[发明专利]一种基于视觉的农林园区机器人导航方法

权利要求书

1.一种基于视觉的农林园区机器人导航方法，其特征在于，包括：

S1，在农林园区的果园行的出入口处设置辅助标牌，所述辅助标牌的中心设置有中心图形，所述辅助标牌的前方设置有定位辅助物；

S2，当机器人运动到该辅助标牌前方，通过如下方法调整距离该辅助标牌的距离和角度，然后完成转向：

S2-1，扫描辅助标牌，计算辅助标牌图像中的角点，及中心图形的角点；

S2-2，计算中心图形的中心点；

S2-3，判断中心图形的面积；

S2-4，计算定位辅助物的中心坐标；

S2-5，依据定位辅助物的坐标和中心图形的坐标之间的差异，来调整机器人的偏向在设定的阈值范围内；

S2-6，依据辅助标牌的中心图形占据整个图像的面积，来确定机器人和辅助标牌之间的距离。

2.根据权利要求1所述的导航方法，其特征在于，在S2中，包括：

所述辅助标牌为矩形，所述中心图形为正方形，所述定位辅助物为圆球。

3.根据权利要求1所述的导航方法，其特征在于，还包括：

T1，采集机器人所在果园行中的图像，通过图像的分类拟合算法，获取机器人的可行驶路径；

T2，机器人根据可行驶路径，计算出果园行的中心线位置，沿中心线行驶；

T3，机器人形式到该果园行的出入口处，根据S1- S2进行转向，

T4，机器人通过辅助标牌寻找到相邻果园行的入口位置；

T5，机器人进入新的果园行继续行驶。

4.根据权利要求3所述的导航方法，其特征在于，步骤T1还包括：

在T1-1中，通过在机器人上安装的摄像机获取果园行中的图像，对获取的果园行中的图像进行特征空间聚类处理；

T1-2，使用图分区算法对聚类结果进行分类；

T1-3，对道路区域进行滤波优化提取；

T1-4，对道路区边界线进行提取。

5.根据权利要求4所述的导航方法，其特征在于，步骤T2还包括：

T2-1，在获取道路区域的两条边界线后，计算机器人到两个边界线的距离；

T2-2，依据所述距离来控制车辆沿道路中心线行驶。

6.根据权利要求5所述的导航方法，其特征在于，

在T2-1中，利用机器人拍摄图像的中心列上的任一点来计算该点到两个边界线的距离。

7.根据权利要求4所述的导航方法，其特征在于，

在T1-1中，使用mean-shift算法进行聚类处理，包括：1）使用非参数内核密度函数对图像的特征空间进行计算；2）通过模态密度函数将每个像素点进行聚类；

T1-2包括：1）定义一个待分割图区；2）通过相似性计算函数将图像分割成多个大区域，分为道路区域和非道路区域；

T1-3包括：1）将分割出道路区域和非道路区域的图像转化为灰度图像；2）根据分割阈值将图像进行二值化。