[发明专利]一种基于激光雷达和视觉的果园路径识别方法和机器人

权利要求书

1.一种基于激光雷达和视觉的果园路径识别方法，其特征在于，包括：

S1，对机器人所搭载的相机和激光雷达传感器进行标定，包括：通过对相机采集的图像的角点进行提取，根据针孔相机模型将世界坐标变换到图像坐标，获得图像坐标系下角点的三维坐标；对激光雷达传感器获取的点云数据进行处理获得角点在激光雷达坐标系下的三维坐标；对相机与激光雷达获得的点对进行配准，得到相机与激光雷达的相对位姿关系；

S2，获得激光雷达的左右边界线：使用激光雷达采集点云数据，对树干点云数据进行聚类，通过直通滤波保留树干点云，将树干点云投影到图像坐标系中并将其分割成左右竖行的点云集，采用霍夫变换对点云投影到图像上的像素点进行最小二乘直线拟合得到树干边界线；获得相机的左右边界线：使用相机采集图像数据，进行背景分离和色彩通道分离，提取地面杂草边界；

S3，机器人行间路径识别，融合左右两侧的边界线，并获取融合后的行中心线，使得机器人沿行间中心线自主行驶，其中通过如下步骤获取融合后的行中心线：

对以上直线进行平滑优化处理；

当某条边界线出现较大偏差时，通过约束条件来修正该条边界线，方法如下：

取图像中心列上一点(u₀，v₀)，则对应的l₁、l₂、l₄上的点分别为(u′₁，v₀)、(u′₂，v₀)、(u′₄，v₀)，l₁和l₂水平距离为l₁₂＝u′₁-u′₂，则纠正后的直线上一点坐标应该为(u₄′-l₁₂,v₀)，再取图像中心列上一点(u₁，v₁)，得到纠正后的直线上另一点坐标应该为(u₄″-l₁₂,v₁)，根据两点确定一条直线，求得纠正后的直线方程l₃，

其中，左侧树干点云投影拟合的直线l₁:A₁x+B₁y+C₁＝0与左侧杂草边界拟合的直线l₂:A₂x+B₂y+C₂＝0之间的水平距离d₁等于右侧树干点云投影拟合的直线l₃:A₃x+B₃y+C₃＝0与右侧杂草边界拟合的直线l₄:A₄x+B₄y+C₄＝0之间的水平距离d₂，且左右两直线是平行的，即

在出错的边界线经修正后，计算左右平均后的道路边界线，包括：计算左侧平均边界线；计算右侧平均边界线；以及计算行间中心线。

2.根据权利要求1所述的基于激光雷达和视觉的果园路径识别方法，其特征在于，步骤S1包括：

S11，在相机采集的图像上进行棋盘格角点提取，获得图像坐标，角点提取分为角点检测和亚像素定位；

S12，根据针孔相机模型，将世界坐标变换到图像坐标；

S13，采用极大似然估计建立模型对结果进行优化，求得稳定解；

S14，在考虑镜头畸变的情况下对径向畸变进行处理，利用最大似然估计方法建立目标函数，并求最优解；

S15，相机采集图像，对图像进行特征处理，获得图像坐标系下角点的三维坐标；

S16，通过激光雷达获取点云数据，对点云数据处理获得角点激光雷达坐标系下的三维坐标；

S17，对相机与激光雷达获得的点对进行配准，得到相机与激光雷达的相对位姿关系。