[发明专利]基于3D Lidar的果园行间导航线提取方法

说明书

本发明属于三维点云处理技术领域，尤其涉及一种适用于作业机具自动行走的基于3D Lidar的果园行间导航线提取方法。该方法包括步骤：S1.采集目标果园行间的三维原始点云数据；S2.三维原始点云数据预处理；S3.欧式聚类；S4.树行拟合、导航线生成。本发明方法使用树干的三维投影的中点代替树干的位置，实现果园行间的树干定位，进而提取导航线，具有运算量小、实时性高、受环境干扰小、精度高、鲁棒性高等优点。

技术领域

本发明属于三维点云处理技术领域，尤其涉及一种适用于作业机具自动行走的基于3D Lidar的果园行间导航线提取方法。

背景技术

果园自动导航技术是实现人机分离、无人驾驶精细化果园管理的核心，也是未来智慧农业发展的关键技术。目前，果园自动导航技术按照环境感知分类主要有GNSS导航、机器视觉导航、声源导航、多传感器融合导航和激光导航等。对于GNSS导航，地面行走卫星信号接收机容易受果树生产期内不断生长变化的树冠枝叶遮挡而丢失定位信号；对于机器视觉导航，其导航精度较高，但摄像头受环境光线干扰较大，大多需要增加补充光源来获取清晰可用的图像，且图像数据量较大，算法实时性较差；对于声源导航，需要重点解决声源频率、噪声干扰、障碍物阻挡及接收器误差等因素对定位误差的影响；对于多传感器融合导航，其具有显著的优点，融合多个廉价的传感器来实现高精度的定位，前景向好，但系统的结构、计算方法与控制软硬件复杂、综合成本高；对于激光导航，尤其是三维激光雷达传感器具有测距精度高、信息量丰富、受环境干扰小等优点，同时随着激光雷达在我国研发制造生产技术的拓展简化与规模化应用，激光雷达的成本得到了很大的降低，因此，使用该传感器开发的三维激光导航系统能够为果园作业机具的行走导航技术提供一种高性能低成本的解决方案。

目前，对于农业领域激光雷达导航的研究，主要是基于二维激光雷达进行的，但由于二维激光雷达只能获取一个平面的信息，信息量过少，对于真实的果园行间环境，很容易因树干的几何尺寸不一而受到干扰，使得对特征物的识别不准，导致导航精度降低。因此，使用三维激光雷达可以很好地解决二维激光雷达数据量少的缺点，同时对采集到的三维点云数据进行相应滤波处理，降低冗余的数据，调整传感器获得适量的点云数据，提高点云数据处理的实时性，从而充分发挥激光导航的优点。

果园定植后，行间路径一般较窄且规整固定，通常为规则固定的果树株距与相对的直线树行行距，对于作业的农业机器人，一般需要沿着树行的中心直线行走，因此，对于果园行间导航线的提取实际上是对树行的中心线的提取。

目前，国内外关于对果园行间导航线提取的相关研究主要是基于图像处理、二维激光雷达等实现的，图像处理数据量较大，且受环境干扰较大，算法实时性较低，而二维激光雷达数据量过少，只能反映环境中的一个平面信息，容易出错，所以二维激光雷达方案的鲁棒性较低。因而，运算量小、实时性高、受环境干扰小、精度高、鲁棒性高的基于3D Lidar的果园行间导航线提取方法易行可靠。

发明内容

针对上述技术问题，本发明的目的是提供一种运算量小、实时性高、受环境干扰小、精度高、鲁棒性高等特点的基于3D Lidar的果园行间导航线提取方法。

为了实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

一种基于3D Lidar的果园行间导航线提取方法，包括如下步骤：

S1.采集目标果园行间的三维原始点云数据；

通过3D Lidar采集目标果园行间的三维原始点云数据，并构建三维坐标系OXYZ；

S2.三维原始点云数据预处理；

S2.1对三维原始点云数据进行三维裁剪；

对三维原始点云数据的X轴、Y轴、Z轴进行数据裁剪，获得裁剪后的三维数据，使得移动机器人在移动过程中，单侧视野中至少包含两棵树，左右视野至少覆盖两列树，纵向视野覆盖且不超过树干平均净长；