路径定位信息获取技术是温室园艺作业机器人智能化的关键技术,以机器视觉为主的机器人路径检测已成为该领域的研究热点。本文针对温室作物垄间的环境特点,借助垄间加热管对前行路径进行识别,以获取前行路径信息;同时以温室内吊蔓绳为参照物进行机器人停车位置点的视觉检测,以获取温室作业机器人定点停车位置信息;最后,提出一种机器人行走双模控制策略,以实现温室作业机器人自行走的智能化。　　 (1)针对温室非结构作业环境和复杂背景下作业机器人路径识别检测问题开展研究。在HIS颜色空间分析温室垄间道路图像在各分量的分布特性,依据Ⅰ分量直方图采用迭代法进行图像自适应阈值分割,对分割后二值图像利用目标区域的边缘提取算法获得加热管外缘离散点簇。根据最小二乘法原理对离散点簇拟合得到两条加热管边缘线,在此基础上给出机器人前行定位基准线检测算法,并针对光照不均和作物遮挡对前行路径检测进行了相关试验。试验表明,和Hough变换算法相比,该算法简单快捷,对光照不均具有良好的鲁棒性,对不同遮盖率番茄垄间前行路径准确识别率达91.67%。　　 (2)针对温室作业机器人对植株定位停车作业的信号检测获取问题,提出以吊蔓绳为识别目标并确定停车位置。依据H分量直方图提取吊蔓绳区域,采用面积阈值法和最小外接矩法剔除干扰区域;然后,通过细化算法提取特征点;最后应用最小二乘法拟合吊蔓绳位置,得到一维停车位置信息。试验表明,人工选取停车定位点与算法提取停车定位点最大偏差为11.72像素单位,算法值相对人工值的平均相对误差为1.32%,对100幅图像进行提取试验,正确提取率达93%,表明本研究提出的通过识别定位吊蔓绳获得机器人对植株停车作业的定位信息是可行和有效的,能够满足温室作业机器人定点作业对精度的要求。同时,采用相同的方法基于作物识别对温室苗期定位停车信息获取开展研究。　　 (3)本研究对机器人循定位基准线行走并对株停车作业控制进行仿真研究,对温室作业机器人采用双模复合控制,在此过程中通过两后轮阿克曼转向进行直线跟踪的纠偏,直角转向控制主要采用全轮全方位转向予以实现。鉴于上述问题难以建立精确的数学模型,本文基于模糊控制和PID控制提出一种双模控制策略对系统进行控制。联合仿真试验中机器人行驶速度存在幅值为±0.05m/s的波动,速度控制精度达到5%,仿真行驶轨迹与预设轨迹基本吻合,质心运行稳定,其直线行驶最大横向偏差为1.3 cm。