基于模糊控制算法的果园路径视觉导航方法、系统和介质与流程

本发明涉及农业运输导航领域，特别涉及一种基于模糊控制算法的果园路径视觉导航方法、系统和介质。

背景技术：

我国是农业大国，其中水果种植生产在产量和种植面积均居于世界前列。随着我国果园种植发展和种植面积逐年扩大，规范的果园种植生产渐成规模。对于我国水果种植其种植面积之广，分布地域之大以及目前我国农村劳动力外流严重的情况下，已经凸显我国果园农用初段自动化运输的迫切需求。在国外农业智能机械跟国内相比，国外农业机械发展具有工业技术基础和发展更迅速，随着规范化的新农业生产模式和新技术的推出，而且国外的人口密度稀疏，农业自动化机械成为国外农业生产的主力。结合我国人口老龄化的趋势，新型的自动化农业机械也将会是未来我国农业生产的主要动力。因此我国农业运输自动化运输受到越来越多的关注，而实现农业运输自动化也成为了农业机械装备应用自动化控制技术的一个重要研究方向。

视觉导航是一种是利用传感器感知周围环境信息作为载具运行的导航技术。近年来，国内的大型制造企业对工业agv(无人搬运车)的运用日益广泛。各高校也对该技术进行了相关的优化研究，例如哈尔滨工业大学提出的遗传算法运输系统调度和最短路径规划，将工业agv引入规范化的农业种植当中，对于农业运输和农业自动机械化的发展是巨大的。但是，国内在农用视觉导航方面的应用还是研究较少，且国内农业机械陆渡运输无人程度普遍不高，视觉导航在农业机械的运输应用领域还有很大发展空间。

技术实现要素：

本发明的第一目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于模糊控制算法的果园路径视觉导航方法，通过该方法能够准确的引导果园车辆在果园路径中进行行驶。

本发明的第二目的在于提供一种基于模糊控制算法的果园路径视觉导航系统。

本发明的第三目的在于提供一种存储介质。

本发明的第四目的在于提供一种计算设备。

本发明的第一目的通过下述技术方案实现：一种基于模糊控制算法的果园路径视觉导航方法，步骤如下：

步骤s1、获取果园引导轨迹图像；

步骤s2、针对于果园引导轨迹图像，获取色彩空间并进行预处理；

步骤s3、针对于预处理后的果园引导轨迹图像，依次进行阈值分割、二值化和腐蚀处理，得到第一图像；

步骤s4、针对于第一图像，在该图像的垂直中线上选择多个种子点；计算各种子点同一水平线上，处于各种子点左侧的像素点个数和右侧的像素点个数；

步骤s5、通过所有种子点的左侧像素点个数计算得到输入量pcleft，通过所有种子点的右侧像素点个数计算得到输入量pcright；

步骤s6、针对于输入量pcleft、pcright，用小、中和大三种隶属函数进行模糊化；

步骤s7、根据模糊化规则库以及输入量pcleft、pcright模糊化结果，得出在果园引导轨迹上果园车辆要行驶的速度和转向角度。

优选的，果园引导轨迹由果园中铺设的草地形成；

果园引导轨迹图像通过单目相机拍摄得到，所述单目相机设置于在果园引导轨迹上行驶的果园车辆上；

所述单目相机通过棋盘标定板进行校准标定。

优选的，所述步骤s2中，针对于果园引导轨迹图像，获取的是hsi色彩空间中的h分量图，具体为：

其中r、g、b分别为果园引导轨迹图像在rgb空间的红色、绿色和蓝色分量；

所述步骤s2中针对于果园引导轨迹图像的hsi色彩空间中的h分量图进行预处理，预处理包括均值滤波处理。

优选的，所述步骤s3中，针对于预处理后的果园引导轨迹图像进行阈值分割处理时，采用otsu’s算法计算图像的最佳阈值t，具体为：

t＝max[w0.(u0-u)²+w1.(u1-u)²]；

其中w0为预处理后的果园引导轨迹图像的背景图像比例，u0为预处理后的果园引导轨迹图像的背景图像灰度均值，w1为预处理后的果园引导轨迹图像的前景图像比例，u1为预处理后的果园引导轨迹图像的前景图像灰度均值，u为预处理后的果园引导轨迹图像整幅图像的均值。

