基于模糊控制算法的果园路径视觉导航方法、系统和介质技术方案

本发明专利技术公开了基于模糊控制算法的果园路径视觉导航方法、系统和介质，首先获取果园引导轨迹图像，然后获取果园引导轨迹图像进行预处理；针对于预处理后的果园引导轨迹图像依次进行阈值分割、二值化和腐蚀处理，得到第一图像；在第一图像的垂直中线上选择多个种子点，通过所有种子点的左侧像素点个数计算得到输入量PCLeft，通过所有种子点的右侧像素点个数计算得到输入量PCRight；针对于输入量PCLeft、PCRight，用小、中和大三种隶属函数进行模糊化；根据模糊化规则库以及输入量PCLeft、PCRight模糊化结果，得出在果园引导轨迹上行驶的果园车辆的速度和转向角度。本发明专利技术具有能够准确的引导果园车辆在果园路径中进行行驶的优点。

Vision navigation method, system and medium of orchard path based on fuzzy control algorithm

【技术实现步骤摘要】
基于模糊控制算法的果园路径视觉导航方法、系统和介质
本专利技术涉及农业运输导航领域，特别涉及一种基于模糊控制算法的果园路径视觉导航方法、系统和介质。
技术介绍
我国是农业大国，其中水果种植生产在产量和种植面积均居于世界前列。随着我国果园种植发展和种植面积逐年扩大，规范的果园种植生产渐成规模。对于我国水果种植其种植面积之广，分布地域之大以及目前我国农村劳动力外流严重的情况下，已经凸显我国果园农用初段自动化运输的迫切需求。在国外农业智能机械跟国内相比，国外农业机械发展具有工业技术基础和发展更迅速，随着规范化的新农业生产模式和新技术的推出，而且国外的人口密度稀疏，农业自动化机械成为国外农业生产的主力。结合我国人口老龄化的趋势，新型的自动化农业机械也将会是未来我国农业生产的主要动力。因此我国农业运输自动化运输受到越来越多的关注，而实现农业运输自动化也成为了农业机械装备应用自动化控制技术的一个重要研究方向。视觉导航是一种是利用传感器感知周围环境信息作为载具运行的导航技术。近年来，国内的大型制造企业对工业AGV(无人搬运车)的运用日益广泛。各高校也对该技术进行了相关的优化研究，例如哈尔滨工业大学提出的遗传算法运输系统调度和最短路径规划，将工业AGV引入规范化的农业种植当中，对于农业运输和农业自动机械化的发展是巨大的。但是，国内在农用视觉导航方面的应用还是研究较少，且国内农业机械陆渡运输无人程度普遍不高，视觉导航在农业机械的运输应用领域还有很大发展空间。
技术实现思路
本专利技术的第一目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于模糊控制算法的果园路径视觉导航方法，通过该方法能够准确的引导果园车辆在果园路径中进行行驶。本专利技术的第二目的在于提供一种基于模糊控制算法的果园路径视觉导航系统。本专利技术的第三目的在于提供一种存储介质。本专利技术的第四目的在于提供一种计算设备。本专利技术的第一目的通过下述技术方案实现：一种基于模糊控制算法的果园路径视觉导航方法，步骤如下：步骤S1、获取果园引导轨迹图像；步骤S2、针对于果园引导轨迹图像，获取色彩空间并进行预处理；步骤S3、针对于预处理后的果园引导轨迹图像，依次进行阈值分割、二值化和腐蚀处理，得到第一图像；步骤S4、针对于第一图像，在该图像的垂直中线上选择多个种子点；计算各种子点同一水平线上，处于各种子点左侧的像素点个数和右侧的像素点个数；步骤S5、通过所有种子点的左侧像素点个数计算得到输入量PCLeft，通过所有种子点的右侧像素点个数计算得到输入量PCRight；步骤S6、针对于输入量PCLeft、PCRight，用小、中和大三种隶属函数进行模糊化；步骤S7、根据模糊化规则库以及输入量PCLeft、PCRight模糊化结果，得出在果园引导轨迹上果园车辆要行驶的速度和转向角度。优选的，果园引导轨迹由果园中铺设的草地形成；果园引导轨迹图像通过单目相机拍摄得到，所述单目相机设置于在果园引导轨迹上行驶的果园车辆上；所述单目相机通过棋盘标定板进行校准标定。优选的，所述步骤S2中，针对于果园引导轨迹图像，获取的是HSI色彩空间中的H分量图，具体为：其中R、G、B分别为果园引导轨迹图像在RGB空间的红色、绿色和蓝色分量；所述步骤S2中针对于果园引导轨迹图像的HSI色彩空间中的H分量图进行预处理，预处理包括均值滤波处理。优选的，所述步骤S3中，针对于预处理后的果园引导轨迹图像进行阈值分割处理时，采用Otsu’s算法计算图像的最佳阈值T，具体为：T＝Max[w0.(u0-u)2+w1.(u1-u)2]；其中w0为预处理后的果园引导轨迹图像的背景图像比例，u0为预处理后的果园引导轨迹图像的背景图像灰度均值，w1为预处理后的果园引导轨迹图像的前景图像比例，u1为预处理后的果园引导轨迹图像的前景图像灰度均值，u为预处理后的果园引导轨迹图像整幅图像的均值。