現(xiàn)在大多數(shù)農(nóng)機車安裝GPS導航定位系統(tǒng),GPS定位需沿提前設定好的路徑行駛,工作效率與人為設定路徑有關,智能化程度不高,抗干擾能力差,容易產(chǎn)生重復作業(yè)問題。而視覺導航定位系統(tǒng)采集到的信息量豐富,處理速度較快,可較好的彌補GPS導航定位系統(tǒng)的不足。因此本文設計了基于GPS定位的視覺輔助導航定位系統(tǒng),旨在實現(xiàn)深松機在田間作業(yè)時的精確定位。具體研究內(nèi)容如下:機器視覺定位時,將攝像機采集到的彩色圖像進行預處理,用SIFT算法提取預處理后圖像的特征點,為提高圖像匹配的實時性采用KD-Tree的數(shù)據(jù)結構實現(xiàn)特征點搜索,使用RANSAC算法進行特征點的優(yōu)化匹配,去除誤匹配點。標定攝像機確定其內(nèi)部參數(shù),由坐標變換關系確定圖像中目標物的特征點與其三維空間中目標物表面對應的特征點坐標,形成特征點對,采用改進的POSIT迭代算法,估計農(nóng)機車的位姿參數(shù),通過實驗驗證了改進的POSIT算法的合理性。同時,為獲取更為精確的深松機位姿參數(shù),提出一種機器視覺和GPS數(shù)據(jù)融合算法,建立多傳感器信息融合模型,采用信息融合技術將視覺定位算法得到的農(nóng)機車位姿參數(shù)信息與GPS導航定位的位置信息進行融合,得到農(nóng)機車新的位置坐標信...

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1自動檢

器人，滿足了運用需求，但該系統(tǒng)的不足之處是要求識別呈直線型或者是近似直線型的作物行。2012年西班牙學者Montalvo[22]等在高雜草的環(huán)境下，將獲取的圖像進行分割處理，運用二次Otsu算法完成圖像的切割，首次可得到綠色像素，第二次可把農(nóng)作物和雜草區(qū)分，這時將獲得的圖像與事先....

圖1-2獼猴桃采摘

扒?呱系耐隊暗憔褪嵌雜Φ姆宓悖?鈧趙擻孟咝曰毓櫚姆絞交竦米魑锏愕鬧畢吣?合圖像，該圖像對應的就是作物行所處的直線，導航系統(tǒng)依據(jù)此直線就可以給農(nóng)業(yè)車輛的自動運行給予參照。2009年浙江工業(yè)大學的吳佳藝[28]等提出一種基于機器視覺林間行走機器人導航路徑生成算法。采用單目視覺的導航方....

圖2-1圖像灰度化是一種空間域圖像增強技和易被計算機分析的灰度圖像[33]

7第2章視覺系統(tǒng)的圖像處理技術把視覺系統(tǒng)提取出的連續(xù)圖像轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字圖像才能用計算機進行處理，對數(shù)字圖像進行預處理后實現(xiàn)了機器視覺方式對深松機的位置估計[31]。在對數(shù)字圖像正式操作前進行加工可實現(xiàn)圖像預處理，處理后的圖像容量和質(zhì)量進行了調(diào)整。對預處理后的圖像準確的提取目標物特征點....

圖2-2中值濾圖2-2為挑選3×3滑動模板對窗口中

8Gray=0.299×R+0.587×G+0.114×B（2-1）因此，灰度圖像是只包含亮度信息的圖像，和彩色RGB圖像相比，灰度圖像在不弱化、去除有用信息的前提下，不僅在存儲的內(nèi)存空間上得到優(yōu)化，還減小了處理的復雜程度，加快了圖像的處理速度。將彩色圖像使用灰度調(diào)整后得到的圖像....

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