[发明专利]一种基于激光雷达点云的田间苗带导航线检测方法

说明书

本发明公开了一种基于激光雷达点云的田间苗带导航线检测方法。方法包括：建立好雷达坐标系与世界坐标系后，通过安装于行走车顶部的激光雷达获取苗带点云，并将苗带点云转换至世界坐标系；利用阈值进行苗带点云滤波并将苗带点云进行离散化获得二维离散化区间区域；最后进行二值化并映射至世界坐标系计算出中间拟合线，进而判别标识检测左、右作物行，均值化三条拟合线后得到作物行间导航拟合线。本发明利用激光雷达点云来提取导航线信息，实现了作物行间的导航线检测。

技术领域

本发明涉及一种田间苗带导航线检测方法，尤其是涉及一种基于激光雷达点云的田间苗带导航线检测方法。

背景技术

田间农业机械对田间苗带的导航线自动检测是发展现代化智能农业装备的前提条件，目前主要的导航方法主要包括基于卫星定位系统的导航技术以及基于机器视觉的导航线检测方法(李云伍,徐俊杰,王铭枫,刘得雄,孙红伟,王小娟.丘陵山区田间道路自主行驶转运车及其视觉导航系统研制[J].农业工程学报,2019,35(01):52-61.)。

基于卫星定位系统的导航技术利用卫星间的相对位置关系计算出田间车辆的位置、速度以及行走方向等信息，多用于田间的全域导航。该方法在田间路径规划及定位方面具有较大的又是，但是该方法易受到卫星数量、卫星几何分布状况等因素的影响，从而使其导航的精度及稳定性波动较大。

基于机器视觉的导航线检测方法，多采用将RGB相机安装于农机装备上，通过随车辆行走前进而获取的田间苗带信息来获取导航信息，并将获取的导航信息用于田间路径的规划，该方法多用于局域导航。

为了实现田间苗带导航信息的获取，众多学者进行了相关的研究。

刁智华等(2015)以处于生长早中期的玉米苗为研究对象，采用改进的过绿特征法及改进的中值滤波法分割出作物行，并通过Hough变换检测出玉米行的中心线(刁智华,赵明珍,宋寅卯,吴贝贝,毋媛媛,钱晓亮,魏玉泉.基于机器视觉的玉米精准施药系统作物行识别算法及系统实现[J].农业工程学报,2015,31(07):47-52.)。

Jiang等(2016)将过绿2G-R-B与大津法相结合进行分割，利用Hough变换提取出候选作物中心线，最后通过基于消隐点与K-means聚类得到真实的作物行(Jiang G,Wang X,Wang z,et al.Wheat rows detection at the early growth stage based on Houghtransform and vanishing point[J].ComputersElectronics in Agriculture,2016,123:211-223.)。

Wera等(2018)先后利用Hough变换求取平行等距线的原理以及RANSAC迭代方法进行处理，发现后者的正确率比Hough变换的结果高，但耗时长(Wera W,Veronika F F,Christian D,et al.Crop Row Detection on Tiny Plants With the Pattern HoughTransform[J].IEEE RoboticsAutomation Letters,2018:1-1.)。

陈艳等(2011)将GPS与机器视觉系统相结合构建了多传感器组合导航定位系统，实验表明定位曲线更加平滑，克服了单一传感器定位的弊端(陈艳,张漫,马文强,刘兆祥,籍颖.基于GPS和机器视觉的组合导航定位方法[J].农业工程学报,2011,27(03):126-130.)。