水稻插秧机视觉导航系统设计与路径追踪试验

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水稻插秧机进行插秧作业时,插秧机的行走路线主要是直线和“U”型转弯,在直线行走时要求水稻插秧机与已插植秧苗行保持一定距离(30cm)。这种规律性极强的操作对驾驶员来说是枯燥乏味的,水稻插秧机驾驶员长时间驾驶作业后,不能始终如一集中注意力,插秧作业质量就会下降;此外,水稻插秧机的作业速度和效率在不断提高,驾驶员在驾驶高性能插秧机时不得不频繁地停下插秧机为插秧机添加水稻秧苗盘,这使高性能插秧机的效率打了折扣。为降低水稻插秧机驾驶员的劳动强度,并使驾驶员有可能在插秧机行驶过程中短时间内开展驾驶以外的操作如添加水稻秧苗盘,一种能够辅助驾驶员自动或部分自动驾驶水稻插秧机的自动导航系统具有重要意义。本研究拟基于机器视觉技术,设计水稻插秧机视觉导航系统,对水稻插秧机进行部分自动操作,为插秧机视觉导航系统设计奠定基础,主要研究内容包括:水稻插秧机自动转向系统设计。以久保田NSD-8水稻插秧机为研究平台,遵守尽可能不改变插秧机原机构的原则,设计了转向操作机构、离合器操作机构、速度档位操作机构和秧板升降操作机构,并设计与之配套的电气控制系统,构建视觉导航水稻插秧机自动转向系统样机,为视觉导航系统设计提供技术支持平台。遥控状态下180°转向和直线行驶试验结果表明该自动转向系统可以实现预定操作,设计的自动转向系统可以为后续水稻插秧机视觉导航系统研究提供技术支持平台。水稻插秧机视觉导航系统设计。经过计算选择合适的镜头和相机;经过对比现有文献和初步试验,视场尺寸为视场远端宽度为2800mm,视场近端宽度为1200mm,视场长度为2500mm,相机高度为1100mm;搭建由Suntime 300C摄像机、Kowa 4.4-11mm镜头和计算机组成的水稻插秧机视觉导航图像采集硬件平台;基于VFW技术,利用MATLAB平台在Windows环境建立图像采集、水稻秧苗图像分割、秧苗位置提取、基准线拟合、导航参数获取等组成模块组成的水稻插秧机视觉导航系统图像采集软件系统和图像处理系统。后续试验结果表明,该系统图像采集与图像处理效果良好,可以用于本研究中。水稻稻田图像导航基准线提取算法研究。针对我国北方插秧期水稻秧苗和稻田图像,首先分析水稻稻田图像中秧苗、水、秸秆残茬、泡沫和泥在HIS和I1I2I3正交彩色空间下各分量灰度值差异,将采集到的图像用正交彩色空间的I3颜色分量转换为灰度图像;比较多种阈值计算方法,采用最大类间方差法求取分割阈值,并分割秧苗图像获得二值图像;在二值图像上添加掩膜,去除图像上部左、右角“断垄”秧苗图像,以提高基准线识别精度;采用垂直投影法提取定位点,用定位点差值均值法去除伪定位点并检测“断垄”点,用近邻法对定位点进行列间归类,经过判断后采用稳健回归法拟合成直线作为水稻插秧机路径追踪的导航基准线。将该基准线与人工提取的基准线比较,平均误差率为0.78%,小于5%,证明该方法有效。使用该方法识别了20幅稻田图像,平均误差率为2.33%,试验结果表明该方法能够为水稻插秧机路径追踪提供参考路径。水稻插秧机导航参数获取算法研究。采用霍夫变换提取水稻秧苗基准线在图像空间的导航参数,建立水稻秧苗行中心线在世界坐标系和图像坐标系的映射关系,采用张正友法标定摄像头内外部参数,获取世界坐标系中水稻秧苗中心线与水稻插秧机的相对位置关系。通过在地面放置人工标志线,单帧图像导航参数静态获取试验结果表明:实测的λw和计算得到的λw差值的均值为4.9mmm,方差为5.4mmm;实测的θw和计算得到的θw差值的均值为4.76°,方差为5.07°。单帧图像导航参数实时获取试验结果表明受发动机振动、光照条件改变影响,获取的导航参数在一定范围内波动。利用视频图像帧中图像的连续性,采用均值滤波法处理连续帧的导航参数,多帧图像导航参数获取试验结果表明该方法能有效降低导航参数变化范围,降低异常值对导航精度的影响。水稻插秧机视觉导航系统导航控制器设计。采用基于驾驶员模拟技术,设计了以航向偏差和横向位置偏差作为输入变量,插秧机转向轮期望转角作为输出变量,构建了二维模糊控制器;使用简化的二轮车运动学模型进行路径追踪斜坡响应和阶跃响应仿真分析,通过仿真结果总结水稻插秧机路径追踪转向操作规律。开展人工驾驶水稻插秧机路径追踪试验,结果表明人工驾驶水稻插秧机路径追踪转向操作规律与本研究设计模糊控制器控制水稻插秧机路径追踪过程中的转向规律相同,说明本研究设计的二维模糊控制器达到预定目的,可以为水稻插秧机路径追踪起到决策作用。水稻插秧机视觉导航路径追踪试验。人工驾驶水稻插秧机路径追踪行驶轨迹的峰值距离为4.2m,调整距离为4.6m,稳态误差为0.005m;位置偏差为0.3m时的视觉导航水稻插秧机路径追踪行驶轨迹稳态误差为0.01m、超调距离为0.03m、初次调整距离为3.6m、调整距离为5.4m;视觉导航水稻插秧机路径追踪直线行驶田间试验结果为最大偏差24cm,平均偏差7.9cm。通过水稻插秧机视觉导航路径追踪试验表明,本研究设计的视觉导航系统可以控制水稻插秧机追踪预定义路径,但精度有待提高。
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