优选的，所述步骤s5中，所有种子点左侧像素点个数求和得到输入量pcleft，将所有种子点右侧像素点个数求和得到输入量pcright：

其中，pcli为种子点si同一水平线上处于种子点si左侧的像素点个数；pcri为种子点si同一水平线上处于种子点si右侧的像素点个数，n为第一图像的垂直中线上选择的种子点总数。

优选的，所述步骤s6中，针对于输入量pcleft，用小、中和大三种隶属函数进行模糊化，分别为：

其中μs(pcleft)为输入量pcleft小的隶属函数，μm(pcleft)为输入量pcleft中的隶属函数，μl(pcleft)为输入量pcleft大的隶属函数；

其中sb1、sc1、ma1、mb1、mc1、la1和lb1为定值；其中sb1<sc1、ma1<mb1<mc1、la1<lb1；sb1<mb1<lb1；

所述步骤s6中，针对于输入量pcright，用小、中和大三种隶属函数进行模糊化，分别为：

其中μs(pcright)为输入量pcright小的隶属函数，μm(pcright)为输入量pcright中的隶属函数，μl(pcright)为输入量pcright大的隶属函数；

其中sbr、scr、mar、mbr、mcr、lar和lbr为定值；其中sbr<scr、mar<mbr<mcr、lar<lbr；sbr<mbr<lbr。

本发明的第二目的通过下述技术方案实现：一种基于模糊控制算法的果园路径视觉导航系统，其特征在于，包括控制器、图像采集设备和转角控制系统；

所述控制器，用于本发明第一目的所述的基于模糊控制算法的果园路径视觉导航方法；

所述图像采集设备连接控制器，用于将采集到的果园引导轨迹图像发送给控制器；

所述转角控制系统连接在果园车辆转向机构和控制器之间，用于获取控制器执行果园路径视觉导航方法后得到的果园车辆的转向角度信息，根据转向角度信息控制转向机构进行转向；

所述控制器通过电机驱动装置模块连接果园车辆电机，根据控制器执行果园路径视觉导航方法后得到的果园车辆要行驶的速度控制电机的转动速度。

优选的，所述转角控制系统包括电位器、放大器、直流电动机和减速器；控制器的第一io端口依次连接电位器、放大器、直流电动机和减速器后连接果园车辆转向机构；

控制器的第二io端口连接转角控制系统中减速器的转向角度信输出端，用于获取转角控制系统中减速器输出的转向角度信息，将该转向角度信息和执行果园路径视觉导航方法后得到的果园车辆的转向角度信息进行比较，根据比较结果输出相应信号控制电位器的工作。

本发明的第三目的通过下述技术方案实现：一种存储介质，存储有程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时，实现本发明第一目的所述的基于模糊控制算法的果园路径视觉导航方法。

本发明的第四目的通过下述技术方案实现：一种计算设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行程序的存储器，其特征在于，所述处理器执行存储器存储的程序时，实现本发明第一目的所述的基于模糊控制算法的果园路径视觉导航方法。

本发明相对于现有技术具有如下的优点及效果：

(1)本发明基于模糊控制算法的果园路径视觉导航方法，首先获取果园引导轨迹图像，然后获取果园引导轨迹图像进行预处理；针对于预处理后的果园引导轨迹图像依次进行阈值分割、二值化和腐蚀处理，得到第一图像；在第一图像的垂直中线上选择多个种子点，通过所有种子点的左侧像素点个数计算得到输入量pcleft，通过所有种子点的右侧像素点个数计算得到输入量pcright；针对于输入量pcleft、pcright，用小、中和大三种隶属函数进行模糊化；根据模糊化规则库以及输入量pcleft、pcright模糊化结果，得出在果园引导轨迹上行驶的果园车辆的速度和转向角度。由上述可见，本发明基于模糊控制算法，能够根据获取到的果园路径图像，实时的计算出在果园引导轨迹上行驶的果园车辆的速度和转向角度，从而实现果园车辆行驶速度和转向的控制，具有能够准确的引导果园车辆在果园路径中进行行驶的优点。

