[发明专利]一种基于人工蜂群算法的机器人导航路径提取方法及装置

权利要求书

1.一种自然光照条件下基于人工蜂群算法的农业移动机器人导航路径提取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S01、作物图像采集；使摄像机与水平方向呈60°～70°夹角，距离地面垂直高度约1.2～1.4m；

S02、利用2Cg_Nor-Cr_Nor-Cb_Nor因子对采集的作物图像进行灰度化处理，将彩色作物图像转化为灰度图像；

S03、采用最大类间方差法进行图像分割，将灰度图像转化为二值图像；

S04、采用垂直投影法获取作物行在图像顶边和图像底边的边缘位置信息，通过直线连接边缘点形成作物行区域范围；

S05、利用基于移动窗口的垂直投影法提取所述作物行区域范围内的作物行特征点；

S06、根据作物行在图像中的特点，建立作物行中心线求解模型，通过人工蜂群算法在所述作物行区域范围内提取作物行中心线；其中，具体包括以下步骤：

(1)根据作物行在图像中的特点建立作物行中心线求解模型，所谓的作物行中心线求解模型就是农田作物行在形态上表现为近似直线，其方程可以根据图像中两个作物行特征点确定，设V表示根据所述步骤S05得到的作物行特征点数据空间，(x_i,y_i)和(x_j,y_j)为V中的两个点，则作物行中心线方程可以表示为：

统计距离该直线d范围内的特征点个数，将其作为评价直线优劣的标准，通过调整(x_i,y_i)和(x_j,y_j)位置选择包含特征点最多的直线作为作物行中心线，其中，d的取值范围为(1，5)；

(2)将所述步骤S05得到的作物行区域范围内的作物行特征点以图像1/2 高度为界分为上下2部分，将上半部分的作物行特征点作为作物行中心线的候选起点，下半部分作物行特征点作为作物行中心线候选终点，建立数组分别存储作物行中心线候选起点和候选终点；

(3)根据作物行中心线求解模型，随机选择1个候选起点和1个候选终点构成人工蜂群算法的一个蜜源，代表一条候选作物行中心线，初始化多个蜜源形成多条候选作物行直线，统计距离候选直线一定范围内的特征点个数，将其作为评价候选直线优劣的适应度函数，通过人工蜂群算法的多次搜索选取适应度函数最大的候选直线作为作物行中心线；

S07、根据距离图像中心线最近的两条作物行中心线确定位于所述两条作物行中心线之间的导航路径。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S02具体包括以下步骤：

(1)将作物图像由RGB颜色空间转换到YCrCb颜色空间：

(2)在YCrCb颜色空间的基础上构建与光照无关的Cg分量，Cg分量对应绿色信号与亮度信号之差：

(3)根据ITU-R BT.601-6标准对Cg进行处理得到(4)式：

(4)分别对Cr、Cb、Cg分量进行归一化处理得到Cg_Nor、Cr_Nor、Cb_Nor分量：

(5)利用2Cg_Nor-Cr_Nor-Cb_Nor因子对彩色作物图像进行灰度化处理。