自然光照环境下基于人工蜂群算法的农业移动机器人视觉导航线提取

为了解决常规农业移动机器人导航基准线提取方法存在识别速度慢、检测精度低以及对光照变化敏感等问题,提出1种自然光照环境下基于人工蜂群算法的视觉导航路径提取方法。首先,将视觉传感器获取的作物图像进行灰度化处理,通过图像熵对灰度图像质量进行估计,当光照条件变化时,在线调整摄像机曝光时间,使获取的图像质量达到最佳状态,以提高后续图像处理对光照变化的适应能力。然后,采用类间最大方差法对图像进行分割,将作物信息与土壤背景分离,运用形态学滤波方法消除分割图像中的杂草噪声。最后,对图像顶部和底部分别进行灰度垂直投影,获取作物行区域并提取作物行特征点,利用人工蜂群算法搜索2个特征点,使其构成的直线所含目标点数最多,并将这条直线作为作物行中心线,进而得到导航路径。结果表明,在不同光照度条件下,基于图像熵的曝光时间调整方法可以有效降低光照度变化对后续图像处理的影响;基于人工蜂群算法的导航基准线提取方法可以快速有效地识别作物行与导航路径,处理1幅640×480像素的图像平均耗时76.4 ms,与传统导航基准线提取方法(Hough变换算法、最小二乘法)相比,人工蜂群算法具有检测速度快、准确性高的特点。本研究提高了应用于田间作业的农业移动机器人导航路径识别精度。