【技术实现步骤摘要】
一种用于大田作物种植环境下的农机具自动导航方法
[0001]本专利技术属于农业机械自动化领域,尤其涉及一种用于大田作物种植环境下的农机具自动导航方法
。
技术介绍
[0002]近年来,随着智慧农业的不断发展,农业机器人的研究与应用日益受到关注
。
农业机器人自动导航广泛应用于耕种
、
除草
、
农药喷洒
、
收割等多种农业生产活动中,极大的提升了农业作业效率
。
常用的导航方式包括:激光导航
、
惯性导航
、
视觉导航及
GPS
导航等
。
其中视觉导航作为一种使用视觉信息来实现导航和定位的技术,它不仅可以实现高精度
、
长时间的定位与导航而不会出现惯性导航的累计误差问题,而且具有成本低
、
智能化水平高
、
信息获取更丰富的特点
。
这些特点使视觉导航十分适合大田种植环境下农机具导航这种对实时性要求高且需要高精度
、
长距离的导航场景
。
但视觉导航无法满足农机具在田外换行时的导航需求,而
GPS
导航作为一种精度高
、
技术成熟
、
成本不断下降的导航技术,更适合在田外引导农机具完成换行动作
。
[0003]单一的导航方式无法很好的满足农机具的自动导航需要,
GPS
导航采用绝对坐标导航,可 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种用于大田作物种植环境下的农机具自动导航方法,其特征在于,包括以下步骤:采集田间作物的
RGB
图像,并对所述
RGB
图像进行预处理,获得形态学图像;对所述形态学图像进行作物行特征点提取,获得作物行特征点;基于最小二乘法对作物行特征点进行拟合,获得初始拟合线,对所述初始拟合线进行优化并计算,得到田间导航线;当需要换行时,基于
GPS
信息计算换行目标点的
GPS
坐标,基于所述
GPS
坐标通过
A*
算法和
TEB
算法进行田外路径规划,获得田外导航线,根据田外导航线移动后再进行田外对行操作;基于所述田间导航线
、
田外导航线和田外对行操作完成农机具自动导航
。2.
根据权利要求1所述的用于大田作物种植环境下的农机具自动导航方法,其特征在于,所述获得形态学图像的方法包括:采用超绿算法将
RGB
图像转换为灰度图像;采用最大类间方差算法确定二值化阈值,基于所述二值化阈值将灰度图像转换为二值图像;对所述二值图像进行形态学处理,得到形态学图像
。3.
根据权利要求2所述的用于大田作物种植环境下的农机具自动导航方法,其特征在于,所述形态学处理的方法包括:先采用
10
×2卷积核对二值图像进行腐蚀,再通过3×3卷积核进行开运算,最后使用
10
×2卷积核进行膨胀
。4.
根据权利要求1所述的用于大田作物种植环境下的农机具自动导航方法,其特征在于,所述获得作物行特征点的方法包括:将形态学图像进行等分处理,获得横向水平条带,另在图像底部取一横向水平条带,对所述横向水平条带进行垂直投影和数组化,获得数组并标号,查询图像底部所取条带对应数组内元素值连续为0的最长数据段,以最长数据段中心元素的数组序号作为导航线基准点的列坐标,以列坐标为中心向左右两侧进行作物行特征点寻找,获得作物行特征点
。5.
根据权利要求4所述的用于大田作物种植环境下的农机具自动导航方法,其特征在于,寻找作物行特征点的方法包括:设置滑动窗口,滑动窗口宽度与横向水平条带宽度相同;以导航线基准点的列坐标为中心,向左右两侧移动滑窗;每移动一次滑窗,均计算滑窗范围内包含的数组元素之和;如...
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