專利名稱：農(nóng)用車輛視覺導(dǎo)航系統(tǒng)及其導(dǎo)航方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種農(nóng)用設(shè)備導(dǎo)航系統(tǒng)及其導(dǎo)航方法，尤其是一種農(nóng)用車輛視覺導(dǎo)航系統(tǒng)及其導(dǎo)航方法。
背景技術(shù)：
農(nóng)用車輛自動導(dǎo)航在提高作業(yè)精度、作業(yè)效率，減輕駕駛員勞動強(qiáng)度，節(jié)能降耗， 提升智能化水平等方面具有重要意義。農(nóng)田車輛自身的定位是其實現(xiàn)自動導(dǎo)航的關(guān)鍵，沒有準(zhǔn)確、快速的自身定位，就談不上自動導(dǎo)航，自身定位主要是對車輛自身的位姿與航向角的感知。近幾十年來，超聲波、聲納導(dǎo)航、激光探測導(dǎo)航、微波雷達(dá)導(dǎo)航、慣性導(dǎo)系(IMU)、視覺導(dǎo)航、全球衛(wèi)星定位導(dǎo)航等陸續(xù)被眾多研究者所關(guān)注。通過50多年來農(nóng)用車輛對多種導(dǎo)航方式的探索，農(nóng)用車輛的導(dǎo)航研究已經(jīng)主要集中在機(jī)器視覺和GPS導(dǎo)航這兩種最具發(fā)展前途的方式上。國內(nèi)目前在公路車輛GPS導(dǎo)航領(lǐng)域已經(jīng)進(jìn)行了很多研究，取得了很多成果，縮短了和世界先進(jìn)水平的差距。但是有關(guān)GPS在農(nóng)用車輛導(dǎo)航領(lǐng)域的應(yīng)用研究相對較少，與世界先進(jìn)水平有一定的差距，主要瓶頸是GPS設(shè)備購置費用高，高昂的成本阻礙了 GPS導(dǎo)航系統(tǒng)在農(nóng)用車輛上的應(yīng)用；并且，當(dāng)衛(wèi)星信號遇到樹木、建筑等障礙物或受到無線電波干擾時，信號會失效，一旦失效，得重新花費較長時間再次進(jìn)行衛(wèi)星捕捉，延誤了工作時間，所以，單純運(yùn)用GPS技術(shù)還不能確保駕駛的安全性，只能作為輔助導(dǎo)航的有力工具。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供了一種成本低、效率高、智能的農(nóng)業(yè)車輛視覺導(dǎo)航系統(tǒng)及其導(dǎo)航方法。實現(xiàn)本發(fā)明目的之一的農(nóng)用車輛視覺導(dǎo)航系統(tǒng)，包括視覺導(dǎo)航平臺模塊，與所述視覺導(dǎo)航平臺模塊相連的導(dǎo)航路徑檢測模塊、轉(zhuǎn)向控制模塊和安全預(yù)警模塊；所述導(dǎo)航路徑檢測模塊，用于實時采集、處理、分析圖像，獲得導(dǎo)航路徑參數(shù)；所述轉(zhuǎn)向控制模塊，用于獲得農(nóng)用車輛作業(yè)速度與轉(zhuǎn)向輪轉(zhuǎn)角狀態(tài)，根據(jù)導(dǎo)航路徑參數(shù)實現(xiàn)指定角度的轉(zhuǎn)向；所述安全預(yù)警模塊，用于檢測周圍環(huán)境信息，進(jìn)行分析對比并報警。所述導(dǎo)航路徑檢測模塊，包括用于分析曲率大小的曲率分析模塊、用于識別作業(yè)與未作業(yè)邊界的小曲率路徑檢測模塊和大曲率路徑檢測模塊。所述轉(zhuǎn)向控制模塊，包括電控液壓轉(zhuǎn)向裝置，小曲率路徑的跟蹤模塊，大曲率路徑跟蹤模塊和傳感器中位標(biāo)定模塊，所述液壓轉(zhuǎn)向裝置中增加了一個步進(jìn)電機(jī)控制的閉式液壓轉(zhuǎn)向器，分別與原轉(zhuǎn)向液壓缸和原液壓轉(zhuǎn)向器相連。