(2)本发明基于模糊控制算法的果园路径视觉导航方法中，果园引导轨迹可以由果园中铺设的草地形成，通过识别草地铺设路径对果园车辆进行行驶路径引导，因此本发明方法适合在一些路径不规范的果园中使用，在这些不规范的果园中直接铺设真草皮或假草皮即可。

(3)本发明基于模糊控制算法的果园路径视觉导航方法中，果园引导轨迹图像通过单目相机拍摄得到，单目相机设置于在果园引导轨迹上行驶的果园车辆上；在本发明中，单目相机为通过棋盘标定板进行标定的，标定获取到的内参和外参可以对之后单目相机拍摄的图像进行矫正，得到畸变相对很小的图像。

(4)本发明基于模糊控制算法的果园路径视觉导航方法中，针对于果园引导轨迹图像，选取的色彩空间为hsi色彩空间中的h分量图，能够将果园引导路径的轮廓分明的展现出来，进一步提高果园引导轨迹的识别。

(5)本发明基于模糊控制算法的果园路径视觉导航系统，包括控制器、图像采集设备和转角控制系统；其中图像采集设备采集果园引导轨迹图像，控制器根据图像采集设备所采集到的果园引导轨迹图像执行本发明的果园路径视觉导航方法，转角控制系统从控制器中获取到果园车辆的转向角度信息，据转向角度信息控制转向机构进行转向；同时，控制器通过电机驱动装置模块连接果园车辆电机，根据执行果园路径视觉导航方法获取到的速度信息控制果园车辆电机的转动速度，从而使得果园车辆根据控制器执行果园路径视觉导航方法获取到的速度和转向角度进行行驶，本发明果园路径视觉导航系统具有结构简单的优点。

(6)本发明基于模糊控制算法的果园路径视觉导航系统，转角控制系统包括电位器、放大器、直流电动机和减速器；控制器的第一io端口依次连接电位器、放大器、直流电动机和减速器后连接果园车辆转向机构；控制器的第二io端口连接转角控制系统中减速器的转向角度信输出端，用于获取转角控制系统中减速器输出的转向角度信息，将该转向角度信息和执行果园路径视觉导航方法后得到的果园车辆的转向角度信息进行比较，根据比较结果输出相应信号控制电位器的工作。本发明系统采用反馈的方式进行转向角度的调整，能够尽可能的消除转向角度的控制偏差。

附图说明

图1是本发明方法流程图。

图2是本发明系统结构框图。

图3是本发明系统工作原理图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

实施例1

本实施例公开了一种基于模糊控制算法的果园路径视觉导航方法，通过该方法引导果园车辆在果园路径中行驶，如图1所示，具体步骤如下：

步骤s1、获取果园引导轨迹图像；在本实施例中，果园引导轨迹图像通过单目相机拍摄得到，单目相机设置于在果园引导轨迹上行驶的果园车辆上。

在本实施例中，用于拍摄果园引导轨迹路径的单目相机通过棋盘标定板进行校准标定。在本实施例中单目相机标定后获取到斜偏系数为8.88390，重投影均值误差为0.2222，相机内矩阵a如下：

切向畸变系数p＝[p1,p2]描述的畸变模型如下：

其中p＝[0.0024,0.0023]为相机镜头切向畸变系数。xdistorted、ydistorted为图像坐标系理想点的位置(即不考虑畸变时候的位置)；x、y为图像坐标系畸变点的位置。

