[發(fā)明專利]一種溫室智能移動機器人視覺導航路徑識別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310670524.7
• 申請日: 2013-12-12
• 公開（公告）號: CN103646249B
• 公開（公告）日: 2017-11-17
• 發(fā)明（設計）人: 高國琴;李明
• 申請（專利權(quán)）人: 江蘇大學
• 主分類號: G06K9/54
• 分類號: G06K9/54
• 代理公司: 南京經(jīng)緯專利商標代理有限公司32200
• 代理人: 樓高潮

1.一種溫室智能移動機器人視覺導航路徑識別方法，其特征是包括以下步驟：

(1)采集溫室環(huán)境下的原始圖像，將原始圖像信息從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間，并分別提取H、S、I三個分量信息圖，對其中的H分量信息圖采用中值濾波法進行去噪處理；將原始圖像信息從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間的轉(zhuǎn)換公式是：

H=θ,B≤G360-θ,B>G,S=1-3(R+G+B)[min(R,G,B)],]]>

I=13(R+G+B),θ=arccos{[(R-G)+(R-B)]/2[(R-G)2+(R-G)(G-B)]1/2};]]>

(2)用K-means算法對去噪處理后的H分量信息圖進行聚類分割，選擇道路信息作為待獲取的圖像分割信息，獲得道路的分割效果圖；所述K-means算法步驟如下：

1)選擇k＝3個對象作為初始聚類中心；

2)將圖像中所有像素點按照最小距離原則分配到最近聚類；

3)重新計算每個聚類的平均值，并用該均值作為新的聚類中心；

4)重復2)、3)，直到每個聚類不再發(fā)生變化為止；

5)獲取到k個聚類；

(3)對分割效果圖采用形態(tài)學腐蝕方法進行二次去噪處理，減少邊緣信息總量，得到只剩下白色、黑色和灰色3種灰度值的圖像，其中道路信息為白色；

(4)對經(jīng)過腐蝕處理后的圖像進行灰度轉(zhuǎn)換，得到完整的道路信息；

(5)對灰度轉(zhuǎn)換后的道路信息采用Candy算子進行邊緣檢測，提取邊緣離散點；

(6)對提取邊緣離散點的圖像通過逐行掃描獲取圖像每一行中2個白色點的位置信息，對其取均值進行轉(zhuǎn)換獲取導航離散點；

(7)對導航離散點進行擬合獲取最終導航路徑信息；

(8)對最終導航路徑信息進行坐標轉(zhuǎn)換，得到溫室智能移動機器人導航控制參數(shù)信息，計算出移動機器人的導航角。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種溫室智能移動機器人視覺導航路徑識別方法，其特征是：步驟(8)中，導航角e_θ'的計算公式是：k₁、k₂為攝像頭成像幾何模型的參數(shù)，通過攝像頭標定獲得，φ為攝像頭傾角，X₀為圖像坐標系中導航路徑與x軸交點坐標，e_θ為導航路徑信息與移動機器人軸線的角度偏差。