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果园自然环境下采摘机器人路径识别方法

         
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cqvip:果园自然环境下光照条件是不同的,而不同的光照条件又会对采摘机器人的路径导航产生不同影响,针对此环境,本研究提出了一种根据光照度进行分类并使用不同算法提取道路中心线的方法。首先对图像亮度分量和光照度进行研究,并将光照度划分为低光照、正常光照和高光照3个等级。在低光照条件下通过分离出S通道,然后利用K-means与Ncut算法对其进行分割,在正常光照条件下采用Otsu算法对S通道进行分割,在高光照条件下则通过K-means与Ncut算法对Cg、Cb与Cr通道进行差分运算后的图像进行分割。将分割后的图像进行边缘检测并提取道路轮廓,并通过最小二乘法实现道路中心线的获取。最后选用150张不同光照条件下的图像进行了静态试验验证,并通过课题组自行研制的采摘机器人进行了动态试验验证,静态试验验证结果表明,3种光照条件下图像分割区域与道路真实区域的平均重合度为96.74%、平均分割误差为2.01%、平均道路中心线平均偏差为2.71像素,平均耗时为0.182 s;动态试验验证结果表明,3种光照条件下的平均横向偏移距离为3.1 cm。表明,该方法在不同光照条件下具有较高的精度和实时性,能够满足采摘机器人在自然光照条件下的路径识别及导航需求。

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