[发明专利]一种温室智能移动机器人视觉导航路径识别方法

权利要求书

1.一种温室智能移动机器人视觉导航路径识别方法，其特征是包括以下步骤：

(1)采集温室环境下的原始图像，将原始图像信息从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间，并分别提取H、S、I三个分量信息图，对其中的H分量信息图采用中值滤波法进行去噪处理；将原始图像信息从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间的转换公式是：

H=θ,B≤G360-θ,B>G,S=1-3(R+G+B)[min(R,G,B)],]]>

I=13(R+G+B),θ=arccos{[(R-G)+(R-B)]/2[(R-G)2+(R-G)(G-B)]1/2};]]>

(2)用K-means算法对去噪处理后的H分量信息图进行聚类分割，选择道路信息作为待获取的图像分割信息，获得道路的分割效果图；所述K-means算法步骤如下：

1)选择k＝3个对象作为初始聚类中心；

2)将图像中所有像素点按照最小距离原则分配到最近聚类；

3)重新计算每个聚类的平均值，并用该均值作为新的聚类中心；

4)重复2)、3)，直到每个聚类不再发生变化为止；

5)获取到k个聚类；

(3)对分割效果图采用形态学腐蚀方法进行二次去噪处理，减少边缘信息总量，得到只剩下白色、黑色和灰色3种灰度值的图像，其中道路信息为白色；

(4)对经过腐蚀处理后的图像进行灰度转换，得到完整的道路信息；

(5)对灰度转换后的道路信息采用Candy算子进行边缘检测，提取边缘离散点；

(6)对提取边缘离散点的图像通过逐行扫描获取图像每一行中2个白色点的位置信息，对其取均值进行转换获取导航离散点；

(7)对导航离散点进行拟合获取最终导航路径信息；

(8)对最终导航路径信息进行坐标转换，得到温室智能移动机器人导航控制参数信息，计算出移动机器人的导航角。

2.根据权利要求1所述一种温室智能移动机器人视觉导航路径识别方法，其特征是：步骤(8)中，导航角e_θ'的计算公式是：k₁、k₂为摄像头成像几何模型的参数，通过摄像头标定获得，φ为摄像头倾角，X₀为图像坐标系中导航路径与x轴交点坐标，e_θ为导航路径信息与移动机器人轴线的角度偏差。