优选的，所述步骤S5中，所有种子点左侧像素点个数求和得到输入量PCLeft，将所有种子点右侧像素点个数求和得到输入量PCRight：其中，pcli为种子点si同一水平线上处于种子点si左侧的像素点个数；pcri为种子点si同一水平线上处于种子点si右侧的像素点个数，N为第一图像的垂直中线上选择的种子点总数。优选的，所述步骤S6中，针对于输入量PCLeft，用小、中和大三种隶属函数进行模糊化，分别为：其中μs(PCLeft)为输入量PCLeft小的隶属函数，μM(PCLeft)为输入量PCLeft中的隶属函数，μL(PCLeft)为输入量PCLeft大的隶属函数；其中Sb1、Sc1、ma1、mb1、mc1、la1和lb1为定值；其中Sb1<Sc1、ma1<mb1<mc1、la1<lb1；Sb1<mb1<lb1；所述步骤S6中，针对于输入量PCRight，用小、中和大三种隶属函数进行模糊化，分别为：其中μs(PCRight)为输入量PCRight小的隶属函数，μM(PCRight)为输入量PCRight中的隶属函数，μL(PCRight)为输入量PCRight大的隶属函数；其中Sbr、Scr、mar、mbr、mcr、lar和lbr为定值；其中Sbr<Scr、mar<mbr<mcr、lar<lbr；Sbr<mbr<lbr。本专利技术的第二目的通过下述技术方案实现：一种基于模糊控制算法的果园路径视觉导航系统，其特征在于，包括控制器、图像采集设备和转角控制系统；所述控制器，用于本专利技术第一目的所述的基于模糊控制算法的果园路径视觉导航方法；所述图像采集设备连接控制器，用于将采集到的果园引导轨迹图像发送给控制器；所述转角控制系统连接在果园车辆转向机构和控制器之间，用于获取控制器执行果园路径视觉导航方法后得到的果园车辆的转向角度信息，根据转向角度信息控制转向机构进行转向；所述控制器通过电机驱动装置模块连接果园车辆电机，根据控制器执行果园路径视觉导航方法后得到的果园车辆要行驶的速度控制电机的转动速度。优选的，所述转角控制系统包括电位器、放大器、直流电动机和减速器；控制器的第一IO端口依次连接电位器、放大器、直流电动机和减速器后连接果园车辆转向机构；控制器的第二IO端口连接转角控制系统中减速器的转向角度信输出端，用于获取转角控制系统中减速器输出的转向角度信息，将该转向角度信息和执行果园路径视觉导航方法后得到的果园车辆的转向角度信息进行比较，根据比较结果输出相应信号控制电位器的工作。本专利技术的第三目的通过下述技术方案实现：一种存储介质，存储有程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时，实现本专利技术第一目的所述的基于模糊控制算法的果园路径视觉导航方法。本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于模糊控制算法的果园路径视觉导航方法，其特征在于，步骤如下：/n步骤S1、获取果园引导轨迹图像；/n步骤S2、针对于果园引导轨迹图像，获取色彩空间并进行预处理；/n步骤S3、针对于预处理后的果园引导轨迹图像，依次进行阈值分割、二值化和腐蚀处理，得到第一图像；/n步骤S4、针对于第一图像，在该图像的垂直中线上选择多个种子点；计算各种子点同一水平线上，处于各种子点左侧的像素点个数和右侧的像素点个数；/n步骤S5、通过所有种子点的左侧像素点个数计算得到输入量PCLeft，通过所有种子点的右侧像素点个数计算得到输入量PCRight；/n步骤S6、针对于输入量PCLeft、PCRight，用小、中和大三种隶属函数进行模糊化；/n步骤S7、根据模糊化规则库以及输入量PCLeft、PCRight模糊化结果，得出在果园引导轨迹上果园车辆要行驶的速度和转向角度。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于模糊控制算法的果园路径视觉导航方法，其特征在于，步骤如下：
步骤S1、获取果园引导轨迹图像；
步骤S2、针对于果园引导轨迹图像，获取色彩空间并进行预处理；
步骤S3、针对于预处理后的果园引导轨迹图像，依次进行阈值分割、二值化和腐蚀处理，得到第一图像；
步骤S4、针对于第一图像，在该图像的垂直中线上选择多个种子点；计算各种子点同一水平线上，处于各种子点左侧的像素点个数和右侧的像素点个数；
步骤S5、通过所有种子点的左侧像素点个数计算得到输入量PCLeft，通过所有种子点的右侧像素点个数计算得到输入量PCRight；
步骤S6、针对于输入量PCLeft、PCRight，用小、中和大三种隶属函数进行模糊化；
步骤S7、根据模糊化规则库以及输入量PCLeft、PCRight模糊化结果，得出在果园引导轨迹上果园车辆要行驶的速度和转向角度。


