基于多传感融合的农田障碍物检测优化研究

为满足农机自主作业过程中障碍物检测的需求,解决视觉检测容易受作业环境条件影响的问题,提出了融合毫米波雷达和相机信息的农田障碍物检测的优化方案。首先,根据雷达散射截面值以及转换矩阵完成雷达点向图像像素坐标系中的映射;然后,利用提出的改进暗通道先验去雾算法及基于显著性的增强算法对映射区域进行处理,以完成局部图像的增强;最后,通过yolov4-tiny网络进行检测,并利用决策级融合策略,完成毫米波雷达同相机检测结果的数据关联,综合输出农田障碍物信息。测试结果表明:相较于仅视觉的检测结果,融入毫米波雷达信息后,在不同的数据集上检测性能均有所提升。在恶劣环境数据集上尤为突出,在晴天有烟尘数据集上,召回率R上升了16.4%,平均精度均值mAP上升了7.95%;在雾天无烟尘数据集上,召回率R上升了17.7%,平均精度均值mAP上升了6.63%。同时,算法对单帧图像的处理时间约148ms,可以满足农机自主作业过程中实时性检测的要求。

基于多纹理特征融合的麦田收割边界检测

自主导航是智能化农机完成收割作业的重要保障。该研究针对多云天气下光照易变化导致单一特征难以应对麦田环境的问题,提出基于多纹理特征融合的麦田收割边界检测方法。通过构建由图像熵特征和方向梯度特征组成的二维特征向量对麦田收割区域与未收割区域进行分类。其中,根据图像熵特征提取的特点,提出基于滑动窗口的直方图统计方法加速图像熵特征提取速度,较传统熵特征提取方法,该研究方法耗时减少49.52%。在提取二维特征基础上,根据特征直方图分布特点,结合最大熵阈值分割算法对麦田图像进行初步分类,然后通过去除小连通区域对误分类区域进行剔除,进而运用Canny算子提取边缘轮廓点,得到分布于收割边界附近的待拟合点。最后,通过Ransac算法对拟合直线进行区域限制,得到较为准确的收割边界。试验结果表明,相比传统基于Adaboost集成学习算法提取收割边界,该研究算法处理240像素×1 280像素的图像平均耗时为0.88 s,提速约73.89%;在不同光照条件下,收割边界平均检测率为89.45%,提高47.28个百分点,其中弱光照下检测率为90.41%,提高46.19个百分点,局部强光照下检测率为88.26%,提高46.00个百分点,强光照下检测率为89.68%,提高49.64个百分点。研究结果可为田间农机导航线识别提供参考。

多约束情形下的农机全覆盖路径规划方法

为满足自主作业农机自动导航作业的需求并优化农机作业效率,在处理多种车辆转弯方式约束和农业地块约束的基础上,基于模拟退火算法提出一种混合规则路径规划方法。在多种作业约束处理方面,引入了农机转弯代价邻接矩阵来量化农机地头转弯方式的影响,通过采用内缩改进的道格拉斯普克(Douglas-Peucker)拟合算法与求解采样点的最小凸包分别处理地块边界及障碍物边界。在使用角平分线的平行偏移法求得转向预留地块后,以转弯代价最小为优化条件对多种形状地块进行了最优作物行生成。在农机遍历顺序方面,利用模拟退火算法求解得到最优路径集,并通过单元拆解及合成的方式求解全覆盖遍历顺序,解决了传统规则遍历走法适应性差和大规模农机作业时经典模拟退火算法易陷入局部最优解的问题。实验表明,本文方法所得路径平均作业覆盖率达90.78%,平均作业占空比达85.10%。在同等作业条件下,利用本文方法所得路径比传统规则路径最多可节约距离消耗30.3%,比模拟退火算法所生成路径节约6.9%。说明本文规划算法可在多种约束下对农机进行作业路径规划,且具有较好的规划效果。

相机与毫米波雷达融合检测农机前方田埂

为满足自主作业农机地头转弯的需求,解决单传感器检测获取信息不足的问题,该研究提出了将相机与毫米波雷达所获取数据融合的多传感前方田埂检测方案,利用视觉检测得到田埂形状后辅助滤除毫米波雷达中干扰点进而得到田埂的距离和高度信息。在视觉检测方面,根据前方田埂在图像中的分布特点,提出了基于渐变重采样选取部分点的加速处理方式,并在此基础上利用基于11维颜色纹理特征的支持向量机进行图像分割和基于等宽假设的几何模型特征进行误分类点剔除,然后拟合提取图像中田埂边界。在毫米波雷达检测方面,提出了竖直放置毫米波雷达的检测方式,以克服安装高度与地形颠簸的影响,并获得前方田埂的高度信息。将相机与毫米波雷达获取的数据进行时空对齐后,利用视觉检测结果滤除毫米波雷达干扰点,并将毫米波雷达获得的单点距离信息进行扩展,形成维度上的数据互补,获得前方田埂的形状、距离、高度等更加丰富准确的信息。测试结果表明,在Nvidia Jetson TX2主控制器上,基于视觉的检测平均用时40.83 ms,准确率95.67%,平均角度偏差0.67°,平均偏移量检测偏差2.69%;基于融合算法的检测平均距离检测偏差0.11 m,距离检测标准差6.93 cm,平均高度检测偏差0.13 m,高度检测标准差0.19 m,可以满足自主作业农机的实时性与准确性要求。