导航基准线的数学表达式。其次由于果树植株较高,株距较大,树下存在宽阔的空地,因此适合铺设导航标识线对果园作业机械进行视觉导引。本文根据果园这一非结构作业环境特点,提出基于人工设置路标的视觉导航方法。通过在果园环境中设置控制标识符,从而为果园AGV提供较高的定位准确度。当路标在AGV视野内时,AGV将利用动作更新和感知更新频繁准确地进行定位。同时利用控制标识符中表意字符的不同组合,表示不同的AGV动作指令,进而命令AGV执行不同的动作。最后由于多数果园中果树间具有较为明显的行结构信息,当地面较为平整时,各树干与地面的交点具有较好的直线特性。因此,本文针对这一半结构果园环境特点,利用图像处理算法提取果树树干与地面的交点,并利用最小二乘直线拟合法来实现果园AGV的全局路径规划。同时文章根据导向轮式AGV的运动学模型,依据专家驾驶经验,建立了基于模糊控制的果园AGV定向定点运动控制系统,并在Matlab环境下进行了模拟仿真。试验表明,本文提出的三种果园AGV视觉导航方法可以达到较好的识别效果,能够提取出用于AGV导航的控制参数。此三种导航目标识别方法各具特点,若配合使用,对推动果园作业的自动化程度具有较好的促进意义。

全文目录

摘要  3-5
Abstract  5-9
第一章绪论  9-17
  1.1 研究的背景和意义  9-13
  1.2 农业机械视觉导航研究现状  13-15
  1.3 论文研究的主要内容  15-17
第二章果园AGV视觉系统摄像机的标定  17-31
  2.1 5种参考坐标系  17-18
  2.2 摄像机模型  18-22
    2.2.1 图像坐标系与像素坐标系之间关系  18-19
    2.2.2 线性摄像机模型及外参数矩阵  19-20
    2.2.3 摄像机内参数矩阵  20-21
    2.2.4 透镜畸变  21-22
  2.3 基于平面模板的非线性模型摄像机标定  22-29
    2.3.1 基于聚类的标定模板角点提取  22-25
    2.3.2 模板平面与其图像间的平面投影变换  25-26
    2.3.3 摄像机的内外参数求解  26-28
    2.3.4 畸变系数的求取  28-29
  2.4 摄像机标定结果  29-30
  2.5 本章小结  30-31
第三章 AGV视觉导航路径识别  31-68
  3.1 基于自然路径的AGV视觉导航研究  31-48
    3.1.1 图像预处理  31-34
    3.1.2 导航路径边界点及路径中心点提取  34
    3.1.3 导航基准线的拟合  34-36
    3.1.4 最优导航基准线的选择  36-37
    3.1.5 曲线导航路径下导航参数的求取  37-42
    3.1.6 导航路径的分类  42-43
    3.1.7 试验及数据分析  43-48
    3.1.8 小结  48
  3.2 基于人工路标的果园AGV视觉导航信息提取研究  48-63
    3.2.1 人工设置导航标识线的提取  49-52
    3.2.2 基于Hough变换的导航路径提取  52-55
    3.2.3 控制字符的识别  55-59
    3.2.4 人工标识符识别试验  59-63
  3.3 基于果树行结构的路径规划方法  63-67
    3.3.1 路径规划方法描述  63-64
    3.3.2 果树与地面的交点坐标检测及导航基准线提取  64-65
    3.3.3 试验  65-67
  3.4 本章小结  67-68
第四章 AGV导航的模糊控制系统  68-78
  4.1 AGV的运动学模型  68-72
    4.1.1 导向驱动轮式平台  68-70
    4.1.2 AGV平台的运动学模型  70-71
    4.1.3 AGV平台的可控性分析  71-72
    4.1.4 AGV转弯半径的计算  72
  4.2 模糊运动控制系统的建立  72-77
    4.2.1 AGV视觉导航的问题分析  73-74
    4.2.2 基于人工驾驶经验的AGV模糊运动控制系统  74-77
  4.3 本章小结  77-78
第五章总结与展望  78-81
  5.1 总结  78-79
  5.2 展望  79-81
参考文献  81-86
致谢  86-87
硕士期间发表的论文和取得的成果  87-88

果园AGV的视觉导航研究

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