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果园机器人视觉导航行间位姿估计与果树目标定位方法

作  者:
毕松;王宇豪
单  位:
北方工业大学电气与控制工程学院
关键词:
果园机器人;视觉自主导航;实例分割;单目相机模型;位姿估计;果树定位;
摘  要:
针对单目视觉导航中位姿信息不完整和果树定位精度低的问题,提出基于实例分割神经网络的偏航角、横向偏移、果树位置计算方法。首先,基于Mask R-CNN模型识别并分割道路与树干;其次,寻找道路掩码凸包并进行霍夫变换,由凸包中的边界方程计算消失点坐标;最后,根据建立的位姿道路成像几何模型,计算偏航角、横向偏移与果树相对位置。实验结果表明:改进Mask R-CNN模型的边框回归平均精确度为0.564,分割平均精确度为0.559,平均推理时间为110 ms。基于本文方法的偏航角估计误差为2.91%、横向偏移误差为4.82%,果树横向定位误差为3.80%,纵向误差为2.65%。该方法能在不同位姿稳定地提取道路与果树掩码、计算消失点坐标与边界方程,较准确地估计偏航角、横向位移和果树相对位置,为果园环境下的视觉自主导航提供有效参考。

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