果园机器人LiDAR/IMU紧耦合实时定位与建图方法

针对果园环境中GNSS定位信号易丢失和传统SLAM算法鲁棒性较差的问题,本文提出一种基于LiDAR/IMU紧耦合框架的全局无偏状态估计果园机器人定位与建图方法。LiDAR/IMU紧耦合框架基于因子图进行多源约束的IMU里程计构建,实时输出高频位姿信息,IMU里程计因子和预积分因子优化LiDAR里程计并提供位姿先验约束IMU零偏。引入局部点云地图参与特征点云粗匹配和非特征点云递进式匹配进一步稠密化源点云,改善LiDAR里程计的性能。融合GPS信号与LiDAR/IMU紧耦合框架的地图构建,能够得到准确且高频连续的位姿信息,提高点云地图的复用率。在果园和苗木等场景验证了该算法的性能,实验结果表明,与LIO-SAM等算法相比,定位精度维持在0.05 m左右,均方根误差为0.0162 m。本文算法使机器人具有更高的精度、实时性和鲁棒性,有效降低了系统累积误差,保证了所构建地图的全局一致性。

基于单线激光的果园机器人自主导航方法

以四轮差速机器人作为试验平台,提出一种基于单线激光雷达获取环境信息的方法,研究机器人在树行中心线的导航性能以及机器人到达行尾进行自主换行的能力.首先,由单线激光雷达获取环境信息,利用距离阈值法、自适应密度聚类算法、改进的最小二乘法等算法处理激光数据,得到树行中心线作为机器人理论导航路径,以机器人与导航路径的横向偏移量、航向偏角和线速度作为输入量来设计控制模型实时跟踪导航路径,到达行尾时能够自主感知并执行掉头转弯至下一行动作;行间自主导航试验中,机器人线速度分别为0.2、0.4和0.6 m/s,且机器人初始位置横向偏移量不大于0.8 m、航向偏角不大于15°时,导航轨迹与树行中心线的平均横向偏差为3.69 cm,最大横向偏差为11 cm;在自主换行测试中,机器人能够准确进行掉头转弯到下一行,然后继续进行行间导航.果园自主导航系统具有良好的运行稳定性和较高的导航精度,能够满足果园作业机器人的自主行驶精度要求.

基于GNSS和激光雷达的果园机器人导航系统研究

针对果园环境中GNSS信号易被遮挡的问题,研制了基于GNSS和激光雷达的果园机器人导航系统,实现了机器人在果园环境下感知定位、地图构建以及自主导航的功能。系统通过GNSS和激光雷达获取机器人位姿和果园环境,运用Cartographer算法构建果园地图,运用卡尔曼滤波融合GNSS和激光雷达数据,通过里程计辅助方法去除了机器人运动畸变,并根据构建的果园地图规划了机器人路径,完成了机器人自主导航。试验结果表明:速度为0.2、0.5、0.8m/s时,机器人导航的横向平均偏差小于11cm,标准差小于2.5cm;纵向平均误差小于10cm,标准差小于2.5cm。机器人实际路径与规划路径的横向平均偏差小于11cm,标准差小于2.5cm,满足了机器人在果园环境中的自主导航定位要求。

基于临场感增强的果园机器人遥操作可视化系统研究

针对果园作业机器人使用单目相机进行遥操作时,仅用二维视频获取环境信息缺乏临场感的问题,设计了一套基于临场感增强的果园环境信息可视化系统,用于果园机器人遥操作。系统由计算服务器、云服务器、网络摄像头、激光雷达、嵌入式开发平台等组成。计算服务器采用T7920工作站,并在其上部署Tensorflow计算框架和Open3D点云算法库,计算服务器在接收到云服务器转发来的环境图像和点云数据后,分别对图像进行导航信息增强,对点云进行曲面重建;嵌入式开发平台可以收集来自于网络摄像头和激光雷达的原始数据,并上传至云服务器;在云服务器部署了以ZeroMQ为基础的消息中转程序和HTML5后台服务,提供跨互联网的消息通信服务和可移动的遥操作环境信息可视化服务。测试结果表明,部署在计算服务器的导航信息提取模型平均提取导航线时间86 ms,提取导航线平均精度16°,均优于对比模型结果。点云重建算法可以有效建立场景轮廓,平均精度4.9 cm,平均重建时间24 ms。压缩图像传输及增强处理时延不超过230 ms,点云的传输时延不超过400 ms。各项参数可以满足遥操作机器人进行果园作业的基本要求,相比仅有单目相机的遥操作,临场感明显增强,可为果园机器人遥操作提供参考。

