基于GPS和機器視覺的自主導航定位農機設備研究

吳東明，王麗娟

(焦作師范高等專科學校 計算機與信息工程學院，河南 焦作 454000)

基于GPS和機器視覺的自主導航定位農機設備研究

吳東明，王麗娟

(焦作師范高等專科學校 計算機與信息工程學院，河南 焦作 454000)

準確、可靠的位置信息是進行農業機械自動導航的前提，為了提高農機自主定位導航的精度，提出了一種基于GPS和機器視覺聯合導航的定位系統，并介紹了聯合定位導航的方法，最后以實驗得方式驗證了導航的可行性。農機的GPS和機器視覺組合定位系統采用GPS部分對農機的絕對位置進行實時采集，并跟蹤導航角和行駛速度，完成絕對定位；采用機器視覺部分圖像處理的方式，獲得導航基準線和作業目標信息，完成相對定位；采用光電對管實現了避障功能，并采用無線數據的收發，實現了農機的遠程控制。對農機聯合導航機制進行了實驗驗證，結果表明：最大誤差不超過0.1m，精度較高，克服了單一定位方式的不足，提高了農機自主導航的定位效果。

農機設備；機器視覺；自主定位；GPS系統；定位精度

0 引言

農業發展的趨勢是農業設備的自動化與智能化，開發高精度的自主導航裝置是減輕農民勞動強度和提高農業設備自動化的一項新的研究。在我國，當前的農業自動化設備的自主導航能力均不高，有關這方面的研究也做了大量工作，主要集中在機器視覺和GPS單一方向，采用GPS和機器視覺聯合導航機制的研究并不多。為了實現農機的高精度定位和自主導航能力、提高農機的作業效率，本次研究聯合了GPS和機器視覺導航兩種方法，綜合應用了GPS絕對定位和機器視覺的相對定位功能，以期提高農機的自主導航能力和定位效果。

1 農機GPS和機器視覺聯合導航總體設計

在自主導航農業自動化設備中，采用單一的導航方式往往不能夠解決精確導航的問題，目前常用的導航方法是GPS導航和機器視覺導航。農機導航和目標識別裝置，對導航的精度要求較高，因此可以結合兩種方法對農機機導航裝置進行設計，其設計框架如圖1所示。其中，GPS導航的基本功能是為農機提供精確的導航位置、航向和行駛的參數，機器視覺主要是對目標數據進行處理，得到目標的相對位置坐標，然后將兩組信息進行統一，完成定位功能。其定位過程示意圖如圖2所示。

圖1 GPS和機器視覺聯合導航基本框架Fig.1 Basic framework of GPS and machine vision

農機根據GPS和機器視覺聯合采集的信息實現了不同航向和速度下的行駛，并能夠準確地定位到目標，實現連續轉彎等操作。

圖3表示采用GPS和機器視覺聯合導航設計的主板框架圖。農機采用直流電機對驅動，通過GPS實現了農機的精確定位，利用機器視覺實現了目標的準確識別和定位，采用光電對管實現了避障功能。系統還配備了液晶顯示和語音播報功能，整個系統以STC89C52為控制核心，實現了農機的自動化定位和導航功能，并通過無線數據的收發，實現了農機的遠程控制。

圖2 導航農機定位過程示意圖Fig.2 Schematic diagram of the process of navigation

圖3 GPS和機器視覺聯合導航主板設計框圖Fig.3 The main board design for block diagram

GPS and machine vision joint navigation

2 農機GPS和機器視覺組合導航定位方法

組合導航采用GPS和視覺導航兩種坐標系來標定，分別為大地和視覺坐標系，GPS輸出的是農機的經緯度信息。視覺坐標系將攝像機的焦點作為坐標原點，將農機的行駛方向作為X軸的負方向，依據攝像機的參數將圖像坐標系轉換為農機的視覺坐標系，將其定義為(xps，yps)。農機的具體位置由GPS實時獲得，其坐標定義為(xd，yd)，由農機的航行方向和視覺坐標可以求出作業目標的實際大地坐標(xj，yj)。農機航向示意圖如圖4所示。

