[发明专利]一种基于双目视觉检测的无人割草车防碰撞方法

说明书

一种基于双目视觉检测的无人割草车防碰撞方法，首先通过相机采集图像信息，图像处理单元根据采集的图像信息实时检测障碍物，并对障碍物进行识别，当识别到障碍物时将障碍物信息传输至决策单元，决策单元将计算的障碍物与无人割草车车体相对距离，与碰撞预警策略表内设置的安全阈值进行对比，并采取对应措施，防止无人割草车发生碰撞，能有效地降低意外事故的发生率及割草车的损坏率，大大提高无人割草车割草作业的安全性，性价比高，前景广阔。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于双目视觉检测的无人割草车防碰撞方法。

背景技术

随着城市绿化进程逐渐加快以及草坪业迅猛发展，对城市草坪、高尔夫球场、机场等草地的修剪每年需要消耗大量的时间、资金和人力，因此，无人割草车可将劳动力从高重复、枯燥的割草作业中解放出来已成为社会发展的必然趋势。无人割草车的割刀锋利，其安全不可控，无人作业时可能遇到静止或者移动的障碍物，损坏刀具或车体的同时，也极可能发生意外事故，造成不必要的损失。传统的防碰撞的方法有三种，第一种是割草作业前在障碍物周边人工布线，割草车在行进过程中一旦检测到电磁信号后转变方向，但导线容易老化，需定期检测和维护；第二种方法是采用多种传感器组合检测，如超声波和红外传感器，这种方法成本很高，且易受环境影响；第三种方法是GPS定位方式，提前定位出障碍物的坐标信息，这种方法信号易受影响，同时内部元件易出问题。

发明内容

本发明所解决的技术问题在于提供一种基于双目视觉检测的无人割草车防碰撞方法，以解决上述背景技术中的缺点。

本发明所解决的技术问题采用以下技术方案来实现：

一种基于双目视觉检测的无人割草车防碰撞方法，具体步骤如下：

1）识别障碍物，在无人割草车头部两侧安装左相机和右相机，采集的图像信息传输至图像处理单元进行障碍物识别；

2）计算障碍物与无人割草车车体的相对距离，根据视差原理可知两个相机采集的平面图像与障碍物之间构成一个三角形，由于两相机的位置信息已知，可计算出两相机公共视场内的障碍物的三维尺寸和空间障碍物特征点的三维坐标，从而得到障碍物与无人割草车车体的相对距离；

3）决策单元根据接收到图像处理单元传输的障碍物与无人割草车车体相对距离和速度传感器采集的无人割草车速度，计算障碍物速度，建立碰撞模型，并在碰撞模型内置碰撞预警策略表；

4）无人割草车进行割草时，图像处理单元根据采集的图像信息实时检测障碍物，并对障碍物进行识别，当识别到障碍物时将障碍物信息传输至决策单元，决策单元将步骤2）计算的障碍物与无人割草车车体相对距离，与碰撞预警策略表内设置的安全阈值进行对比，并采取对应措施，防止无人割草车发生碰撞。

在本发明中，步骤1）中，障碍物识别具体步骤是：首先将采集的图像信息经过预处理，而后提取图像特征，对草地内部障碍物进行识别。

在本发明中，步骤3）中，速度传感器安装在无人割草车下部。

在本发明中，步骤4）中，决策单元判断无人割草车靠近障碍物并小于碰撞预警策略表的安全阈值时，将无人割草车旋转一定角度绕开障碍物；当判断无人割草车远离障碍物时，无人割草车正常行驶。

在本发明中，步骤4）中，决策单元与执行机构连接，当决策单元判断完毕后，由执行机构执行决策单元决策。

在本发明中，无人割草车上还设置有警告系统，警告系统与决策单元连接；警告系统包括报警器，报警器安装在无人割草车头部。

有益效果：本发明基于双目视觉检测在无人割草车头部安装左相机和右相机，通过建立碰撞模型，实时检测车体与障碍物的距离，与碰撞预警策略表的安全阈值对比分析得出策略，用于防止无人割草车发生碰撞，能有效地降低意外事故的发生率及割草车的损坏率，大大提高无人割草车割草作业的安全性，性价比高，前景广阔。