所述安全預(yù)警模塊，包括田頭線檢測模塊，障礙物檢測模塊和報警裝置。所述視覺導(dǎo)航平臺模塊軟件系統(tǒng)，包括參數(shù)實時顯示模塊，視頻圖像與GPS定位顯示模塊，實時航向指示模塊，動畫示意模塊，導(dǎo)航狀態(tài)控制模塊，轉(zhuǎn)向調(diào)試模塊和GPS設(shè)置模塊。實現(xiàn)本發(fā)明目的之二的農(nóng)用車輛視覺導(dǎo)航方法，包括導(dǎo)航路徑檢測方法、轉(zhuǎn)向控
4制方法和安全預(yù)警方法；所述導(dǎo)航路徑檢測方法包括相機(jī)安裝方式、小曲率路徑檢測和大曲率路徑檢測；所述轉(zhuǎn)向控制方法包括電控液壓轉(zhuǎn)向改裝、小曲率路徑跟蹤、大曲率路徑跟蹤和傳感器中位標(biāo)定；所述安全預(yù)警方法包括田頭線檢測和障礙物檢測。所述小曲率路徑檢測，利用旋轉(zhuǎn)投影算法和導(dǎo)航路徑參數(shù)直方圖融合算法，通過角度枚舉對圖像ROI實施旋轉(zhuǎn)變換，由旋轉(zhuǎn)后圖像的列均值與枚舉角度構(gòu)成旋轉(zhuǎn)投影矩陣，對其行向量實施差分運(yùn)算得到差分旋轉(zhuǎn)投影矩陣，由差分旋轉(zhuǎn)投影矩陣的極值可確定圖像導(dǎo)航路徑，即航向偏差與航位偏差，進(jìn)而可以求得世界坐標(biāo)系下的導(dǎo)航路徑參數(shù)，在此過程中，實施線性壓縮，旋轉(zhuǎn)角度先粗分再細(xì)分的二步法。所述大曲率路徑檢測是，采用雙切線大曲率路徑轉(zhuǎn)彎半徑估計算法，具體步驟如下(1)確定初始旋轉(zhuǎn)中心點，即圖像的旋轉(zhuǎn)變換所圍繞的確定點，通過下述公示確定
權(quán)利要求
1.一種農(nóng)用車輛視覺導(dǎo)航系統(tǒng)，包括視覺導(dǎo)航平臺模塊，與所述視覺導(dǎo)航平臺模塊相連的導(dǎo)航路徑檢測模塊、轉(zhuǎn)向控制模塊和安全預(yù)警模塊；所述導(dǎo)航路徑檢測模塊，用于實時采集、處理、分析圖像，獲得導(dǎo)航路徑參數(shù)；所述轉(zhuǎn)向控制模塊，用于獲得農(nóng)用車輛作業(yè)速度與轉(zhuǎn)向輪轉(zhuǎn)角狀態(tài)，根據(jù)導(dǎo)航路徑參數(shù)實現(xiàn)指定角度的轉(zhuǎn)向；所述安全預(yù)警模塊，用于檢測周圍環(huán)境信息，進(jìn)行分析對比并報警。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的農(nóng)用車輛視覺導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于所述導(dǎo)航路徑檢測模塊，包括用于分析曲率大小的曲率分析模塊、用于識別作業(yè)與未作業(yè)邊界的小曲率路徑檢測模塊和大曲率路徑檢測模塊。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的農(nóng)用車輛視覺導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于所述轉(zhuǎn)向控制模塊， 包括液壓轉(zhuǎn)向裝置，小曲率路徑的跟蹤模塊，大曲率路徑跟蹤模塊和傳感器中位標(biāo)定模塊， 所述液壓轉(zhuǎn)向裝置中增加了一個閉式液壓轉(zhuǎn)向器，分別與原轉(zhuǎn)向液壓缸和原液壓轉(zhuǎn)向器相連。