其中，目標點坐標(xj,yj)可以利用公式(1)得到其在視覺坐標系和大地坐標系中的坐標，即

(1)

其中，φv表示農機的航向角度。在實際坐標系的測量過程中，需要將模擬圖像轉換為數字圖像，才能被農機的數字處理部件所識別，圖像的數字化處理主要包括圖像數字化變換、圖像增強、圖像分割、圖像壓縮和圖像重建等。其中，數字化變換過程是將模擬的圖像離散化，得到離散的圖像數據，如圖5所示。

圖4 農機航向示意圖Fig.4 Schematic diagram of the agricultural machinery

圖5圖像數字化的流程圖Fig.5 The flow chart of digital image

圖像的數字化處理過程可以用函數Q(F)來表示，該函數表示通過不同的處理方法對圖像進行處理。對于一般的圖像來說，其灰度圖像用F在(X,Y)二維空間的連續變化來描述，即圖像=f(x,y)。對于序列圖像來說，圖像序列={f1(x,y),f2(x,y),…,fi(x,y)}，或圖像序列=f(x,y,t)。其中，二維圖像函數f(x,y)經過系統S變成另一個二維圖像函數g(x,y)是圖像處理的基本形式，如圖6所示。

圖6圖像處理的符號框架Fig.6 The symbol frame for image processing

由圖6可以對圖像的基本符號框架進行表述，其符號表達式為

g(x,y)=S(f(x,y))

(2)

其中，S表示某種處理方法，其隨著圖像處理目標的不同而不同，可以將其寫成

g(x,y)=S-1(f(x,y))

(3)

式(3)表示對圖像進行恢復。在農機采集圖像時，采集得到的圖像一般都為彩色圖像，彩色圖像模型可以用HIS模型來表示，HIS分別表示色度(Hue)、飽和度(Saturation)、亮度(Illumination)3個參數。在模型中，不需要藍色或者綠色色彩個數，只需要調節色度便可以得到數字化處理所需要的色彩，調節飽和度可以將深色變成淺色，調節亮度可以改變圖像的亮暗程度，機器視覺可以利用HIS模型來識別待作業的目標顏色。HIS模型如圖7所示。

圖7 HSI模型示意圖Fig.7 Schematic diagram of HSI model

圖7中，角度表示色度H，其值的范圍是0°～360°；半徑表示飽和度S，分布范圍是從0～1；Y軸方向表示亮度由黑向白轉換。將RGB圖像轉換為HIS模型可以采用以下公式，即

(4)

θ的數值為

(5)

色度的分量為

(6)

強度分量為

I=1/3(R+G+B)

(7)

依據圖像處理模型，可以構建農機導航車的軟件系統，主要包括作業目標采集模塊、數據讀取模塊和圖像處理模塊。其中，圖像處理模型主要是由作業目標識別模塊、導航定位模塊、顯示模塊、控制模塊和RS232通信模塊等組成。

圖8為農機導航的軟件系統框圖，其核心部分是圖像處理模塊和作業目標識別模塊。圖像處理模塊可以完成對圖像的各種操作，實現圖像參數的計算；作業目標識別模塊可以有效地識別作業目標位置，實現作業目標定位；控制模塊可以根據計算得到的位置目標，控制導航車輛的移動；最后，利用RS232通信模塊將控制參數發送到轉向和機械手控制器，從而實現作業過程的自主導航。

圖8 農機自主導航軟件系統框架圖Fig.8 The software system framework of the autonomousnavigation of agricultural machinery

