本发明涉及一种基于全景视觉的农业移动机器人的设计方法，属于农业自动化技术领域。
背景技术：
随着农业机械的广泛普及，农业生产规模的扩大，科学技术的不断发展，农业生产正逐步向现代化农业方向发展；农业作业环境的恶劣、作业任务的繁重、农药化肥的不合理的利用造成对环境的污染以及有毒物体对人体造成的伤害已成为制约农业发展的主要障碍，越来越多的人希望从繁重的农业生产中解脱出来，造成劳动力的短缺，这种种现象正促使着农业生产发生着变革.精细农业，农业生产自动化、无人化应运而生，而要实现农业生产自动化就需要能代替人类完成部分或全部农业作业任务的智能农业机械或农业机器人；而我国的农业人口众多，人均占有土地资源较少，长期以来一直保持着小块土地种植模式，造成了大量资源的浪费或不合理的利用，严重制约了我国农业高科技的发展，特别是农业机器人的发展；随着我国经济的发展，农村劳动力大量转移，以及国家政策的导向作用将使得我国广泛开展农业生产自动化的研究成为可能。
技术实现要素：
为解决上述问题，本发明提出了一种基于全景视觉的农业移动机器人的设计方法，对基于折反射全景视觉系统的农业移动机器人自主导航技术，包括全景视觉系统的结构和距离角度标定，农作物行图像采集和处理，作物行路径识别和导航控制参数提取以及导航控制方法的研究，使得视觉导航控制系统准确地识别农作行导航参考路径，并稳定地跟踪导航路径线。
本发明的基于全景视觉的农业移动机器人的设计方法，所述方法包括以下步骤：
第一步，分析基于折反射原理的全景视觉系统主要的组成部分，根据农业机器人自主导航的要求和全景视觉系统的特点，采用通过对已知参考点分段抛物插值的方法进行距离和角度标定，得到物像点之间的对应关系；
第二步，利用全景视觉系统对农业机器人周围的环境信息进行成像；
a.用灰度世界假设算法对原始图像进行颜色校正处理，这对室外或环境不可控的机器视觉系统是关键的一步；
b.利用归一化过绿特征值2xg-r-b对图像进行灰度化，进而利用最大类间方差法对图像进行二值化处理，得到农作物行环境的二值图像；
c.用中值滤波算法去除二值图像中的脉冲噪声点的干扰，得到较理想的农作物行目标和背景的二值化图像；
d.利用全景视觉系统距离和角度标定的结果对绿色农作物目标像素进行距离和角度校正，恢复农作物行图像的空间直线特征；
第三步，设计农作物行导航参考路径识别和导航控制参数提取算法，在图像采集和处理的结果上，利用hough变换识别农作物行导航路径的方向信息，结合数字罗盘的初始航向角度信息和当前航向角度信息，计算出导航拉制参数；
第四步，设计农业移动机器人的自主导航控制器，在分析农业移动机器人常用的导航控制方法特点的基础上，根据农业作业环境的特点，选择模糊控制作为农业移动机器人的导航拉制方法，设计模糊导航控制器；模拟农作物行导航试验表明，本发明的视觉导航控制系统能够准确地识别农作行导航参考路径，并稳定地跟踪导航路径线。
进一步地，所述第三步中的导航拉制参数包括航向角度偏差和横向距离偏差。
本发明与现有技术相比较，本发明的基于全景视觉的农业移动机器人的设计方法，对基于折反射全景视觉系统的农业移动机器人自主导航技术，包括全景视觉系统的结构和距离角度标定，农作物行图像采集和处理，作物行路径识别和导航控制参数提取以及导航控制方法的研究，使得视觉导航控制系统准确地识别农作行导航参考路径，并稳定地跟踪导航路径线。
具体实施方式
本发明的基于全景视觉的农业移动机器人的设计方法，所述方法包括以下步骤：
第一步，分析基于折反射原理的全景视觉系统主要的组成部分，根据农业机器人自主导航的要求和全景视觉系统的特点，采用通过对已知参考点分段抛物插值的方法进行距离和角度标定，得到物像点之间的对应关系；
第二步，利用全景视觉系统对农业机器人周围的环境信息进行成像；
a.用灰度世界假设算法对原始图像进行颜色校正处理，这对室外或环境不可控的机器视觉系统是关键的一步；
b.利用归一化过绿特征值2xg-r-b对图像进行灰度化，进而利用最大类间方差法对图像进行二值化处理，得到农作物行环境的二值图像；
c.用中值滤波算法去除二值图像中的脉冲噪声点的干扰，得到较理想的农作物行目标和背景的二值化图像；
d.利用全景视觉系统距离和角度标定的结果对绿色农作物目标像素进行距离和角度校正，恢复农作物行图像的空间直线特征；
第三步，设计农作物行导航参考路径识别和导航控制参数提取算法，在图像采集和处理的结果上，利用hough变换识别农作物行导航路径的方向信息，结合数字罗盘的初始航向角度信息和当前航向角度信息，计算出导航拉制参数；
第四步，设计农业移动机器人的自主导航控制器，在分析农业移动机器人常用的导航控制方法特点的基础上，根据农业作业环境的特点，选择模糊控制作为农业移动机器人的导航拉制方法，设计模糊导航控制器；模拟农作物行导航试验表明，本发明的视觉导航控制系统能够准确地识别农作行导航参考路径，并稳定地跟踪导航路径线。
其中，所述第三步中的导航拉制参数包括航向角度偏差和横向距离偏差。
上述实施例，仅是本发明的较佳实施方式，故凡依本发明专利申请范围所述的构造、特征及原理所做的等效变化或修饰，均包括于本发明专利申请范围内。