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的農(nóng)用車輛視覺導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于所述安全預(yù)警模塊，包括田頭線檢測模塊，障礙物檢測模塊和報警裝置。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的農(nóng)用車輛視覺導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于所述視覺導(dǎo)航平臺模塊軟件系統(tǒng)，包括參數(shù)實時顯示模塊，視頻圖像與GPS定位顯示模塊，實時航向指示模塊， 動畫示意模塊，導(dǎo)航狀態(tài)控制模塊，轉(zhuǎn)向調(diào)試模塊和GPS設(shè)置模塊。
6.一種權(quán)利要求1 5所述的農(nóng)用車輛視覺導(dǎo)航系統(tǒng)的導(dǎo)航方法，包括導(dǎo)航路徑檢測方法、轉(zhuǎn)向控制方法和安全預(yù)警方法；所述導(dǎo)航路徑檢測方法包括相機(jī)安裝方式、小曲率路徑檢測和大曲率路徑檢測；所述轉(zhuǎn)向控制方法包括電控液壓轉(zhuǎn)向改裝、小曲率路徑跟蹤、大曲率路徑跟蹤和傳感器中位標(biāo)定；所述安全預(yù)警方法包括田頭線檢測和障礙物檢測。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的農(nóng)用車輛視覺導(dǎo)航方法，其特征在于所述小曲率路徑檢測， 利用旋轉(zhuǎn)投影算法和導(dǎo)航路徑參數(shù)直方圖融合算法，通過角度枚舉對圖像ROI實施旋轉(zhuǎn)變換，由旋轉(zhuǎn)后圖像的列均值與枚舉角度構(gòu)成旋轉(zhuǎn)投影矩陣，對其行向量實施差分運(yùn)算得到差分旋轉(zhuǎn)投影矩陣，由差分旋轉(zhuǎn)投影矩陣的極值可確定圖像導(dǎo)航路徑，即航向偏差與航位偏差，進(jìn)而可以求得世界坐標(biāo)系下的導(dǎo)航路徑參數(shù)，在此過程中，實施線性壓縮，旋轉(zhuǎn)角度先粗分再細(xì)分的二步法。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的農(nóng)用車輛視覺導(dǎo)航方法，其特征在于所述大曲率路徑檢測是，采用雙切線大曲率路徑轉(zhuǎn)彎半徑估計算法，具體步驟如下(1)確定初始旋轉(zhuǎn)中心點，即圖像的旋轉(zhuǎn)變換所圍繞的確定點，通過下述公示確定 U = ucosa + vsina + u0[F = -u sin <2r +ν cos or+ v0其中(U，ν)是原圖像坐標(biāo)，(IV V0)是旋轉(zhuǎn)中心坐標(biāo)，初始旋轉(zhuǎn)中心點決定著第一條切線的位置，設(shè)定 Utl = width/2, V0 = 3*height/4，且取圖像 ROI 為(0，height/2, width, height)，以縮小曲線路徑檢測范圍，其中width為圖像的寬帶，height為圖像的高度，單位均為像素數(shù)；(2)實施旋轉(zhuǎn)投影算法，求取曲線的第一條近似切線I1，其表征參數(shù)為圖像u軸截距 Ccl及與圖像ν軸夾角Cicl，其中枚舉角度取Δ α = Γ，線性壓縮比β = 0.25，旋轉(zhuǎn)α 從-45° 到 45° ；(3)確定第二個旋轉(zhuǎn)中心點，求取曲線的第二條近似切線，在相機(jī)一定視野中，曲線具有連續(xù)性，第二旋轉(zhuǎn)中心點應(yīng)該依賴于第一條切線位置，為此，沿I1直線上在高度方向上 height/4處確定為第二旋轉(zhuǎn)中心，即uQ = I1Uheight74, v0 = height/4,且取圖像ROI為 (u0-width/4,0, u0+width/4, height/幻，旋轉(zhuǎn)投影算法仍取所述步驟O)中相同的參數(shù)，得到第二條近似切線I2，其表征參數(shù)為圖像u軸截距c。2及與圖像ν軸夾角α。2 ；(4)求取大曲率路徑轉(zhuǎn)彎半徑，根據(jù)地面直線與圖像直線的轉(zhuǎn)換關(guān)系