基于改进双向RRT^(*)的果园机器人运动规划算法

为提高果园机器人在果园中作业的自主性、安全性和效率,需要进行有效合理的运动规划。针对传统RRT^(*)(Rapidly exploring random tree star)全局路径规划算法在连续走廊式环境下存在搜索效率低、采样点利用率低、生成路径折线多转角大等问题,以阿克曼底盘果园喷雾机器人为运动模型,提出一种改进双向RRT^(*)的果园喷雾机器人运动规划算法。首先,根据激光雷达建立果园二维平面地图,将果树和障碍物均视为障碍物区域,并结合喷雾机器人本体尺寸,对障碍物进行膨胀化处理;然后,通过改进双向RRT^(*)算法搜索路径,搜索路径过程中结合动态末梢节点导向和势场导向进行偏置采样,并对初步生成的路径进行路径点去冗余以及相邻折线段转角约束处理;最后,采用三阶准均匀B样条曲线对处理后的路径点进行轨迹优化,在优化过程中主要考虑轨迹的碰撞检测和喷雾机器人底盘曲率约束。试验结果表明,相较于传统双向RRT^(*)算法,本文所提出的改进算法规划时间平均减少57.5%,采样点利用率平均提高28.55个百分点,最终路径长度平均缩短7.14%;经三阶准均匀B样条曲线优化后所得轨迹在有、无障碍物两种环境下均满足喷雾机器人最大曲率约束,且仅在换行以及障碍物处存在转弯行为,符合喷雾机器人作业轨迹条件,提高了喷雾机器人的工作效率和自主性。

果园机器人视觉导航行间位姿估计与果树目标定位方法

针对单目视觉导航中位姿信息不完整和果树定位精度低的问题,提出基于实例分割神经网络的偏航角、横向偏移、果树位置计算方法。首先,基于Mask R-CNN模型识别并分割道路与树干;其次,寻找道路掩码凸包并进行霍夫变换,由凸包中的边界方程计算消失点坐标;最后,根据建立的位姿道路成像几何模型,计算偏航角、横向偏移与果树相对位置。实验结果表明:改进Mask R-CNN模型的边框回归平均精确度为0.564,分割平均精确度为0.559,平均推理时间为110 ms。基于本文方法的偏航角估计误差为2.91%、横向偏移误差为4.82%,果树横向定位误差为3.80%,纵向误差为2.65%。该方法能在不同位姿稳定地提取道路与果树掩码、计算消失点坐标与边界方程,较准确地估计偏航角、横向位移和果树相对位置,为果园环境下的视觉自主导航提供有效参考。

果园机器人自动导航技术研究进展

依赖智能装备实现精准化、自动化和智能化的农业生产,提高劳动生产率,是解决今后果园劳动力缺乏状况的一个重要途径。在果园的自动化生产管理过程中,果树的挖沟、施肥、灌溉、除杂草等作业都可以采用自动导航技术。在果园中作业时要求机器人首先进行自身定位,定位信息可以帮助机器人预判地头和规划路径,实现地头转向,自主驶向下一行。果园机器人自动导航技术便成为了果园自动作业的关键,是果园生产自动化、智能化的前瞻性技术。果园自动导航技术应用是现代果园自动种植技术的集中体现和未来的发展趋势,对未来果园的规模化、标准化运营具有重大意义。论文介绍了现代果园中的自动导航系统,综述了果园机器人自动导航系统的核心技术,提出了现阶段仍然存在的问题,并指出来果园机器人自动导航技术的发展趋势是智能控制方法应用于果园自动导航控制和三维自主导航。

