激光雷达与Kinect融合的果树冠层参数计算方法

果树冠层参数直接反映果树的生长情况和产能潜力。针对单传感器点云密度低及传统算法精度低的问题,提出激光雷达与Kinect融合的果树冠层参数计算方法。首先,通过果树冠层检测系统获取果树冠层点云数据;然后,将果树冠层点云数据预处理后,通过采样一致性初始匹配(SAC-IA)和双向KD树改进的迭代最近点(KD-ICP)算法配准多传感器点云,改善点云位姿;接着,通过坐标转换融合两侧配准点云,获得果树冠层点云;最后,通过切片台体法计算果树冠层体积和叶面积。实验结果表明:该方法相较于传统的几何体拟合法、三维凸包法,果树冠层体积计算精度分别提升了38.12%、12.96%,叶面积计算精度分别提升了11.56%、2.78%;相较于Kinect和激光雷达的单传感器点云,融合点云的果树冠层体积计算精度分别提升了7.41%、12.62%,叶面积计算精度分别提升了19.41%、7.08%。该方法可准确计算果树冠层参数,为药肥精准变量喷施、果树估产等提供科学依据。

树莓派和STM32的智能门禁系统

针对当前居家普遍使用的传统机械门锁存在的易破解、易损坏、自动化程度不高的情况,本文提出基于树莓派和STM32的智能门禁系统。该系统通过摄像头对开门者进行人脸识别及监控,通过指纹识别模块进行指纹识别,结合显示屏实现人机交互。

基于IMU和融合滤波的LiDAR点云数据矫正

精确检测农作物参数实现精准变量喷雾、农药高效利用的关键。基于惯性测量单元及激光雷达搭建的可调静态姿态角平台,对位姿传感器输出数据进行二阶互补滤波与卡尔曼滤波混合解算姿态,使用融合矫正算法处理被位姿偏移影响的点云数据。以正方体为试验目标,对正方体的位姿进行调整,用多种方案获取姿态角数据调整校正算法。试验结果显示矫正后的点云数据重构较好地改善。