摘要：卫星导航、视觉导航和雷达导航的成本昂贵、系统构成复杂和适用作业场景有限,在生产特征呈现区域化、适度小规模和分布零散的国内南方水田难以实现便捷跨区域作业和无法适用多农业场景。针对上述问题,该研究以大田环境下无人驾驶农机的牛耕式往复作业路径模式为背景,提出了改进AOA(信号到达角度,Angle-of-Arrival)模式的农业机械无人驾驶导航参数检测系统。该系统采用UWB(超宽带通信,Ultra Wide Band)基站-标签作为检测传感器,设计了TBZ(田边双基站-车身纵向双标签)和TBH(田边双基站-车身横向双标签)2种传感器布置方式,实现农业机械无人驾驶过程中导航参数的快速精准检测。静态试验结果表明:对于2种传感器布置方式,在固定的基站间距和标签间距下,随着标签间距或基站间距的增大导航参数检测精度均有所提高,横向偏差检测误差≤8 cm,航向偏差趋近于0,但不大于1°,并通过正交组合试验方差分析明确了2种传感器布置方式的关键参数对横向偏差和航向偏差检测精度影响的显著性,确定了主次因素和较优参数组合。动态试验结果表明:随着车速增大,横向偏差和航向偏差的检测精度有所降低,横向偏差误差均不超过10 cm,航向偏差的检测误差均小于3°,变异系数均小于10%,说明动态环境下自主导航参数检测系统仍具有较高的检测精度,可满足农机大田自主导航作业需求。研究结果可为研制低成本、高精度和便捷的无人驾驶系统提供参考。

摘要：视觉跟随导航参数空间坐标转换环节是连结视觉环境感知与移动机器人运动控制的关键步骤。为了兼顾移动机器人视觉跟随导航参数转换的实时性和准确性,本文结合摄像机针孔模型,并加入一定约束条件与假设条件,设计了一种适用于单目视觉感知局部区域近似平面的导航参数空间坐标转换算法。同时,研究基于Visual Studio 2013结合OpenCV库开发了导航参数转换算法验证软件并进行实验。试验结果表明,本文设计的算法测量值与理论值平均偏差为23.20mm,平均标准差为11.48,最小偏差值为5.02mm,能满足一般地面移动机器人单目视觉导航的要求。

摘要：将光谱技术与导航技术有机结合是光谱分析技术的一个新颖且重要的应用方向。果实表面的反射光谱特征是果实物质的一种固有特征,果实与树叶、树枝的反射光谱在多个波段都有明显差异,根据果实表面反射光谱的不同,进行导航定位是一项具有实用意义的研究课题。文章提出了一种光谱导航技术,将果实、树叶、树枝的反射光谱作为一个重要的导航参数,利用其差异进行导航。研究结果表明,果树叶光谱在可见-红外区具有明显的"平坦效应";果树枝光谱则是在很宽的波长范围内具有平稳的上升趋势;而果实的反射率具有波动性变化。在850 nm处果实和叶子之间的反射率有较大差别,在这个波段附近设计阈值,则很容易识别果实与树叶。所提出的方法不仅可以快速区分果实、树叶和树枝,还可以有效消除外界环境的干扰。与传统的计算机视觉导航方法相比,光谱导航技术在果树果实定位方面具有一定的特色。

摘要：针对具有预设标志点的场景,提出了一种基于影像序列的室内视觉导航方法。首先讨论了编码标志和普通标志进行设计与布设方法,进而根据标志点的结构特征对在实时获取图像上的特征点进行自动提取,然后根据预设标志点的实际位置及其与相应像点坐标,利用物点与像点的透视关系解算摄像机中心的位置和姿态。最后在研究视觉导航的误差来源的基础上,对室内视觉导航精度进行了理论分析。实验结果验证了基于人工标志的室内视觉导航方法的可行性和有效性。