3 農機聯合導航實驗

農機作業導航的主要功能包括轉向避障和目標的識別，本次實驗農機的作業定位系統主要包括3部分，目標定位模塊、圖像處理模塊和結果輸出控制模塊。其中，目標的定位和識別由GPS和機器視覺來實現，實時采集得到的信息保存在內存中，處理完成后的圖像作為結果輸出，最后利用輸出結果來控制農機機械手的運動，完成機器人得定位和位姿控制，如圖9所示。

圖9 導航農機主機體部分Fig.9 The navigation of agricultural machinery parts

農機上搭載了GPS導航定位接收器和機器視覺系統，GPS導航天線安裝在機器的頂部，攝像機安裝在車體前端，為測試導航的機動性，在農機后邊加載了拖拉裝置，如圖10所示。

圖10 農機導航過程實驗示意圖Fig.10 The experimental schematic diagram of the processof agricultural machinery navigation

本次農機GPS和機器視覺聯合導航實驗采用的農機行駛速度為0.6m/s，并沿著x方向行駛，采集得到傳感器數據，本次實驗一共采集了8組數據，并對數據進行了統計分析，其定位效果如圖11所示。

圖11 定位效果誤差曲線Fig.11 The error curve of positioning effect

由定位效果圖可以看出：采用聯合導航機制得到的誤差較小，其中最大誤差不超過0.1m，滿足農機高精度自主導航的需求。

4 結論

為了實現農機的高精度定位和自主導航能力，提高農機的作業效率，對GPS和機器視覺聯合導航機制進行了深入的研究，綜合應用了GPS絕對定位和機器視覺的相對定位功能，設計了農機聯合導航機制的實驗樣機。在行駛速度為0.6m/s時，對農機的導航效果進行了實驗數據記錄，并將數據記錄進行了統計分析，結果表明：農機導航的精度最大誤差不超過0.1m，相比單一的GPS定位和機器視覺定位精度都要高。由于本次研究還處于初試階段，還沒有進行大量的實驗論證，因此聯合導航機制的研究還存在很多問題，相信通過今后的研究，會研制出具有更高精度和效率的農機設備導航方法。

[1] 劉沛,陳軍,張明穎.基于激光導航的果園拖拉機自動導航系統[J].農業工程學報,2011,27(3):305-308.

[2] 羅炳海,王劍萍.一種基于各向異性磁阻(AMR)技術的角位移傳感器的原理及設計方案[J].電子制作,2014(4):12-17.

[3] 姬江濤,鄭治華,杜蒙蒙.農業機器人的發展現狀及趨勢[J].農機化研究,2014,36(12):1-4.

[4] 喬永亮,何東鍵,趙川源,等.基于多光譜圖像和SVM的玉米田間雜草識別[J].農機化研究,2013,35(8):30-34.

[5] 姬長英,周俊.農業機械導航技術發展分析[J].農業機械學報,2014,45(9):44-54.

[6] 孟慶寬,何潔,仇瑞承,等.基于機器視覺的自然環境下作物行識別與導航線提取[J].光學學報,2014,34(7): 1-7.

[7] 劉金龍,鄭澤鋒,丁為民,等.對靶噴霧紅外探測器的設計與探測距離測試[J].江蘇農業科學,2013,41 (7):368-370.

[8] 尹坤,陸英剛.國內外精細農業的應用與技術構成[J].黑龍江科技信息,2010(16):25-27.

[9] 趙藝,陸超,韓英鐸,等.基于改進無模型自適應控制算法的發電機廣域阻尼控制器設計[J].清華大學學報:自然科學版,2013,53(11):1645-1652.

[10] 王躍鋼,左朝陽,郭志斌,等.滑模/無模型自適應控制方法及在離心-振動試驗系統中的應用[J].中國慣性技術學報,2014,22(2):276-280.

[11] 劉沛,陳軍,張明穎.基于激光導航的果園拖拉機自動導航系統[J].農業工程學報,2011,27(3):305-308.

[12] 陳寧,周志峰.一種純追蹤模型改進算法[J].輕工機械,2014(4):69-72.

