基于机器视觉的农业机器人运动障碍检测及避障策略研究

论文摘要

真实的农田环境非常复杂,其中不仅存在着静态障碍物,还存在着一些动态障碍物,故如何实现对动态障碍物进行检测以及避障,是农业机器人导航领域的重要研究内容之一。本文以双目相机获取的视觉信息为基础,针对运动障碍检测,动态障碍物避障策略对农业机器人进行了研究,主要内容和结论如下：针对农业移动机器人在自主导航运动中检测移动障碍目标问题,提出了一种新的室外非结构环境下运动障碍检测算法。首先依据视觉图像信息对机器人自运动引起的图像运动进行补偿,而后再应用通常的帧差法来检测运动障碍目标。实验结果表明该算法可以准确、实时的完成运动障碍物在线检测,为后续的避障工作打下良好基础。通过对目前机器人导航研究中所提出的一些避障策略进行比较分析,选取速度障碍法与模糊控制算法这两种被认为较优的算法进行深入分析研究,根据算法的使用特点以及本文研究所使用的移动平台、传感器的自身特性,制定了相应的避障策略,通过室外实验验证了避障策略的可行性。本文对运动障碍检测,以及避障策略进行了深入研究,为农业机器人导航提供了一条可行途径。

论文目录

• 目录
• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 本课题研究背景和意义
• 1.2 移动机器人自主导航的研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.3 本文的主要研究内容
• 1.4 论文简介
• 第二章 农业机器人运动障碍检测
• 2.1 室外非结构环境下农业机器人运动障碍检测
• 2.1.1 传统障碍物检测方法
• 2.1.1.1 基于两帧差分的运动检测
• 2.1.1.2 基于三帧差分的运动检测
• 2.1.2 改进的在线运动检测
• 2.1.2.1 机器人自运动补偿
• 2.1.2.2 Harris角点提取与匹配
• 2.1.2.3 转换矩阵求解
• 2.1.2.4 运动障碍检测
• 2.1.3 运动障碍速度计算
• 2.2 本章小结
• 第三章 农业机器人避障策略研究
• 3.1 目前常用避障策略的比较分析
• 3.1.1 基于环境模型的移动机器人路径规划方法
• 3.1.2 基于传感器信息的移动机器人路径规划方法
• 3.1.3 其他几种常用的路径规划方法
• 3.2 速度障碍法的基本思想
• 3.3 速度障碍法存在的问题
• 3.4 改进的速度障碍法
• 3.4.1 相关定义
• 3.4.2 基于行为动力学建模
• 3.4.3 基于行为动力学的避碰规划和控制
• 3.4.4 速度变化空间中的避碰规划
• 3.5 仿真实验及分析
• 3.6 模糊控制理论
• 3.7 模糊控制算法的设计实现
• 3.7.1 建立输入量和输出量模糊语言及其隶属度函数
• 3.7.2 建立路径规划的模糊控制规则
• 3.7.3 路径规划的模糊推理和解模糊
• 3.8 移动机器人平台介绍及室外导航实验
• 3.9 本章小结
• 第四章 结论和对未来工作的建议
• 4.1 研究结论
• 4.2 主要创新点
• 4.3 对未来工作的建议
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间发表的论文