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的農(nóng)用車輛視覺導(dǎo)航方法，其特征在于所述電控液壓轉(zhuǎn)向改裝，是在現(xiàn)有液壓轉(zhuǎn)向器的基礎(chǔ)上增加一個閉式液壓轉(zhuǎn)向器，并采用步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動改轉(zhuǎn)向器，采用兩個轉(zhuǎn)向器同時控制轉(zhuǎn)向油缸；所述相機(jī)安裝方式，是將相機(jī)安裝在農(nóng)用車輛前進(jìn)方向的側(cè)面，高于所述農(nóng)用車輛的頂部，并與水平面成一俯角；所述障礙物檢測，首先通過圖像顏色進(jìn)行分割并二值化，獲得潛在障礙物的位置及區(qū)域；再通過雙目匹配、超聲波進(jìn)一步確認(rèn)障礙物的存在與否。
10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的農(nóng)用車輛視覺導(dǎo)航方法，其特征在于所述傳感器中位標(biāo)定，包括如下步驟(1)裝上角度傳感器，后輪處于中位附近時，調(diào)整角度傳感器，讓其輸出在傳感器中間電壓左右；(2)操作人員啟動農(nóng)用車輛，沿固定直線以一定速度行駛，行駛時間不少于30s；(3)在啟動運(yùn)行k左右基本穩(wěn)定后，以3000Hz的采樣率采集20s的中位電壓；(4)計算60000個中位電壓的平均值以及均方差，當(dāng)均方差低于0.08V時判定此次標(biāo)定有效，否則重復(fù)操作。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種成本低、效率高、智能的農(nóng)業(yè)車輛視覺導(dǎo)航系統(tǒng)及其導(dǎo)航方法。本發(fā)明的農(nóng)用車輛視覺導(dǎo)航系統(tǒng)，包括視覺導(dǎo)航平臺模塊，與所述視覺導(dǎo)航平臺模塊相連的導(dǎo)航路徑檢測模塊、轉(zhuǎn)向控制模塊和安全預(yù)警模塊；所述導(dǎo)航路徑檢測模塊，用于實時采集、處理、分析圖像，獲得導(dǎo)航路徑參數(shù)；所述轉(zhuǎn)向控制模塊，用于獲得農(nóng)用車輛作業(yè)速度與轉(zhuǎn)向輪轉(zhuǎn)角狀態(tài)，根據(jù)導(dǎo)航路徑參數(shù)實現(xiàn)指定角度的轉(zhuǎn)向；所述安全預(yù)警模塊，用于檢測周圍環(huán)境信息，進(jìn)行分析對比并報警。本發(fā)明的農(nóng)用車輛視覺導(dǎo)航系統(tǒng)及其導(dǎo)航方法，能夠達(dá)到輔助駕駛的目的，提高作業(yè)精度、作業(yè)效率，減輕駕駛員勞動強(qiáng)度，節(jié)能降耗，提升智能化水平。
文檔編號G01C21/00GK102506852SQ201110339289
公開日2012年6月20日 申請日期2011年11月1日 優(yōu)先權(quán)日2011年11月1日
發(fā)明者丁幼春 申請人:丁幼春