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【24h】

Crop row tracking by an autonomous vehicle using machine vision (Part 2) -- field test using an autonomous tractor

机译：使用机器视觉（第2部分） - 使用自主拖拉机的现场测试作物行跟踪

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This paper describes a vision-guided tractor for crop row management, suitable for such tasks as weeding and the application of pesticide and herbicide. The vehicle strides over the crop row, capturing an image from which the heading and offset errors are obtained to correct the steering angle. The algorithm of the vision system performs by, first, separating the furrow and crop areas according to color differences using IISI color transformation then the least squares method is applied to find the boundary between the two areas. Based on these boundary lines, perspective view transformation is used to identify the beading and offset errors from the desired line. The steering angle for control is determined from a combination of the offset, heading error and the current steering angle. Results show that the vehicle follows the desired line along the crop row to within an acceptable tolerance.
机译：本文介绍了一种用于裁剪行管理的视觉引导拖拉机，适用于作为除草和农药和除草剂的应用等任务。 车辆在作物行上升高，捕获从中获得标题和偏移误差的图像以校正转向角。 视觉系统的算法首先执行根据使用IISI颜色变换的颜色差异分离沟槽和裁剪区域，然后应用最小二乘法以找到两个区域之间的边界。 基于这些边界线，使用透视图变换来识别来自所需线的串联和偏移误差。 控制的转向角由偏移，出头误差和电流转向角的组合确定。 结果表明，车辆沿着作物行沿着作物行遵循所需的线路，以便在可接受的公差范围内。

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