[发明专利]基于机器视觉的智能农机导航系统及方法有效

专利信息
申请号: 201910526234.2 申请日: 2019-06-18
公开(公告)号: CN110243372B 公开(公告)日: 2021-03-30
发明(设计)人: 杨顺;刘凯;国大伟;史志坚;刘继凯;袁野;郑思仪;韩威;陈杰 申请(专利权)人: 北京中科原动力科技有限公司
主分类号: G01C21/20 分类号: G01C21/20;G01C11/02;G01C11/04
代理公司: 深圳市远航专利商标事务所(普通合伙) 44276 代理人: 田志远;褚治保
地址: 100089 北京市海*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 机器 视觉 智能 农机 导航系统 方法
【权利要求书】:

1.一种基于机器视觉的智能农机导航系统,其特征在于,包括:

图像传感模块,获取导航路径上的农田图像;

图像处理模块,对所述农田图像进行预处理,从所述农田图像中提取苗线和导航线,并计算农机与所述导航线的横向偏差值与航向角偏差值,并对计算结果进行可靠性判断;

农机路径规划模块,根据所述导航线进行田间作业路径规划;以及

农机转向系统,根据所述田间作业路径规划计算所述农机正确的方向盘转角并对所述农机的方向盘进行转向控制;

所述农田图像包括农田作物和背景,所述农田作物为以垄为单位种植的任一作物或植被,所述作物或植被为单垄或者多垄分布;

所述图像处理模块包括:

图像预处理模块,用于对所述农田图像进行噪声消除、所述农田作物特征增强以及所述农田作物与所述背景二值化分割;

扫描线定义模块,定义出所述农田图像中感兴趣区域内一组与所述图像传感模块的镜面垂直且相互平行的扫描线;

密度计算模块,设置所述扫描线的宽度,形成以所述扫描线为中心线的扫描区域,对每一所述扫描区域内的特征点密度进行快速计算;根据每一所述扫描区域的所述特征点密度,形成特征点密度曲线,计算出距离所述特征点密度曲线每一个上升沿和下降沿中点最近的所述扫描线,并选取所述特征点密度最高的一条或一条以上作为苗线;以及

导航与校验模块,将所述苗线作为所述农机的导航线,并根据所述导航线对应的所述特征点密度、所述横向偏差值以及所述航向角偏差值判断导航结果的可靠性;

所述导航与校验模块判断以所述导航线为中心线的矩形区域内的所述特征点密度是否达到预定的门限,如没有达到所述预定的门限,判断识别结果无效;

所述导航与校验模块判断所述导航线与所述特征点密度次高的苗线之间的所述特征点密度差值是否大于了预定的门限,如大于了预定的门限,则说明检测出的所述导航线与所述特征点密度次高的苗线之间距离相差较大,判断识别结果无效;

所述导航与校验模块判断所述导航线与所述特征点密度次高的苗线之间的间距是否大于了预设的门限,如大于了预设的门限,则说明检测出的所述导航线与所述特征点密度次高的苗线之间距离较远,判断识别结果无效;

所述导航与校验模块判断所述横向偏差值是否大于预设的门限,如大于了预设的门限,则说明检测出的所述导航线不是最优选择,判断识别结果无效;以及

所述导航与校验模块判断所述航向角偏差值是否大于预设的门限,如大于了预设的门限,则说明检测出的所述导航线不是最优选择,判断识别结果无效。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的智能农机导航系统,其特征在于,所述田间作业路径规划是根据所述农机与所述导航线的相对位置,通过规划算法确定时序的、包含多个路径点的车辆运动轨迹。

3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的智能农机导航系统,其特征在于,所述农机转向系统通过所述农机的位置与所述路径点的偏差值输出正确的方向盘转角,并控制转向执行机构完成转向,使所述横向偏差值和所述航向角偏差值减少。

4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的智能农机导航系统,其特征在于,所述背景是指非所述农田作物的其他任一目标像素。

5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的智能农机导航系统,其特征在于,所述扫描区域的宽度根据所述农田作物的不同、所述苗线间距的不同、所述扫描线间距不同调整,每一所述扫描区域相互不重叠且最大程度的覆盖所述感兴趣区域。

6.根据权利要求3所述的基于机器视觉的智能农机导航系统,其特征在于,所述转向执行机构包括电控液压转向系统、电驱齿轮齿条传动机构以及阿克曼转向系统。

7.一种基于机器视觉的智能农机导航方法,其特征在于,包括:

通过图像传感模块,获取导航路径上的农田图像;

通过图像处理模块,对所述农田图像进行预处理,从所述农田图像中提取苗线和导航线,并计算农机与所述导航线的横向偏差值和航向角偏差值,并对计算结果进行可靠性判断;

通过农机路径规划模块,根据所述导航线进行田间作业路径规划;以及

通过农机转向系统,根据所述田间作业路径规划计算所述农机正确的方向盘转角并对所述农机的方向盘进行转向控制;

所述农田图像包括农田作物和背景,所述农田作物为以垄为单位种植的任一作物或植被,所述作物或植被为单垄或者多垄分布;

所述图像处理模块包括:

图像预处理模块,用于对所述农田图像进行噪声消除、所述农田作物特征增强以及所述农田作物与所述背景二值化分割;

扫描线定义模块,定义出所述农田图像中感兴趣区域内一组与所述图像传感模块的镜面垂直且相互平行的扫描线;

密度计算模块,设置所述扫描线的宽度,形成以所述扫描线为中心线的扫描区域,对每一所述扫描区域内的特征点密度进行快速计算;根据每一所述扫描区域的所述特征点密度,形成特征点密度曲线,计算出距离所述特征点密度曲线每一个上升沿和下降沿中点最近的所述扫描线,并选取所述特征点密度最高的一条或一条以上作为苗线;以及

导航与校验模块,将所述苗线作为所述农机的导航线,并根据所述导航线对应的所述特征点密度、所述横向偏差值以及所述航向角偏差值判断导航结果的可靠性;

所述导航与校验模块判断以所述导航线为中心线的矩形区域内的所述特征点密度是否达到预定的门限,如没有达到所述预定的门限,判断识别结果无效;

所述导航与校验模块判断所述导航线与所述特征点密度次高的苗线之间的所述特征点密度差值是否大于了预定的门限,如大于了预定的门限,则说明检测出的所述导航线与所述特征点密度次高的苗线之间距离相差较大,判断识别结果无效;

所述导航与校验模块判断所述导航线与所述特征点密度次高的苗线之间的间距是否大于了预设的门限,如大于了预设的门限,则说明检测出的所述导航线与所述特征点密度次高的苗线之间距离较远,判断识别结果无效;

所述导航与校验模块判断所述横向偏差值是否大于预设的门限,如大于了预设的门限,则说明检测出的所述导航线不是最优选择,判断识别结果无效;以及

所述导航与校验模块判断所述航向角偏差值是否大于预设的门限,如大于了预设的门限,则说明检测出的所述导航线不是最优选择,判断识别结果无效。

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