[13] 劉榮軍,張長利,張曉雨.基于DM9000的S3C2410嵌入式系統的以太網接口設計[J].中國高新技術企業,2010(7):150-152.

[14] 王科俊,魏娟.基于共面圓的雙目立體視覺分步標定法[J].應用科技,2010,37(1):36-39.

[15] 佟帥,徐曉剛,易成濤.基于視覺的三維重建技術綜述[J].計算機應用與研究,2011,28(7):2412-2417.

[16] 張成,王聽,史建衛,等.一種亞像素圓檢測的新算法[J].理論與研究,2009(3):14-17.

[17] 陳娟,陳乾輝,師路歡,等.軍圖像跟蹤中的邊緣檢測技術[J].中國光學與應用光學,2009,2(1):49-52.

[18] 劉昶, 朱楓, 夏仁波.基于共面二點一線特征的單目視覺定位[J].計算機應用研究,2012,29(8):3145- 3147.

[19] 劉金頌, 原思聰, 江祥奎.Zernike 矩和曲率的圓形中心亞像素定位[J].計算機工程與應用,2010,46 (29):153-155.

[20] 高國琴,李明. 基于K-means算法的溫室移動機器人導航路徑識別[J].農業工程學報,2014,30(7):25-33.

[21] 方莉娜,楊必勝. 車載激光掃描數據的結構化道路自動提取方法[J]. 測繪報,2013,42(2):260-267.

[22] 陳運鵬,龍慧,劉志杰.我國施肥技術與施肥機械的研究現狀及對策[J].農機化研究,2015,37(4):255-260.

[23] 劉榮軍,張長利,張曉雨.基于DM9000的S3C2410嵌入式系統的以太網接口設計[J].中國高新技術企業,2010(7):150-152.

[24] 李軍,馬蓉.基于多傳感器融合的拖拉機自動導航技術[J].農機化研究,2011,33(12):58-60.

[25] 瑛宣.Linux下NFS(網絡文件系統)的建立與配置方法[J].計算機與網絡,2013,39(21):44-45.

[26] 王冬,王超,韓永,等.iSCSI與NFS的協議開銷對比[J].計算機工程與應用,2012,48(36):105-111.

[27] 陳寧,周志峰.一種純追蹤模型改進算法[J].輕工機械,2014(4):69-72.

Research on the Autonomous Navigation and Positioning System Based on GPS and Machine Vision

Wu Dongming, Wang Lijuan

(School of Computer and Information Engineering,Jiaozuo Teachers College,Jiaozuo 454000, China)

The accurate and reliable location information is a prerequisite for the automation of agricultural machinery. In order to improve the self positioning accuracy of navigation of agricultural machinery, it proposes a GPS positioning system and combined navigation based on machine vision, introduces a method of combined navigation, finally verifies the feasibility of the navigation way through the experiment. Agricultural GPS and machine vision positioning system uses GPS part of absolute position of agricultural real-time acquisition, tracking and navigation angle and speed, completes absolute positioning. By using machine vision image processing part, navigation datum line and operation target information, it completes the relative positioning, the photoelectric tube to achieve obstacle avoidance function by using the wireless data transceiver to achieve the remote control of agricultural machinery. At the end of the agricultural joint navigation mechanism is verified by experiments, which shows that the maximum error is less than 0.1m, high precision, overcome the shortage of single positioning, improve the positioning effect of autonomous navigation of agricultural machinery.

agricultural machinery equipment; machine vision; self localization; GPS system; positioning accuracy

2016-12-11

江蘇省農業科技自主創新項目(CX(16)60732)

吳東明 (1982-)，男，河南駐馬店人，講師，碩士。

王麗娟(1980-)，女，河南焦作人，講師，碩士，(E-mail)6683746@qq.com。

S126;TP273

A

1003-188X(2018)02-0221-05