免费论文摘要：立体视觉历程计接洽及农业自主宰航车辆对立位姿估量

  农业机动化水平的提高是农业产量普及的普通，而农业车辆动作农业消费的要害东西，也该当具备较高的机动化水平，其主假如不妨实行自主宰航本领。车辆的自主宰航依附于对自己对立位姿（场所和模样）的精确估量，所以正文对准保守导航办法在本质运用中所生存的缺点，提出了鉴于立体视觉历程计的农业车辆自主宰航本领，提防接洽了车辆二维和三维对立场所和模样估量；同声对准本质运用中的多个要害题目举行了深刻接洽，实行了车辆在非构造化的农业情况中的精确导航，并对车辆疏通估量在农作物三维丈量上的运用举行了考证。 开始，正文精细阐明了立体视觉基础表面，建立了双目立体视觉体例，经过引入非线性相机模子对相机内、外参数举行了精确标定，并对相机的测距截止举行二次矫正，进一步普及了体例测距精度，为后续车辆位姿估量供给了普通。 而后，正文建立了对准暖房大棚或较为平整农田情况的袖珍农业自主宰航车辆平台，沿用了鉴于平面疏通假如的车辆分割疏通学模子，将导航题目变化为对车辆二维平移和回旋疏通的估量。在立体视觉历程计体例框架下，对准航向角爆发较大变革时特性点盯梢算法精确率鲜明低沉的题目，提出了鉴于轮子历程计猜测的特性点盯梢本领，灵验地提高了体例对车辆大范畴疏通的符合性。按照特性点的对立疏通，运用怪僻值领会法求取车辆最优疏通估量参数，实行了在室内情况下较精准地导航，为实行车辆在非构造化农业情况下的自主宰航供给了普通。 其次，对准保守丈量本领没辙精确获得立体相机初始模样的题目，正文提出了立体相机初始模样自标定本领，在线丈量相机的初始俯仰角、侧倾斜角和横摆角。本领经过索取地面静态特性点的三维消息拟合地面平面，并提出了两步矫正的随机普遍性取样算法（RANSAC, Random Sample Consensus）检验和测定车辆行驶目标。而后，经过分步计划的本领顺序估量相机侧倾斜角、俯仰角和横摆角。对准各别的大地举行了考证试验，截止表露立体相机初始模样自标定体例有确定的精度，并可符合罕见的田里情况。 接着，正文建立了全尺寸农业数据搜集车辆，不复鉴于平面假如，将车辆位姿估量由二维扩充至三维，减少了车辆俯仰角和侧倾斜角的估量。对准农业情况中纹理反复、掩饰和暗影等题目，本文华用对称配合算法检验和测定和盯梢特性点。对准保守迭代迩来点算法 ( ICP, Iterative Closest Point)的不及，正文提出了两上面矫正：一上面，运用灵验的帧间特性点盯梢截止，精确点云中局部点的对应联系，扶助采用初始疏通参数，削减ICP算法的迭代度数；另一上面，在迩来点的欧氏隔绝平方和最小化的进程中，引入点云中心加权值和光滑疏通评介因子，灵验地普及了算法的抗干预本领。对准场景中生存自疏通物体大概车辆自己爆发大范畴疏通时现有算法没辙精确估量疏通参数的题目，正文提出了光滑疏通牵制和多帧估量战略，使得不妨在搀杂的农业情况中精确的估量车辆的三维位姿消息。正文还在罕见的农业场景中辨别举行了轨迹估量试验、航向角估量试验、侧倾斜角和俯仰角估量试验。试验截止表白三维估量的本领对立于二维估量的本领不妨供给更真实的车辆位姿估量，实行更精确的车辆自主宰航。这也为鉴于农业数据搜集车辆的农农作物三维丈量供给了普通。  结果，对准保守的农农作物丈量本领的控制性，正文精细计划二维激光雷达（LIDAR）和图像本领在农农作物三维丈量上的可行性，并贯串车辆疏通位姿消息建立了农业地舆消息体例，产生农农作物莫大、体积以及密度舆图等。

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