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果园机器人视觉导航行间位姿估计与果树目标定位方法

         
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摘要

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.

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