基于圖像處理的智能割草機(jī)器人路徑規(guī)劃研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)器人視覺在不同領(lǐng)域得到廣泛使用。全自動(dòng)割草機(jī)器人通過提取草地圖像的紋理特征可以有效地?cái)M合出工作分界線，從而有助于智能割草機(jī)器人后期的路徑規(guī)劃研究。
　　本文利用灰度共生矩陣提取草地的紋理特征分割圖。最終根據(jù)人眼的視覺特性擬合出一條分界線并用于后期的路徑規(guī)劃。研究的主要的工作有。
　　（1）紋理特征提取技術(shù)研究
　　論述了圖像紋理特征的意義和涉及領(lǐng)域。分別從模型、統(tǒng)計(jì)、頻譜、結(jié)構(gòu)四個(gè)方面對(duì)現(xiàn)有的

2、紋理特征提取技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)分析并對(duì)其中幾種算法的實(shí)驗(yàn)效果進(jìn)行了對(duì)比。
　　（2）基于灰度共生矩陣的草地紋理分割技術(shù)研究
　　將灰度共生矩陣算法運(yùn)用到草地圖像的紋理分割中。通過比較“自相關(guān)”“對(duì)比度”“能量”“均勻性”四個(gè)不同性質(zhì)的特征值矩陣，“3×3”“5×5”“7×7”“9×9”四個(gè)不同大小的歷遍窗口以及“8”“16”“32”“64”四個(gè)不同數(shù)量等級(jí)的灰度級(jí)數(shù)最后形成的紋理分割效果圖，選取了一組最佳分割參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在

3、選取適當(dāng)參數(shù)的基礎(chǔ)上，利用灰度共生矩陣能較好地提取草地圖像的紋理特性。
　?。?）基于紋理分割圖的草地分界線提取
　　利用人眼分辨圖像分界線時(shí)的常規(guī)判斷，提出了一種基于草地紋理分割圖的分界線擬合算法。首先將紋理特征二值圖分割成若干寬度相同的橫條，通過計(jì)算每個(gè)橫條內(nèi)黑色像素點(diǎn)的占有比確定輪廓?dú)v遍器大小。然后根據(jù)黑色像素點(diǎn)離散率適當(dāng)增加歷遍器長(zhǎng)度，本文提出固定值增加和變動(dòng)值增加兩種方法并進(jìn)行了比較分析。接著利用已確定的輪廓?dú)v遍器

4、對(duì)分割后的單個(gè)橫條進(jìn)行像素點(diǎn)的逐列歷遍，從而擬定出當(dāng)前橫條的分割點(diǎn)位置。最后，將每個(gè)橫條得到的分割點(diǎn)用直線連起來。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能較為準(zhǔn)確地?cái)M合出分割點(diǎn)位置，從而達(dá)到對(duì)草地圖像未割區(qū)域和已割區(qū)域的區(qū)分。
　　（4）基于擬合分界線的路徑規(guī)劃
　　根據(jù)第4章擬合的分界線對(duì)割草機(jī)器人進(jìn)行路徑規(guī)劃。首先將圖像中的分割點(diǎn)位置一一投射到實(shí)際區(qū)域內(nèi)。然后通過對(duì)分割點(diǎn)之間的角度差和距離差進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析計(jì)算出割草機(jī)器人在每個(gè)分割點(diǎn)所需轉(zhuǎn)動(dòng)的