[发明专利]一种基于视觉压路机导航参数提取方法

说明书

本发明公开了一种基于视觉压路机导航参数提取方法，具体提取方法包括以下步骤：道路图像预处理；边缘检测；导航基准线提取：采用基于距离的最小二乘法的直线拟合；导航参数提取。图像处理过程中将影响因素减小到几乎为零的情况，从而对采用改进的二乘法拟合过程不会产生任何影响；使用Marr‑Hildreth算法进行边缘线的检测，执行时间较少；采用改进的最小二乘法，不仅可以弥补传统最小二乘法的弊端，可以到达实时性的条件；通过对导航基准线进行研究来计算试验小车的横向偏差和角度偏差，并给出导航参数的计算公式，这样就可以保证导航参数提取的准确性，以此来保证压路机的跟踪质量。

技术领域

本发明属于机器测量技术领域，具体涉及一种基于视觉压路机导航参数提取方法。

背景技术

随着智能化和无人化技术的快速发展，以压路机为首的工程机械智能化程度逐步升高。目前都是通过人工操作完成碾压作业的，因此存在低效率问题，并且碾压的质量是由驾驶员的操作决定的。基于进一步实现作业的智能化和无人化，提高效率和压实的质量，本文提出了一种基于视觉压路机导航参数提取算法。

上述提到的压路机导航参数提取算法是由边缘检测、导航基准线提取、采用基于距离的最小二乘法直线拟合、导航参数提取。该项目所用的边缘检测算法是Marr-Hildreth算法，对经过预处理及分割、降噪、优化后的二值图像进行边缘检测，得到两条边缘线。导航基准线提取是为了消除由标志线宽度造成的偏差，并且该项目将临近压路机车体的边界线作为碾压作业的导航基准线。由于拟合过程需要满足实时性要求，本文采用基于距离的最小二乘法进行直线拟合，并且将对导航基准线上的离散点以一定的间隔进行采样并拟合。导航参数提取是在压路机车体上建立一个世界坐标系o_wx_wy_wz_w并对车体的位姿状态进行分析。由于位姿是在三维状态下进行定义的，这样就需要将导航基准线转换成世界坐标系，并通过提取的导航基准线参数估算试验模型的偏差。

近几十年来，工程机械的智能化和无人操纵已经成为全行业关注的焦点，以压路机为例。为了进一步实现压路机作业的智能化和无人化，提高效率和压实效果，研究人员们为此做了大量的研究工作。然而现存的方法不能完成对导航基准线的准确提取，其次没有实现实时性要求，而这两个因素是影响压路机碾压质量的关键因素。在直线拟合方面，由于以往的研究都采用传统的最小二乘法进行拟合，此方法简单，但仅考虑自变量的误差，忽略了因变量带来的系统误差，且传统的最小二乘法对奇异点较为敏感，而上述的因素都会对碾压质量产生相应的影响，这些是研究人员所忽视的。

在碾压过程中，实时准确的对导航路径进行规划，将检测到的信息返回操作人员，有助于操作人员根据碾压质量以及作业要求进行调整以获得更好的碾压效果，从而更高效的完成施工，提高工作效率。

发明内容

本发明主要是基于现有的压路机导航参数提取过程中的不足进行改进，提出采用Marr-Hildreth算法对预处理后的二值图像进行边缘检测，从而将路径的两条边界快速、准确的检测出来，并通过采用改进的最小二乘法以一定的间隔对像素点进行采样并拟合，不仅克服了传统最小二乘法忽略了因变量的误差影响，同时也考虑了实时性，进而不断提升碾压的质量要求。在车体上建立世界坐标系o_wx_wy_wz_w对车体位姿状态进行分析，并通过导航基准线来计算试验模型的横向偏差和角度偏差，从而给出了导航参数的计算公式。

为达到上述目的，本发明一种基于视觉压路机导航参数提取方法,包括以下步骤：

步骤1、道路图像预处理：通过加权平均法进行道路图像的灰度化处理；然后采用双边滤波算法多道路图像进行滤波，该算法能比较好的保留图像细节，便于对导航基准线精确提取；

步骤2、边缘检测：通过采用耗时较少的Marr-Hildreth算法对经过图像预处理、优化、降噪后得到的二值图像进行边缘检测，从而得到左右两侧的两条边缘线；