一种草坪割草机无电线围栏的边界确定方法与流程

本发明涉及一种智能割草机系统，尤其是指一种草坪割草机无电线围栏的边界确定方法。

背景技术：
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国外具有独立建筑住房家庭一般都有草坪，国内有草坪的住家也逐渐增多，随着城市环境绿化的大量发展，各种草坪遍地可见，过去多用人工割草机，需要繁重的劳动力。为此，近些年适合小型草坪的自动割草机应运而生。目前国内外生产的自动割草机主要采用在草坪边界处用圈埋电线技术，利用自动割草机对草坪边界电子围栏的无线电信号的响应，割草机在圈定区域内运行割草。由于无线电信号易受电磁干扰以及为围栏电线易受环境与人为损坏,自动割草机难以始终获得准确的边界信息，无法保证按边界准确运行。在草坪边界处用圈埋电线页给用户带来很多麻烦和维护困难。

另一方面，由于户外草坪多半没有围墙，激光、雷达、红外、超声波等测距传感器都无法使用。因此，无电线围栏的边界确定方法一直是一个难题。

技术实现要素：
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本发明提供一种草坪割草机无电线围栏的边界确定方法，利用自动割草机本身的装置和计算机软件系统，实现在无外部提供边界信息情况下，自动获取草坪边界数据，并且，只要一次性获得准确草坪边界形状和位置信息，将边界数据存储在割草机计算控制系统中，就不必每次割草重新计算边界。

本发明采用如下技术方案：一种草坪割草机无电线围栏的边界确定方法，包括草坪边界的自主识别方法和草坪边界形状定位定量方法，草坪边界的自主识别方法是通过主动识别草坪边界的硬件系统和草坪边界识别的软件程序来实现的，所述主动识别草坪边界的硬件系统包括彩色摄像机和图像处理分析模块，所述彩色摄像机安装在草坪割草机的前部，并通过数据线与图像处理分析模块连接，以传递所摄割草机前下方的地面图像信息；所述图像处理分析模块安装在草坪割草机的内部，所述图像处理分析模块中的微型计算处理器设置有草坪边界识别的软件程序，所述草坪边界识别的软件程序通过对于彩色图像边缘检测算法、锐化和边缘曲线提取，得到草坪边界单调图。

草坪边界形状定位定量方法是通过草坪边界形状定位定量的硬件系统和草坪边界形状定位定量的软件程序来实现的；草坪边界形状定位定量的硬件系统包括光流传感器和计算控制系统，所述光流传感器安装在草坪割草机的前部，并通过数据线与计算控制系统连接,以传递所实时捕获的草坪割草机前下方的光流图像信息，所述计算控制系统安装在草坪割草机的内部，计算控制系统包含微型计算处理器和微型陀螺角速率仪，计算控制系统设置有草坪边界形状定位定量的软件程序，草坪边界形状定位定量的软件程序中的一个子程序根据草坪边界单调图，通过微型计算处理器和微型陀螺角速率仪实时控制割草机行驶轮沿草坪边界内侧前进，每隔一个短时间段△t记录对应的草坪边界曲线点，并编序号；草坪边界形状定位定量的软件程序中的另一个子程序通过对很短时间间隔相近帧光流图像的特征区域光流的捕获的数据，计算在割草机前进反方向上的光流变化速率，以此求出该时刻的割草机瞬时前进速度V；进一步通过记录割草机前进的每个短时间段△t与瞬时前进速度V的乘积，得到每个短时间段△t_j割草机所前进的距离△S_j,并记录各段j前进曲线长度和相应边界点序号。

对割草机沿草坪边界前进中每三个相邻记录的边界点，拟合为一段“抛物线”，依次得到一个沿边界前进的“抛物线”序列；将割草机完成草坪全部边界运行后得到的“抛物线”序列，用一个参数样条曲线拟合，得到一个完整的参数样条曲线表示的草坪边界形状。

本发明具有如下有益效果：

(1)无需在草坪周围圈埋电线，避免围栏电线易受环境与人为损坏；

(2)不受外部无线电信号的电磁干扰；

(3)减少用户埋电线的麻烦和维护困难；

(4)只需一次性获得准确草坪边界形状和位置信息，不必每次割草重新寻找边界。

附图说明：

图1为本发明的智能割草机草坪边界确定系统的示意图。

图2为本发明的彩色图像曲线边界提取的示意图(左图为原始彩色图像，右图为提取的曲线边界图)。

图3为本发明的彩色图像直线边界提取的示意图(上图为原始彩色图像，下图为提取的直线边界图)。

图4为本割草机的边界透视图像的计算原理图。

图5为本割草机的光流变化速率获取计算的示意图。

图6为本割草机的获取边界点拟合成抛物线的示意图。

图7为本发明用参数样条曲线拟合成一个完整边界曲线的示意图。

其中：

1-彩色摄像机；2-光流传感器；3-图像处理分析模块；4-计算控制系统；5-割草机；6-特征像素点区。

具体技术方案：

1.对彩色摄像机所采集的图像，图像处理分析模块采用小波分析原理对彩色图像进行边缘提取的方法，此方法不但比灰度图像的边缘提取信息更丰富，而且特别适于对绿色草坪边界的确定，图2为曲线边界的提取，图3为直线边界的提取。

2.安装在草坪割草机前部的彩色摄像机1与地面有一倾角θ(本方法取为30°),对于彩色摄像机所获取的图像上像素点之间的距离值，应通过以下两点透视图原理公式计算还原出地面点的实际距离值(图4)。

[x,y,z,1]·R_z(θ)·T＝[x^*,y^*,z^*,1]

其中，[x,y,z]为实际地面点值，[x^*/z^*,y^*/z^*]为透视图像上对应点值，

θ为摄像机倾角，d为视距

对于直线段转角的计算，利用微型陀螺角速率仪的积分和透视图像分析相结合来确定。

3.安装在草坪割草机前部的光流传感器2，安装方向与地面垂直，因此获取的地面光流图像与地面平行。所述光流变化速率获取方法，因对很短时间内两帧光流图像分析，这个“很短时间”取决于所获取的图像前部“特征区”，在该时间段内仍在图像中出现，并且很短时间内特征区没有明显变化，因此可以计算出光流特征区的位移和运动速率(图5)。在确定图像所反映的地面实际距离比值得情况下，可以直接由不同帧特征像素点区6的位移距离获得对应地面点位移的实际距离。再除以两帧图像之间的时间就可以得到该瞬时的光流移动速度，也就获得割草机该时刻行驶速度V。对于一个短时间段△t(如每隔2秒记录一次边界点),乘以速度V，就得到该边界点与前一个边界点之间的“弧长”值。

4.对割草机沿草坪边界前进中每三个相邻记录的边界点(u₁,u₂,u₃)，通过以下方程组拟合为一段“抛物线”(图6)：

依次得到一个沿边界前进的“抛物线”序列；将割草机完成草坪全部边界运行后得到的“抛物线”序列。对于各段“抛物线”，用导数求出各段的外侧凸点，再用一个参数样条曲线对各段抛物线外侧凸点进行光顺拟合，从而得到一个完整的参数样条曲线表示的草坪边界形状(图7)：

以累加弦长三次样条曲线方程写成向量形式，参数曲线为：

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下还可以作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。