[发明专利]智能稻麦收获机导航线跟踪方法

权利要求书

1.智能稻麦收获机导航线跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)在稻麦收获机顶部安装相机并对相机进行标定获取内外参数矩阵K、R和t，相机实时获取收获机前方原始稻麦图像序列；在当前时刻n，根据相机拍摄的原始稻麦图像Pic_org(n)获取稻麦图像鸟瞰图Pic_air(n)；

(2)稻麦图像鸟瞰图中图像坐标系的原点在图像的左上角，向右为横轴正向，向下为纵轴正向，收获机沿纵轴负向前进；调整相机视角使稻麦图像鸟瞰图能够覆盖稻麦收获机左侧分禾器，且稻麦收获机左侧分禾器位于稻麦图像鸟瞰图左下方；获取实际稻麦区域尺寸与稻麦图像鸟瞰图像素平面坐标系中稻麦区域尺寸之间的尺度因子A；获取稻麦收获机左侧分禾器在稻麦图像鸟瞰图中的像素坐标Ur_air(i_O,j_O)；

在稻麦收获机左侧分禾器处安装超声波测距仪，测量从左侧分禾器到未收割边界的距离dis_ur2b，根据尺度因子A计算dis_ur2b在稻麦图像鸟瞰图中的像素尺寸p；稻麦图像鸟瞰图中，将横向坐标范围为[i+p-F_u,i+p+F_u]、纵向范围为[j-F_v,j]的矩形区域作为鸟瞰目标区域A_region；F_u和F_v为预设的目标区域尺寸阈值；

(3)采用图像分割方法在稻麦图像鸟瞰图Pic_air(n)中分割出已收割区域和未收割区域；

(4)如果n＝0，对分割后的稻麦图像进行收割边界角点检测，用检测得到的角点构成0时刻跟踪角点集P(n)；跳转到步骤(6)；所述角点位于已收割区域和未收割区域的边界；

如果n≠0，确定n时刻图像金字塔光流跟踪起始角点集合P₀(n)；

(5)根据跟踪起始角点集合P₀(n)，采用光流运动估计，获取n时刻收割边界角点集合P(n)，计算n时刻导航线参数；

(6)令n＝n+1，跳转到步骤(1)，继续跟踪下一时刻的导航线参数；

所述步骤(1)中，稻麦图像鸟瞰图Pic_air(n)的像素坐标(i,j)与原始稻麦图像Pic_org(n)的像素坐标(u,v)的变换关系为：

其中系数b₃₃＝1，T₁为2×2的图像线性变换矩阵，T₂为2×1的图像透视变换矩阵，T₃为1×2的图像平移矩阵，且所述矩阵T₁、T₂、T₃通过相机标定获取的内外参数矩阵K、R和t获得；

所述步骤(5)包括步骤：

(5.1)将跟踪起始角点集合P₀(n)中的点按照横坐标的值升序排列，得到排序后的点集P₀{p₁,…,p_k,p_k+1,…,p_k+m,p_k+m+1,…,p_k+m+k}，去除前k个和后k个噪声点，其中k为预设的角点数量阈值，满足：H₁为预设的角点数量下限阈值；更新点集得到P₀{p_k+1,…,p_k+m}；

(5.2)利用金字塔光流运动估计跟踪点集P₀{p_k+1,…,p_k+m}，得到当前时刻n的跟踪角点集合P(n)；

(5.3)去除跟踪角点集合P(n)中与点集P₀(n)中坐标相同的点，并去除P(n)中横坐标值最小的前k个点，更新当前时刻n的跟踪角点集合P(n)；

(5.4)将P(n)中的点按照纵坐标值升序排列，将纵坐标小的前个点组成子集P₁，剩余的点组成子集P₂，分别对P₁和P₂中的坐标求平均，得到两个平均坐标点和得到导航线L_M坐标方程：

L_M:

导航线与收获机左侧分禾器所在直线位移偏差d_P为：

其中

收获机导航线L_M位移偏差d_W为：

d_W＝A·d_p

收获机的角度偏差ω为：