摘要：针对大拱棚中运输车导航问题,提出了一种适用性更高的导航方法。为了规避叶间空隙对Hough直线变换精度造成的影响,使用道路尽头横向中心点作为导航信息标定点,搭建摄像头云台使得摄像头视轴始终与道路平行。使用色度法对作物与道路进行分割处理,通过面积筛选所得的轮廓点集,能够准确计算出道路尽头的横向中心点像素坐标,从而得到运输车的位姿信息。通过运动学建模对运输车进行了轨迹仿真,得到了运输车不同速度下对识别误差的动态响应。基于Raspberry Pi平台搭建了导航信息提取装置,在不同道路长度的拱棚中对比了本文方法与Hough变换法的识别精度,并使用不同类型摄像头进行了静态导航信息提取实验,同时在不同速度进行了运输车的直线行驶实验。静态实验表明,相比于传统Hough变换,该导航方法能够显著提高识别精度,使用长焦摄像头比普通摄像头识别精度平均提高了25. 7%,导航线平均识别偏差为2. 4 cm,检测速率为240 ms/f,具有较高的精度和实时性。行驶实验表明,该导航方法在不同速度下均能保证较小的稳态误差,能够满足生产要求。

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