基于激光雷达与机器视觉相结合的植保机械导航方式的研究

2016-05-30张永泽艾长胜

科技尚品 2016年1期

张永泽　艾长胜

摘要：现在农用机械进行转向控制是采用GPS作为主要的传感器，但是在植物生长比较茂盛的地方，如在树林或部分果园里GPS接收机的信号会被遮挡，这就会导致农用机械导航失败或碰到障碍物。本文以拖拉机作为研究平台，针对GPS系统在该方面应用的缺陷，提出了一种基于激光雷达与机器视觉相结合的控制方式。在拖拉机上安装旋转编码器，实时反馈拖拉机的实际转向及转角，采用PID控制器作为主要的减小导航路径误差的方法，主要目标是设计基于激光雷达与机器视觉相结合的自主导航系统，实现拖拉机在果园中的自主导航行驶。

关键词：激光雷达；机器视觉；植保机械导航；GPS

0 引言

激光雷达已被广泛应用于测距及避障方面。Carmer and Peterson提出了激光雷达作为传感器在机器人方面的应用。由于激光雷达可进行精确的位置测量，在农用机械的自主导航方面具有广阔的应用前景。近年来，机器视觉在机器人方面也进行了较多的研究，这得益于机器视觉实现的成本较低及良好的性能。机器视觉可以与激光制导系统的性能相媲美。迄今为止，在果园植保机械方面应用自主导航系统所取得的商业性效果甚微。但是，其他类似方面的应用为这项研究提供了有价值的研究方法。文中使用激光雷达与机器视觉传感器进行初步的路径识别，PID控制器进行自主车辆的转向控制，其在移动机器人方面已得到了广泛的应用。

1 系统设计

（1）激光雷达选择日本的URG-04LX-UG，这是一种二维激光雷达测距传感器，其测量范围是240°，角度分辨率是0.35°，完全满足所设计系统的要求。传感器通过RS232或USB设备与外围设备进行信息交换。传感器接收信号的发送通过SCIP2.0协议进行传输，提高了信息传输的效率及准确性。

（2）机器视觉摄像头采用SONY的 FCB-EX780S单反模拟彩色视频摄像机与640×480为一帧的标准镜头，同时配备有图像采集卡，将模拟图像信号转换为数字图像。

对于机器视觉，将颜色设定为路径识别的鉴别标准。首先，输入图像，然后根据外界的实际环境确定阈值。当外界环境条件较差时（光照不充足或有雾的天气），选取较低的阈值；若环境条件较好，则选择较高的阈值。进行摄像机的标定，将像素距离转换成实际距离，可消除在信号采集过程中由于自然光产生的噪声影响。采用形态学处理方法确定行驶路径，并采用最小二乘法确定植物两侧合适的边界。最后，根据确定的边界求解出路径的中心位置作为规划路径，并与当前位置进行比较，确定出位置偏差。

2 初步实验结果

利用串口调试助手实现测距信息的实时采集，完成命令的解读。

（1）发送命令解读。

“47 44 30 30 35 38 30 36 30 30 30 30 0A”

①“47 44”为命令表示符。

②“30 30 35 38”（每一位都加了30），表示起始步是从0058（十六进制）开始的。

③“30 36 30 30”（每一位都加了30），表示结束步是从0600（十六进制）开始的。

④“30 30 0A”所有命令都一样（0A为结束的标志）。

（2）接收命令解讀。

①“47 44 30 30 30 30 31 30 38 30 30 30 0A ”开头，与发送的指令一样。

②“30 30 50 0A”前两个字节表示状态位；第3个字节表示校验和；0A表示换行符。

③“32 38 57 33 64 0A”前4个字节表示时间戳；第5个字节表示校验和；0A表示换行符。