基于蓝牙的果园机器人遥控系统研究

随着科技发展以及高新技术的不断涌现,农业机器人已逐步进入实际应用阶段。为了进一步提高农业机器人的可操作性,降低劳动强度,以果园机器人为研究对象,利用蓝牙技术传播距离远、受外界干扰小等优点,结合单片机技术设计并实现了对果园机器人运动的无线遥控。

复杂环境下果园机器人路径规划方法研究

果园机器人在复杂环境中的工作效率的高低主要是由机器人的路径规划决定的,基本人工势场算法存在的问题很多,比如死锁现象、运行时间长等等。基于此提出一种新的算法,对基本人工势场算法进行改进。首先是重构识别路径,引入障碍物检测算法,可以识别出有效障碍物,同时还计算出有效的路径中间点;然后进行优化斥力作用,引入障碍物有关的边界条件,进而地图信息矩阵力向矩阵,计算出受力最大的方向,同时按此方向从起点重新检索,并且把中间点设为新起点反复迭代,这样就可以得到一个局部最优路径,最终的全局路径就是由各个局部最优路径构成。通过Matlab进行对比测试,测试结果表明:本文算法和基本人工势场算法相比,路径长度减小0.586 m,迭代次数减少19次,算法运行时间减少8.662 s,在复杂的环境中,本文算法路径规划优势明显。

基于环境感知的果园机器人自主导航技术研究进展

随着老龄化比率逐年上升,熟练操作农业技术的劳动力减少,果园机器人的应用和推广可提高水果生产效率,降低劳动力成本,导航技术是果园机器人的基础和核心。环境感知技术和导航控制决策是弱卫星信号环境条件下导航技术的重要组成部分,主要分析了视觉导航技术、激光雷达导航技术、卫星导航技术等环境感知技术和PID控制、网络神经控制、模糊控制等导航控制决策,提出了目前导航技术所面临的问题,并展望了未来果园机器人自主导航技术的发展趋势。

基于改进模糊PID果园双轮移动机器人运动控制

针对果园双轮机器人在果园路面移动时难平衡、易失稳的问题,提出了一种基于改进萤火虫算法优化的模糊比例-积分-微分(PID)控制策略。首先,根据机器人与果园不平整路面特点,建立其动力学状态空间模型;第二,阐述改进萤火虫算法原理并用其优化控制器模糊规则;第三,利用MatLab/Simulink软件对机器人运动控制进行仿真试验;最后,为检验所提出算法的可行性,建立对比试验。研究结果表明:改进萤火虫算法优化的模糊PID控制器实现了果园双轮移动机器人的稳定运动功能,到达稳定的时间与最大倾角较传统PID控制器分别减少了3.9s和20.4°。

基于多约束条件的果园喷雾机器人路径规划方法

果园喷雾机器人路径轨迹规划影响机器人行驶路线的平滑线和行驶过程的可靠性和平稳性。针对目前果园喷雾机器人路径规划中存在的转弯处参考轨迹不够平滑、曲率较大、行驶不平稳等问题,提出了一种基于果园喷雾机器人运动学多约束条件的三次非均匀B样条曲线果园喷雾机器人轨迹优化方法。通过先验地图获取树行位置信息对行间路径点进行拟合处理,保证果园喷雾机器人行驶在树行中心线上符合喷雾作业要求,综合考虑最小转弯半径、首末端点约束、转向机构延迟约束、曲率连续等多约束条件构建路径曲率最小化目标函数,并通过最优化算法求解待优化的曲线参数,生成符合果园喷雾机器人行驶要求的全局路径,最后采用纯跟踪算法进行跟踪试验来验证机器人行驶精度。仿真与试验结果表明,规划生成轨迹的最大曲率为0.31 m^(-1),平均曲率为0.15 m^(-1),符合果园喷雾机器人的行驶要求;针对该轨迹跟踪行驶的平均横向误差为0.225 m,标准差为0.031 m,满足果园喷雾机器人在果园内喷雾作业时对行驶精度的要求。

