【技术实现步骤摘要】
融合双目相机和IMU的收割机倒伏作物检测与收获方法
本专利技术属于农业机械领域,尤其是涉及一种融合双目相机和惯性测量单元的收割机倒伏作物检测与收获方法。
技术介绍
倒伏的作物与正常生长的作物相比,其高度更低,且作物之间相互缠绕,导致收割机作业时收获困难。通常情况下,为了收割倒伏的作物,收割机需要降低割台高度以减小割茬高度,降低拨禾轮高度以使拨禾轮能够扶持到作物。而当前对于作物倒伏程度如何,是否需要改变割台部件的参数来收割,在人工操作的机器上需要依靠收割机操作人员的个人经验,这种方法不仅需要消耗大量的人力物力,同时还不能保证较高的收获效率。传统的作物倒伏检测方法主要包括遥感检测与地面检测两种,其中航空、航天遥感监测操纵困难、实时性不够,无法为收获机的作业提供实时有效的作物倒伏信息,采用激光雷达的地面监测技术虽然已经成熟,但是激光雷达存在过于昂贵等显著缺点,无法广泛推广应用。双目视觉是在农业领域中具有广泛应用前景的技术之一,相比于遥感及激光雷达等技术,具有成本低,效率高,适用面广、易与其他设备相结合的显著优点。通过对成熟作物或田野环境进行三维重建,可为自动化农业器械提供重要的深度信息。
技术实现思路
为了解决上述传统方法中遥感实时性低,激光雷达成本高等问题,本专利技术的目的是提供融合双目相机和IMU的收割机倒伏作物检测与收获方法,能够实时准确地分析待收获作物的倒伏情况,并能够针对非平坦区域存在的联合收割机位置姿态变化问题,使用IMU惯性导航传感器对三维信息进行弥补矫正,同时计算割台的收 ...
【技术保护点】
1.融合双目相机和IMU的收割机倒伏作物检测与收获方法,其特征在于:包括如下步骤,/n步骤S1:使用棋盘格标定板对双目相机进行标定,确定绝对世界坐标系,并且采集联合收割机前方工作区域的图片;/n步骤S2:根据步骤S1中标定得到的相机内外参矩阵、畸变参数和左右目相机之间的旋转平移矩阵对相机进行双目校正,计算出重投影矩阵;同时通过双目立体匹配算法,计算出作物区域对应的视差图;/n步骤S3:根据步骤S2中视差图和重投影矩阵,计算出每个像素点在相机坐标系中的三维坐标,并通过相机外参矩阵将其转换到相对世界坐标系中;/n步骤S4:上位机通过相机IMU模块提供的联合收割机位置及姿态信息,矫正步骤S3中得到的三维坐标;并将其转换为三维点云,通过后处理滤波去除噪声和无效点云信息,提取作物表面的有效点云;/n步骤S5:根据三维点云坐标对作物点云进行分析,得到待收获区域内作物倒伏情况,再根据作物的倒伏情况计算联合收割机割台的最优调控策略,进而辅助操作人员收割倒伏作物或者实现自动调控收割倒伏作物,克服因为田间地面不平导致的姿态误差问题,提高联合收割机在收获倒伏作物时收割效率,降低收割成本。/n
【技术特征摘要】
1.融合双目相机和IMU的收割机倒伏作物检测与收获方法,其特征在于:包括如下步骤,
步骤S1:使用棋盘格标定板对双目相机进行标定,确定绝对世界坐标系,并且采集联合收割机前方工作区域的图片;
步骤S2:根据步骤S1中标定得到的相机内外参矩阵、畸变参数和左右目相机之间的旋转平移矩阵对相机进行双目校正,计算出重投影矩阵;同时通过双目立体匹配算法,计算出作物区域对应的视差图;
步骤S3:根据步骤S2中视差图和重投影矩阵,计算出每个像素点在相机坐标系中的三维坐标,并通过相机外参矩阵将其转换到相对世界坐标系中;
步骤S4:上位机通过相机IMU模块提供的联合收割机位置及姿态信息,矫正步骤S3中得到的三维坐标;并将其转换为三维点云,通过后处理滤波去除噪声和无效点云信息,提取作物表面的有效点云;
步骤S5:根据三维点云坐标对作物点云进行分析,得到待收获区域内作物倒伏情况,再根据作物的倒伏情况计算联合收割机割台的最优调控策略,进而辅助操作人员收割倒伏作物或者实现自动调控收割倒伏作物,克服因为田间地面不平导致的姿态误差问题,提高联合收割机在收获倒伏作物时收割效率,降低收割成本。
2.如权利要求1所述的融合双目相机和IMU的收割机倒伏作物检测与收获方法,其特征在于:所述绝对世界坐标系以棋盘格标定板上某个正方形的角点作为原点O0建立坐标系,棋盘标定板所在的平面作为x0轴和y0轴所构成的平面,x0轴和y0轴垂直,方向任意;z0轴、y0轴垂直于x0轴和y0轴所构成的平面向上;
所述的相对世界坐标系Onxnynzn在任意时刻n,与联合收割机位置保持相对不变,其相对于相机的位置和姿态与绝对世界坐标系一致。
3.如权利要求1或2所述的融合双目相机和IMU的收割机倒伏作物检测与收获方法,其特征在于:相机具有内置IMU模块,IMU模块用于及时获取当前相机姿态和位置;由于相机与联合收割机固连,因此,相机姿态和位置能够被认为是联合收割机姿态和位置。
4.如权利要求1或2所述的融合双目相机和IMU的收割机倒伏作物检测与收获方法,其特征在于:外参矩阵...
【专利技术属性】
技术研发人员:闻敬谦,潘政霖,范银冬,
申请(专利权)人:北京理工大学,
类型:发明
国别省市:北京;11
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