一种基于组合信息的农业障碍物属性检测方法技术

本发明专利技术一种基于组合信息的农业障碍物属性检测方法，包括（1）采集农机前方图像及激光点云信息（2）对获取的图像和激光点云进行预处理（3）搭建深度学习模型构建（4）利用SSD算法识别障碍物类型信息（5）对激光点云数据进行聚类（6）获取障碍物距离和尺寸信息6个步骤。其特征在于：农机通过单目相机利用SSD深度学习算法获取障碍物类型信息，通过2D激光扫描仪利用聚类算法获取障碍物距离和尺寸信息，通过改进人工势场法重新规划局部路径，最终实现对静态障碍物避障作业。本发明专利技术克服了单一传感器获取信息量不足的弊端，同时降低了检测系统成本，提高了农机自动导航过程中的可靠性和安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于组合信息的农业障碍物属性检测方法
本专利技术涉及一种障碍物属性检测方法，具体涉及一种基于组合信息的农业障碍物属性检测方法，属于农业机械控制与检测领域。
技术介绍
真实的农业大田是复杂的非结构化环境，在农机自动导航作业行进路线上不可避免存在大量障碍物，包括高土堆或坑、电线杆、人工放置的农具以及人、家畜和其他行驶的农机等，如果不通过传感器实时感知并及时避开，会造成严重的人身和财产安全问题。目前用于障碍物检测的传感器主要分为超声波、激光雷达和机器视觉三类。超声波是一种频率高于人耳听觉上限的声波，通过传感器发出超声波，遇物体反射后，传感器计算超声波的飞行时间（TOF）从而确定物体的大致位置，具有方向性好、穿透能力强等优点，但超声波检测障碍物空间位置的准确性较差，误差在10~50cm左右，同时环境噪音或者多个传感器之间的相互干扰会造成检测系统的频繁误判。激光雷达传感器是通过发射器向目标发射激光束，将接收到的反射信号与发射信号比较，处理后得到目标的相关信息，基本原理与超声波测距类似，但该技术依据光速计算距离，而光的传播速度基本不受环境影响，因此激光雷达具有精度高和分辨能力强的优点，但价格高昂、检测内容单一。机器视觉是一项基于数字图像处理的综合技术，具有检测范围宽广、获取信息丰富等优势，被广泛应用于障碍物检测领域中。目前常用的视觉传感器分为单目和双目两种。单目视觉具有操作简单，价格低廉等优势，但由于结构限制无法获取障碍物的位置和距离信息。双目视觉是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法，但该技术硬件构造复杂，价格昂贵，对处理器性能要求高，因此在实际的农业生产应用中相对较少。
技术实现思路
针对上述现有技术中存在的问题与缺陷，本专利技术提供了一种基于组合信息的农业障碍物属性检测方法，该方法针对农机自动导航过程中的安全行驶控制技术与装置需求，集成激光雷达和机器视觉传感技术，利用组合多源信息的障碍物识别算法，准确获取障碍物位置、尺寸和类型等相关属性信息，并可以根据障碍物类型、状态信息和安全级别，进行最优避障路径规划，控制农机实现对静态障碍物避障作业，保障农机安全运行，该方法具有获取信息全面、价格低等优势，能够在市场大范围内普及。本专利技术是通过以下技术方案实现的：一种基于组合信息的农业障碍物属性检测方法包括（1）采集农机前方图像及激光点云信息（2）对获取的图像和激光点云进行预处理（3）搭建深度学习模型构建（4）利用SSD算法识别障碍物类型信息（5）对激光点云数据进行聚类（6）获取障碍物距离和尺寸信息。本专利技术基于上述方法，其工作原理是：在实际作业过程中农机通过安装在前方的单目相机和2D激光扫描仪实时获取行进路径上的图像和激光点云信息，高性能PC通过串口获取所有数据并完成图像和激光点云的滤波处理。其次高性能PC通过并行的方式，利用搭建好的深度学习框架，通过SSD算法实现障碍物类别信息的获取，同时利用激光聚类的方法实现障碍物距离和尺寸信息的获取，完成农业障碍物属性检测。本专利技术一种基于组合信息的农业障碍物属性检测方法的有益效果是：所提供的农业障碍物属性检测方法可以克服单一传感器获取信息量不足的弊端，同时降低了检测系统成本，提高了农机自动导航过程中的可靠性和安全性。附图说明图1为本专利技术一种基于组合信息的农业障碍物属性检测方法原理图。图2为本专利技术一种基于组合信息的农业障碍物属性检测方法硬件结构图。图3为本专利技术一种基于组合信息的农业障碍物属性检测方法实现流程图。具体实施方式下面结合附图1-3对本专利技术作更进一步的说明。一种基于组合信息的农业障碍物属性检测方法，包括（1）采集农机前方图像及激光点云信息（2）对获取的图像和激光点云进行预处理（3）搭建深度学习模型构建（4）利用SSD算法识别障碍物类型信息（5）对激光点云数据进行聚类（6）获取障碍物距离和尺寸信息6个步骤。为实现障碍物属性检测，其硬件是由高清单目CCD相机，2D激光测距仪，高性能PC，主控制器、前轮转角传感器、电机驱动器、转向电机、制动电机、转向执行机构和制动执行机构组成，其特征在于：所述的高清单目CCD相机和2D激光测距仪通过螺栓连接安装在农机前端，并通过串口与所述高性能PC进行通信，所述的前轮转角传感器安装在车辆前轮轴上并与主控制器相连，所述的转向电机和制动电机分别安装在车辆转向执行机构和车辆制动执行机构上，并分别与电机驱动器相连，所述的电机驱动器与主控制器相连，所述的主控制器与高性能PC通过RS232双向连接，所述的高性能PC包括操作系统、存储单元、GPU和CPU微处理器单元和GUI监控界面。高清单目CCD相机和2D激光测距仪采集车辆前方信息，并通过组合算法将障碍物属性特征通过串口传给高性能PC，高性能PC首先对判断是否存在障碍物，若不存在，车辆正常行驶；若存在，高性能PC再判断障碍物预警等级。若障碍物预警等级为高，则主控制器将会控制制动电机转动，使车辆紧急制动；若预警等级为低，高性能PC利用改进人工势场法重新规划局部路径。前轮转角传感器采集农机当前前轮转角信息并传输给主控制器，主控制器通过模糊PID控制将转角信息转换成控制信号输出给电机驱动器，驱动器通过控制转向电机转动从而带动车辆转向执行机构动作，使车辆转角达到目标值，最终实现对静态障碍物避障作业。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于组合信息的农业障碍物属性检测方法，包括（1）采集农机前方图像及激光点云信息（2）对获取的图像和激光点云进行预处理（3）搭建深度学习模型构建（4）利用SSD算法识别障碍物类型信息（5）对激光点云数据进行聚类（6）获取障碍物距离和尺寸信息6个步骤。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于组合信息的农业障碍物属性检测方法，包括（1）采集农机前方图像及激光点云信息（2）对获取的图像和激光点云进行预处理（3）搭建深度学习模型构建（4）利用SSD算法识别障碍物类型信息（5）对激光点云数据进行聚类（6）获取障碍物距离和尺寸信息6个步骤。


2.根据权利要求1所述的一种基于组合信息的农业障碍物属性检测方法，其特征在于：硬件是由高清单目CCD相机，2D激光测距仪，高性能PC，主控制器、前轮转角传感器、电机驱...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈军，郭成洋，许兴时，张硕，高泽宁，
申请(专利权)人：西北农林科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61