果园滑动转向机器人轮胎动力学参数实时估计方法

受果园路面起伏及轮胎附着能力变化影响,滑动转向轮式机器人轮胎的垂直载荷及侧向力参数变化大且难以实时估计,针对现有滑动转向控制器设计时对轮胎动力学参数进行简化,从而导致机器人姿态控制稳定性低的问题,本文提出了非铺装路面滑动转向轮式机器人轮胎垂直载荷实时估计方法和轮胎驱动力实时估计及优化分配算法。首先,提出了适用于滑动转向过程静力学计算的理想平面以及基于该平面的四轮垂直载荷估计方法;其次,提出了基于Fiala轮胎动力学模型的小侧偏角侧向力估计方法;再次,建立了滑动转向轮式机器人坡道稳态动力学方程和轮胎实时驱动力估计方法;最后,基于轮胎利用率构造轮胎驱动力最优实时分配模型。为验证本文方法,建立了基于ADAMS的滑动转向轮式机器人动力学模型进行对比验证,并且对垂直载荷以及侧向力估计方法搭建了检测装置进行实际验证。实际验证结果表明,轮胎垂直载荷实时估计方法准确率为95%以上,侧向力实时估计方法准确率为85%以上,基于轮胎垂直载荷以及侧向力的轮胎驱动力优化方法使轮胎利用率从96.25%降低至93.75%,提高了轮胎附着裕量和姿态控制稳定性。

果园移动机器人激光雷达双源信息融合实时导航方法

为提高林果园移动机器人导航系统的精确性与鲁棒性,提出一种基于激光雷达三维点云的果园行间高低频双源信息融合实时导航方法。首先,喷雾机器人搭载三维激光雷达采集两侧果树点云信息,对原始点云数据进行直通滤波、降采样和统计滤波等预处理,保留感兴趣区域内果树冠层点云;然后,将分别基于高频更新的牛顿插值算法和低频更新的非线性支持向量机(Non-linear support vector machine,NSVM)算法拟合的行间导航线进行互补融合;最后,在导航线切换时,对融合后导航线的稳定性进行优化,并使用三次B样条算法使导航线平滑。实验结果表明:融合优化后的导航线最大曲率为0.048 m^(-1),平均曲率为0.018 m^(-1);分别以0.5 m/s和1.0 m/s的行驶速度对融合优化后的导航线进行跟踪,绝对横向偏差最大值分别为0.104 m和0.130 m,平均值分别为0.053 m和0.049 m,说明该导航方法能够满足作业装备在果园行间自主导航作业的需求,为喷雾机器人在果园环境中的自主导航提供技术参考。

基于改进动态规划算法的果园移动机器人路径规划

首先,根据果园移动机器人自身运行特性和果园环境,建立了环境模型;然后,阐述了改进动态规划算法原理;最后,基于改进动态规划算法实现了果园移动机器人的动态路径规划和避障。仿真实验表明:果园移动机器人顺利实现了从起点到终点的无碰撞移动作业,且行走路径最短、转弯数最少,表明算法系统在复杂的动态环境下仍能实现路径规划功能。

改进A^(*)和DWA算法的果园喷雾机器人路径规划

在果园喷雾机器人的运行过程中,路径规划作为果园喷雾机器人的核心问题,存在着规划出的路径平滑度低、算法搜索效率低以及靠近障碍物等问题。针对果园喷雾机器人在复杂果园环境中实时躲避动态障碍物并规划出较优的全局作业路径问题,提出了一种改进A^(*)算法和动态窗口法(dynamic window approach,DWA)的果园喷雾机器人路径规划算法。优化A^(*)算法的启发函数,使该算法能够规划出一条位于果树行间中心线的路径;通过对栅格地图中加入多个引导点,引导A^(*)算法完成果园的初步全局路径规划;结合DWA算法对初步全局路径进行追踪并实时躲避动态障碍物,完成果园喷雾机器人的全局路径规划。使用MATLAB进行仿真验证,实验结果表明,改进后的算法在躲避障碍物的同时规划出现果园行间中心线路径,路径平滑较优,能够满足果园喷雾机器人在复杂环境中作业需求。