2.根据权利要求1所述的基于模糊控制算法的果园路径视觉导航方法，其特征在于，果园引导轨迹由果园中铺设的草地形成；
果园引导轨迹图像通过单目相机拍摄得到，所述单目相机设置于在果园引导轨迹上行驶的果园车辆上；
所述单目相机通过棋盘标定板进行校准标定。


3.根据权利要求1所述的基于模糊控制算法的果园路径视觉导航方法，其特征在于，所述步骤S2中，针对于果园引导轨迹图像，获取的是HSI色彩空间中的H分量图，具体为：






其中R、G、B分别为果园引导轨迹图像在RGB空间的红色、绿色和蓝色分量；
所述步骤S2中针对于果园引导轨迹图像的HSI色彩空间中的H分量图进行预处理，预处理包括均值滤波处理。


4.根据权利要求1所述的基于模糊控制算法的果园路径视觉导航方法，其特征在于，所述步骤S3中，针对于预处理后的果园引导轨迹图像进行阈值分割处理时，采用Otsu’s算法计算图像的最佳阈值T，具体为：
T＝Max[w0.(u0-u)2+w1.(u1-u)2]；
其中w0为预处理后的果园引导轨迹图像的背景图像比例，u0为预处理后的果园引导轨迹图像的背景图像灰度均值，w1为预处理后的果园引导轨迹图像的前景图像比例，u1为预处理后的果园引导轨迹图像的前景图像灰度均值，u为预处理后的果园引导轨迹图像整幅图像的均值。


5.根据权利要求1所述的基于模糊控制算法的果园路径视觉导航方法，其特征在于，所述步骤S5中，所有种子点左侧像素点个数求和得到输入量PCLeft，将所有种子点右侧像素点个数求和得到输入量PCRight：






其中，pcli为种子点si同一水平线上处于种子点si左侧的像素点个数；pcri为种子点si同一水平线上处于种子点si右侧的像素点个数，N为第一图像的垂直中线上选择的种子点总数。


6.根据权利要求1所述的基于模糊控制算法的果园路...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴伟斌，冉晓，汪小名，张震邦，许健，游展辉，黄家曦，朱文博，岳丹丹，梁荣轩，陈明，刘强，陈祖元，罗安生，欧伟谋，郑礼军，
申请(专利权)人：华南农业大学，
类型：发明
国别省市：广东;44