【摘 要】
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我国是果业大国,果树种植面积每年都在不断扩大,农业智能化装备在果园中的应用有效改善了果园作业的工作效率和精度,同时减轻了工作人员的劳动强度。将RTK-BDS和RGB-D深度相机为导航感知设备搭载在果园喷雾机器人上,以实现果园喷雾机器人的自主导航作业,主要研究内容如下:（1）搭建果园喷雾机器人自主导航试验平台。基于履带式移动底盘进行了果园喷雾机器人感知控制系统的设计,通过RTK-BDS、RGB-D深
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我国是果业大国,果树种植面积每年都在不断扩大,农业智能化装备在果园中的应用有效改善了果园作业的工作效率和精度,同时减轻了工作人员的劳动强度。将RTK-BDS和RGB-D深度相机为导航感知设备搭载在果园喷雾机器人上,以实现果园喷雾机器人的自主导航作业,主要研究内容如下:（1）搭建果园喷雾机器人自主导航试验平台。基于履带式移动底盘进行了果园喷雾机器人感知控制系统的设计,通过RTK-BDS、RGB-D深度相机感知果园环境信息,以获取果园全局地图及果树位置,为果园喷雾机器人的全局及局部路径规划提供数据支持。（2）针对基本RRT*算法采样优化时间长、随机采样点及新节点产生存在盲目性等问题,基于RTK-BDS构建的果园环境地图提出了改进的Informed RRT*全局路径规划算法。在Informed RRT*算法基础上,引入了角度偏移约束和反向寻优策略;并且在不同复杂程度的环境下进行实验仿真及比较分析;通过RTKBDS获取果园整体环境信息构建果园地图进行全局路径规划。仿真结果表明,改进的Informed RRT*算法相较于RRT*算法和Informed RRT*算法在平均路径搜索时间分别缩短了69.1%和38.2%,在平均路径长度上分别缩短了6.1%和2.4%。（3）针对果园喷雾机器人行驶过程中因树冠等遮挡导致BDS信号丢失,影响喷雾机器人在果园行间导航的问题,提出了基于多特征树干快速识别的果园喷雾机器人局部路径规划方法。首先通过RGB-D深度相机获取果园的彩色图像和深度信息;接着对预处理后彩色图像进行超像素分割,将颜色信息与深度信息相近的相邻超像素块进行合并;利用树干的宽度特征、颜色特征以及平行边特征来进行树干识别,并在不同光照条件下验证了树干识别算法的准确率;通过深度信息对树干进行定位,并标识果树的位置,从而生成路径拟合中点,拟合成一条道路中心线,再与所规划的全局路径进行结合,从而最终完成果园喷雾机器人的路径规划和导航。
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