步骤s2、针对于果园引导轨迹图像，获取色彩空间并进行预处理；在本实施例中，针对于果园引导轨迹图像，获取的是hsi色彩空间中的h分量图，具体为：

其中r、g、b分别为果园引导轨迹图像在rgb空间的红色、绿色和蓝色分量；

本步骤针对于果园引导轨迹图像的hsi色彩空间中的h分量图进行预处理，预处理包括均值滤波处理，以达到去噪的目的。

步骤s3、针对于预处理后的果园引导轨迹图像，依次进行阈值分割、二值化和腐蚀处理，得到第一图像；

在本实施例中阈值分割可以采用otsu’s算法计算图像的最佳阈值：

t＝max[w0.(u0-u)²+w1.(u1-u)²]；

其中w0为预处理后的果园引导轨迹图像的背景图像比例，u0为预处理后的果园引导轨迹图像的背景图像灰度均值，w1为预处理后的果园引导轨迹图像的前景图像比例，u1为预处理后的果园引导轨迹图像的前景图像灰度均值，u为预处理后的果园引导轨迹图像整幅图像的均值。

本实施例中在进行腐蚀处理时，通过构造对角线相等的正菱形结构元，规定从结构元原点到正菱形最远点距离是25个像素点，通过下式：

其中，a被b腐蚀表示，z为a中的b由z平移的所有点z的集合。a^c是a的补集。

步骤s4、针对于第一图像，在该图像的垂直中线上选择多个种子点；计算各种子点同一水平线上，处于各种子点左侧的像素点个数和右侧的像素点个数。

在本实施例中，针对于第一图像，选择在该图像的垂直中线上选择11个种子点，例如当第一图像大小为1600×1200像素时，则设左上角坐标点为(0,0)，右下角对应像素点坐标为(1599，1199)，在该图像的垂直中线上选择11个种子点分别为：

s1＝(800，1050)、s2＝(800，1060)、s3＝(800，1070)、s4＝(800，1080)、s5＝(800，1090)、s6＝(800，1110)、s7＝(800，1110)、s8＝(800，1120)、s9＝(800，1130)、s10＝(800，1140)、s11＝(800，1150)。

步骤s5、通过所有种子点的左侧像素点个数计算得到输入量pcleft，通过所有种子点的右侧像素点个数计算得到输入量pcright；在本实施例中，所有种子点左侧像素点个数求和得到输入量pcleft，将所有种子点右侧像素点个数求和得到输入量pcright：

其中，pcli为种子点si同一水平线上处于种子点si左侧的像素点个数；pcri为种子点si同一水平线上处于种子点si右侧的像素点个数，n为第一图像的垂直中线上选择的种子点总数。

步骤s6、针对于输入量pcleft、pcright，用小、中和大三种隶属函数进行模糊化；

在本实施例中，针对于输入量pcleft，用小、中和大三种隶属函数进行模糊化，分别为：

其中μs(pcleft)为输入量pcleft小的隶属函数，μm(pcleft)为输入量pcleft中的隶属函数，μl(pcleft)为输入量pcleft大的隶属函数；

其中sb1、sc1、ma1、mb1、mc1、la1和lb1为定值；其中sb1<sc1、ma1<mb1<mc1、la1<lb1；sb1<mb1<lb1；

所述步骤s6中，针对于输入量pcright，用小、中和大三种隶属函数进行模糊化，分别为：

其中μs(pcright)为输入量pcright小的隶属函数，μm(pcright)为输入量pcright中的隶属函数，μl(pcright)为输入量pcright大的隶属函数；

其中sbr、scr、mar、mbr、mcr、lar和lbr为定值；其中sbr<scr、mar<mbr<mcr、lar<lbr；sbr<mbr<lbr。

步骤s7、根据模糊化规则库以及输入量pcleft、pcright模糊化结果，得出在果园引导轨迹上果园车辆要行驶的速度和转向角度。

本实施例中，模糊化规则库如下表1所示：

表1

根据表1模糊规则库，若输入量pcleft、pcright模糊化结果分别为s和m，则属于表1中的规则号2，得出在果园引导轨迹上果园车辆要行驶的速度标幺值和转向角度分别为0.5和67度。

