对农业环境中无人智能车辆导航的多图像数据融合研究



对农业环境中无人智能车辆导航的多图像数据融合研究

自动导航是智能机器人最具代表性的能力之一，其特点是可以应用视觉导航系统进行导航。机器人平台正在被广泛地应用于实际车辆领域，并且进行了进一步探索。有相当一部分的无人车和无人机使用图像捕捉来识别环境，并且做出相应的反应动作。这些技术需要具有实时性，以提供一个可以做出准确反应的适当执行时间。

由于世界市场竞争力增大，因此机器人技术在农业生产中的应用日益增加。移动机器人在农业生产中的使用主要在于提高生产率，减少材料浪费，减少因经验不足、疲劳或者注意力不集中而造成的事故，并且避免操作机构异常情况带来的危险。视觉导航是机器人领域重要的研究部分，因为相机的成本很低，容易获得较好的结果。

本文研究的重点是通过GPS预先收集乡村环境来导航无人车辆的运行。研究通过提供包含了环境信息（障碍物和空地）的云点图来指导车辆的运行。障碍物的探测通过两个系统：一是基于单目的检查；二是立体视觉的检测。两个系统都是使用相机进行图像捕捉。通过合并两个系统对障碍物的检查来估计环境的占用率。

Utino V M et al. 2014 IEEE International Conference on SBR- LARS Robotics Symposium and Robocontrol (SBR LARS Robocontrol), 18Oct- 23 Oct, 2014.

编译：郭大磊