基于Hough矩阵和RANSAC算法的果园视觉导航平台系统设计与试验

针对室外果园环境复杂难以实现无人导航作业问题,该研究研制了一套室外果园行间自主行驶平台及其视觉导航系统。该系统选取树冠与天空的构成背景作为导航参考路径,以消除选取传统地面路径存在的光照不稳定、阴影和特征颜色重叠等干扰因素。针对传统Hough变换和最小二乘法在室外复杂多变环境下难以实现的问题,该研究提出了一种结合Hough矩阵和随机样本一致性(RANSAC)算法的视觉导航路径提取算法。该算法采用H分量进行图像分割,提取了冠层与天空构成的目标路径。通过形态学操作对图像进行去噪和平滑处理后,利用行扫描确定目标路径中点。最终采用Hough矩阵提取特征点并去除冗余点后,采用RANSAC算法降低不同冠层形状引起噪声点的影响,使拟合导航路径满足平台室外果园行间自主行驶。导航路径提取试验表明,该研究提出的基于Hough矩阵和RANSAC算法的路径提取方法准确率为90.36%~96.81%,不同光照强度下算法耗时不超过0.55 s。该方法相与传统霍夫变换相比,实时性较优且精度较高;相对最小二乘法精度较高,但实时性较差。为了实现该系统果园行间自主转向,该系统采用OPENMV捕获果园行间转向信息。标志识别试验表明,OPENMV识别转弯信息的识别率为100%,程序运行时间为0.17~0.19 s。室外果园试验表明,该平台行间视觉导航自主行驶的最大横向误差为0.118 m,同时可以实现自主转向操作。该研究算法满足了室外果园自主行驶平台的实际操作要求,适用于未来室外果园多用途农用平台自主作业。