本实施例方法中，按照一定的频率实时采集果园引导轨迹图像，进行本实施例上述步骤s2至s7的处理，使得果园车辆根据实时获取到的速度信息和转向角度进行行驶。

实施例2

本实施例公开了一种基于模糊控制算法的果园路径视觉导航系统，如图2所示，包括控制器、图像采集设备和转角控制系统。

控制器，用于执行实施例1所述的基于模糊控制算法的果园路径视觉导航方法；在本实施例中，控制器可以是微机例如cpu连接存储器来实现。

图像采集设备连接控制器，用于将采集到的果园引导轨迹图像发送给控制器；在本实施例中图像采集设备采用单目相机，单目相机采用ccd摄像头拍摄到的果园引导轨迹图像。

转角控制系统连接在果园车辆转向机构和控制器之间，用于获取控制器执行果园路径视觉导航方法后得到的果园车辆的转向角度信息，根据转向角度信息控制转向机构进行转向。

本实施例中，控制器通过电机驱动装置模块连接果园车辆电机，根据控制器执行果园路径视觉导航方法后得到的果园车辆要行驶的速度控制电机的转动速度。

本实施例中，如图3所示，转角控制系统包括电位器、放大器、直流电动机和减速器；控制器的第一io端口依次连接电位器、放大器、直流电动机和减速器后连接果园车辆转向机构；

控制器的第二io端口连接转角控制系统中减速器的转向角度信输出端，用于获取转角控制系统中减速器输出的转向角度信息，将该转向角度信息和执行果园路径视觉导航方法后得到的果园车辆的转向角度信息进行比较，根据比较结果输出相应信号控制电位器的工作。

如图3中所示，控制器将θ0和θi进行求差运行得到偏差θe＝θi-θ0，根据偏差θe控制电位器的电位，直到偏差θe为零，从而使得转角控制系统的输出量θ0和θi保持一致，消除转向角度的偏差。其中θi为控制器执行实施例1方法果园路径视觉导航方法获取到的果园车辆行驶要进行的转向角度，θ0为转角控制系统反馈回控制器的转向角度。在本实施例中，微控制器连接转角控制系统实现自反馈控制。

在本实施例中，转向机构可以是舵机。

实施例3

本实施例公开了一种存储介质，存储有程序，所述程序被处理器执行时，实现实施例1所述的基于模糊控制算法的果园路径视觉导航方法，如下：

步骤s1、获取果园引导轨迹图像；

步骤s2、针对于果园引导轨迹图像，获取色彩空间并进行预处理；

步骤s3、针对于预处理后的果园引导轨迹图像，依次进行阈值分割、二值化和腐蚀处理，得到第一图像；

步骤s4、针对于第一图像，在该图像的垂直中线上选择多个种子点；计算各种子点同一水平线上，处于各种子点左侧的像素点个数和右侧的像素点个数；

步骤s5、通过所有种子点的左侧像素点个数计算得到输入量pcleft，通过所有种子点的右侧像素点个数计算得到输入量pcright；

步骤s6、针对于输入量pcleft、pcright，用小、中和大三种隶属函数进行模糊化；

步骤s7、根据模糊化规则库以及输入量pcleft、pcright模糊化结果，得出在果园引导轨迹上果园车辆要行驶的速度和转向角度。

实施例4

本实施例公开了一种计算设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行程序的存储器，其特征在于，所述处理器执行存储器存储的程序时，实现实施例4所述的基于模糊控制算法的果园路径视觉导航方法，如下：

步骤s1、获取果园引导轨迹图像。

步骤s2、针对于果园引导轨迹图像，获取色彩空间并进行预处理。

步骤s3、针对于预处理后的果园引导轨迹图像，依次进行阈值分割、二值化和腐蚀处理，得到第一图像。

步骤s4、针对于第一图像，在该图像的垂直中线上选择多个种子点；计算各种子点同一水平线上，处于各种子点左侧的像素点个数和右侧的像素点个数。

步骤s5、通过所有种子点的左侧像素点个数计算得到输入量pcleft，通过所有种子点的右侧像素点个数计算得到输入量pcright。

步骤s6、针对于输入量pcleft、pcright，用小、中和大三种隶属函数进行模糊化。

步骤s7、根据模糊化规则库以及输入量pcleft、pcright模糊化结果，得出在果园引导轨迹上果园车辆要行驶的速度和转向角度。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。