[发明专利]用于农机无人驾驶的农田环境感知方法

权利要求书

1.一种用于农机无人驾驶的农田环境感知方法，其特征在于，具体包括以下步骤，

步骤1：对摄像机进行标定，得到世界坐标到图形像素坐标的投影矩阵，建立雷达坐标系与世界坐标系之间的相互关系，将雷达坐标转换成图像像素坐标，使雷达与摄像机在空间上同步；

步骤2：工控机解算接收到的毫米波雷达数据，确定有效目标，选出农机作业前方雷达感兴趣的区域，确定有效目标中的最危险目标，同步进行摄像机图像的采集；

步骤3：根据雷达的信息判断出最危险目标的运动状态，根据雷达与相机采集到的最危险目标的图像数据，判断出最危险目标的类型，工控机根据雷达数据和相机的图像数据解算出农机的动作指令并将其传输给导航箱，导航箱控制农机做相应的动作；

判断最危险目标的动静状态具体包括以下步骤，

步骤3.1：根据步骤2.5中确定的最危险目标，不断更新最危险目标的相对速度和相对距离信息，判断最危险目标与雷达的距离是否在停车安全距离范围内，即z_wd>z_min（3-1），z_wd为毫米波雷达探测到的雷达与最危险目标的相对距离，z_min为设定的停车安全距离阈值，最危险目标满足公式（3-1）时，农机继续行驶，否则导航箱调整农机的动作；

步骤3.2：根据相对速度大小判定最危险目标的动静状态，具体如下，v≠v_车（3-2）

在连续的至少两个扫描周期内，（3-2）式始终成立时，判定目标的状态为动态；否则，农机继续行驶，并返回至步骤3.1循环执行；其中，v为雷达相对目标的速度大小，v_车为农机的行驶速度，

根据雷达与相机采集到的最危险目标的图像数据，判断出最危险目标的类型具体包括以下步骤，

步骤3.1a：若最危险目标始终为静态，则导航箱控制农机做停车等待处理；否则，摄像机对最危险目标进行识别；

步骤3.2a：摄像机获取最危险目标的图像，将图像与训练好的人体样本训练库进行匹配比较，输出目标识别结果；

步骤3.3a：导航箱根据输出的目标识别结果控制农机动作，若为非人体，则导航箱发出声光报警，并控制农机做停车等待处理；若目标识别结果为人体，则导航箱发出声光报警，判断人体是否偏离农机行驶车道或者人体向远离农机方向运动，用以下公式判断，

z_wn+1>z_wn （3-3）

di>ds （3-4）

若雷达探测到的人体目标满足（3-3）或（3-4），则农机继续向前行驶，否则导航箱控制农机做停车等待处理；z_wn为第n探测扫描周期雷达相对最危险目标的距离，z_w（n+1）为下一个扫描周期雷达相对最危险目标的距离；

其中，在步骤3之前，农机作业时，农机的行驶速度匀速。