[发明专利]机器人的果园树形架型自主推理与场景理解方法

说明书

本发明提供了一种机器人的果园树形架型自主推理与场景理解方法，属于农业机器人领域。针对半结构化的果园复杂环境，机器人通过激光雷达自主导航和锁定树冠，获得树冠的主枝‑柱架骨架特征，与内置在控制系统中的果园农艺知识库比对，实现果园树形架型的自主推理，进而基于不同果园树形架型自动选择对应在手相机初定位模式，完成树冠三维轮廓粗成像，最后自动选择对应的树冠分区模式实现近距离的场景理解、目标识别和定位。本发明解决了机器人作业时，对未知果园场景的完全依赖摸索式探测的适应性差、效率极低问题，实现了果园场景的自主连续理解。

技术领域

本发明涉及农业机器人领域，特别涉及一种机器人的果园树形架型自主推理与场景理解方法。

背景技术

果园是典型的半结构化复杂环境，对果园场景的有效理解是保证机器人自主连续作业的核心。基于对果园场景的充分理解，机器人才能实现在果园内导航行走和连续果实逐个采摘、套袋、整枝、打叶、授粉等复杂动作决策。而现有研究尚难以满足机器人在果园现场连续作业的需要，主要存在如下问题：

(1)果园的建园规范、树形架型存在很大差异，现有导航和作业或依赖先验信息与预航行建图，或完全依赖机器人对完全未知复杂果园及树冠环境的摸索式探测，巨大的算力消耗导致机器人的适应性差、效率极低；

(2)现有研究分别以树行探测、果实等目标分割提取的单一研究为主，而缺乏机器人在果园现场连续作业过程不同尺度、不同任务的场景自主连续理解，无法满足机器人在果园行走、寻找目标、作业的复杂决策需要。

发明内容

针对现有技术中存在不足，本发明提供了一种机器人的果园树形架型自主推理与场景理解方法，实现在复杂果园树行环境下机器人对果园树形架型特征的自主推理、基于果园树形架型特征的自主场景理解与决策。

本发明是通过以下技术手段实现上述技术目的的。

机器人的果园树形架型自主推理与场景理解方法，包括果园树形架型的自主推理、基于果园树形架型的树冠三维轮廓粗成像和基于果园树形架型的树冠分区理解；所述果园树形架型的自主推理为：提取树冠的主枝-柱架骨架特征，并与控制系统中的果园农艺知识库进行在线比对，确定果园树形架型；所述基于果园树形架型的树冠三维轮廓粗成像建立全树冠轮廓的稀疏点云图像，控制系统应用基于果园树形架型的树冠分区模式完成全树冠轮廓稀疏点云图像的分区、分区作业顺序规划，在每一分区内，由在手三维深度相机根据作业顺序，实现近距离的场景理解、目标识别和定位。

进一步的技术方案，所述果园农艺知识库的建立过程为：在机器人作业前，通过对多主枝自然形、纺锤形、自然开心形、双层栅篱型、Y字型、篱架型的果园树形架型进行形态学分析，提取各树形架型的树冠轮廓和主枝-柱架骨架的三维结构关键特征。

进一步的技术方案，所述树冠的主枝-柱架骨架特征提取，具体为：在树行线上随机抽取树干的二维深度点云簇，根据二维激光雷达与全局三维深度相机的点云坐标对齐关系，以线上二维点云簇为基础进行三维点云的聚类竖直生长，从而获得二维点簇对应的树冠的三维点云簇，控制系统由树冠的三维点云簇提取获得树冠的主枝-柱架骨架特征。

更进一步的技术方案，所述树行线的获取过程为：通过二维激光雷达水平激光扫描，在探测距离D₁内获得机器人所处区域两侧的树干、行外和行间障碍物的多个二维深度点云簇，控制系统对各二维深度点云簇进行拟合，获得两侧树行线；所述两侧树行线用与机器人中线的对比计算，获得机器人车头的方向偏差角和机器人中心相对两侧树行的位置偏差，控制系统根据方向偏差角和位置偏差进行机器人相对两侧树行线的纠偏。

进一步的技术方案，所述建立全树冠轮廓的稀疏点云图像，具体为：

1)控制系统根据二维激光雷达扫描和树行线提取，获取各树干二维深度点云簇，并确定各树干9二维深度点云簇在世界坐标系内的中心坐标，控制机械臂带动在手三维深度相机向各树干对应的树冠移动；