果园喷药机器人的单目视觉导航定位算法研究

自主定位是果园喷药机器人视觉导航的重要环节。针对果园喷药机器人视觉导航过程中定位精度低的问题,本研究提出一种基于ORB-SLAM2的单目视觉定位算法,通过优化图像ORB特征的提取策略,并使用灰度质心法及图像金字塔算法实现其尺度、旋转不变性,提高视觉里程计中特征点的提取、匹配精度,利用ORB-SLAM2中局部建图、回环检测及重定位模块优化位姿,实现果园喷药机器人精确定位。为验证本方法的有效性,利用TUM数据集对本研究算法进行仿真分析,将绝对轨迹误差平均值作为评价指标。结果表明,相较ORB-SLAM2算法,其平均误差降低15.06%,均方根误差平均下降16.44%。以此为基础,在模拟柑橘园环境进行实物验证,试验结果表明,本研究算法在直线、回环运动中均可实现有效定位,特征匹配数量平均提升18.18%,初始化时间在光照明、暗条件下分别为4.993、8.986 s,关键帧数量在2种条件下分别为67.2、64.2帧,综合性能优于原算法。因此,本研究优化后的视觉定位方法可为果园农药喷洒机器人实际工况下的导航定位提供理论和实践参考。

果园除草机器人研究现状与展望

智能果园除草机器人在智慧果园管理的现代化、智能化发展中举足轻重,对于解决果园中耕除草过程中出现的劳动力不足、效率低下、环境污染、食品安全等问题具有重大意义。为了明确果园除草机器人的关键技术与装备应用的研究现状,总结梳理了典型果园除草机器人在智能感知与识别技术、移动本体设计与控制、除草机构与机制研发等方面的研究进展。结合现有机器人在续航能力不足、自主导航能力不达标、移动底盘通用性不强、株间除草质量欠佳等共性问题,指出配备清洁绿色混合动力能源、优化组合导航和感知识别技术、研制复合移动本体以及多功能除草机具、完善多机群控与协同作业技术是智能果园除草机器人的未来发展趋势。

基于图像边界提取的果园作业机器人自主导航系统

针对果园中农业移动机器人的自主导航问题,提出了一种基于图像边界提取的自主导航系统。首先,通过摄像机采集果园场景图像,并利用均值偏移算法对图像中的像素点进行聚类;然后,采用基于图论的图像分割算法,根据预定义类别对图像进行分割;接着,提取出所需类的图像区域,并利用Canny算子对该区域图像的边缘进行检测和滤波;最后,利用Hough变换提取出该区域的边界线,从而获得机器人的行进路线。实验结果表明:该方案在不需要先验知识的情况下,能够快速、有效地获得最优路径。

基于改进A算法的果园移动机器人建图定位与路径规划方法与试验

为实现果园移动机器人室外自主导航,对机器人建图定位和路径规划进行研究。在建图与定位方面,提出一种紧耦合激光—惯性里程计方法,通过匹配提取到的关键帧点云线面特征来完成机器人的位姿估计与地图构建,将处理过的不同传感器的测量信息融入因子图进行优化得到全局一致位姿,运用滑动窗口的方法保证系统实时性,对历史关键帧进行边缘化处理以保留位姿约束关系。在路径规划方面,引入启发式函数权重系数,减小A算法本身的贪心程度来避免得到路径次优解,使用DWA局部规划方法实现动态环境下的避障功能。为验证算法可靠性,在实际果园中对机器人进行试验。试验结果表明,横向偏差与纵向偏差平均值不超过10 cm,航向误差平均值不超过10°,满足果园机器人自主导航需求。