針對車輛果園行間自主導航出現(xiàn)的車輛偏航、非相鄰樹行干擾、植株缺失、樹行彎曲等問題,提出一種基于激光雷達的行間路徑提取方法,構建多樣化虛擬果園環(huán)境仿真行間路徑導航過程,評估路徑提取算法性能。行間路徑提取時,采用二維激光雷達(Light detection and ranging,Li DAR)獲取果園樹干測量數(shù)據(jù),通過中值濾波削弱測量噪聲,設計橢圓感興趣區(qū)域(Region of interest,ROI)提取相鄰樹行,提出兩步樹行分割法獲取相鄰樹行數(shù)據(jù),通過最小二乘法擬合樹行直線,將樹行中心線作為導航路徑。行間導航仿真時,建立虛擬果園環(huán)境和Li DAR測量模型,基于仿真測量數(shù)據(jù)生成導航路徑,經(jīng)過一階數(shù)字低通濾波后實時控制車輛運動。仿真實驗中,設置果樹種植偏差為±20 cm,樹干直徑偏差為±3 cm,Li DAR測量誤差為±3 cm。實驗結果表明,本文方法在車輛偏航、缺樹、曲線樹行等情況下均能準確提取導航路徑,在偏航角不大于15°、橫向偏差不大于1 m、缺樹率不大于25%時均能將車輛軌跡與道路中心線的橫向偏差控制在±14 cm內(nèi)。

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【部分圖文】：

圖2 中值濾波結果

由于LiDAR測量值與真實值之間存在測量誤差，需要進行數(shù)據(jù)濾波�？紤]到樹干邊界測量點會出現(xiàn)跳變，故采用中值濾波，將測量點距離值設置為以該測量點為中心的鄰域內(nèi)所有測量點的距離中值。圖2給出了一段樹干測量數(shù)據(jù)的濾波結果，在削弱測量誤差的同時較好地保留了樹干邊界點信息。1.3感興趣....

圖3 圓形ROI和橢圓ROI示意圖

為去除非相鄰樹行干擾，設置ROI提取兩側(cè)相鄰樹行。本文采用橢圓ROI，以極軸為長軸方向，與圓形ROI相比，橢圓ROI能夠擴大探測面積，在同等寬度下采集到更多的樹行信息，提高樹行直線的擬合精度，如圖3所示。橢圓極坐標方程如下

圖5 虛擬果園環(huán)境

式(5)、(6)可組合使用，以模擬更加復雜的果園環(huán)境。2.2LiDAR測量模型

圖6 局部路徑規(guī)劃方案

利用前文介紹的路徑提取方法，采用局部路徑規(guī)劃實現(xiàn)車輛導航，如圖6所示。假設t時刻車輛位置為(xv(t),yv(t))，方向為γv(t)，首先利用LiDAR測量模型獲取當前測量數(shù)據(jù){(θi(t),ri(t))}iN=1，然后采用路徑提取方法估計導航路徑參數(shù)Δx(t)和α(t)，最....

本文編號：4012222