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基于激光雷達的果園行間路徑提取與導(dǎo)航

發(fā)布時間:2024-11-18 22:44
   針對車輛果園行間自主導(dǎo)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(gòu)建多樣化虛擬果園環(huán)境仿真行間路徑導(dǎo)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(shè)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(dǎo)航路徑。行間導(dǎo)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(dǎo)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(shè)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(jié)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(zhǔn)確提取導(dǎo)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)。

【文章頁數(shù)】:7 頁

【部分圖文】:

圖2 中值濾波結(jié)果

圖2 中值濾波結(jié)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(shè)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(jié)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

圖3 圓形ROI和橢圓ROI示意圖

為去除非相鄰樹行干擾,設(shè)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(biāo)方程如下


圖5 虛擬果園環(huán)境

圖5 虛擬果園環(huán)境

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


圖6 局部路徑規(guī)劃方案

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(dǎo)航,如圖6所示。假設(shè)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(dāng)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(dǎo)航路徑參數(shù)Δx(t)和α(t),最....



本文編號:4012222

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