果园自动喷雾系统安装

       文丨初八没烦恼
       编辑丨初八没烦恼


       在智慧农业领域，自主导航农业机器人受到越来越多的关注，自主导航不仅能实现农业机器人在复杂的农田环境中自主行走，还是农业机器人精准作业的重要一环。
       近年来，
       随着人们对保健养生需求的提高，金丝皇菊的消费量呈快速增长的趋势
       ，但金丝皇菊的采摘难度大，对采摘机器人的精准性要求较高。


       因此对金丝皇菊采摘机器人的自主导航进行研究具有现实价值
       ，目前，农业导航使用的系统包括全球导航卫星系统、惯性导航系统、激光雷达以及机器视觉导航系统等。
       有研究人员设计了一种基于GNSS的智能水田旋耕平地机，将两个GNSS天线分别固定在旋耕平地机两端，以天线高程定位数据与俯仰角数据作为旋耕平地机高程与倾角信息，智能水田旋耕平地机平整度可达到3cm左右。


       智能水田旋耕平地机
       GNSS信号品质与航向角变化幅度信息为指导的INS/GNSS航向信息融合策略，在田间作业情况下具备抗环境扰动能力。
       但INS利用相对定位的特点，不受环境干扰，但是其系统误差会随时间不断累积，在过程中提出了一种基于视觉线索和模糊控制的枸杞果园自主导航算法，
       具有良好的鲁棒性和实时性。


       并且介绍了基于带有自动光圈镜头的彩色CCD相机捕获真实环境，
       处理捕获并区分图像每个元素的神经网络集合
       ，并提取所需的路径进行导航。
       但相机受光线影响较大，无法在黑暗环境中工作，为解决基于GNSS的农业机器人在卫星信号弱或无环境下定位精度低以及机器视觉导航技术受光照强度、视角范围等条件限制较大等问题，提出了基于激光感知的农业机器人定位方法。


       采用二维激光雷达和激光接收器设计了基于激光感知的机器人定位系统，试验表明该系统满足农业机器人在结构化环境中导航所需定位精度要求。
       随后设计了一个猕猴桃园自主导航重型平台，
       在果园内对自主导航系统进行了评估
       ，行跟踪试验显示，仅使用多线激光雷达的导航误差绝对值在75mm以内。


       使用基于PEARL的方法提取的二维点云
       ，为提高作物检测的准确性，提出了对离群点的处理、模型消除、新模型搜索和几何约束等方法，提高了机器人导航效果。
       ]为克服二维激光扫描仪在果园导航中感知信息少、无法有效应对树冠茂密、树干被遮挡等复杂三维果园场景，提出一种基于3D激光雷达的果园行间导航方法。


       试验结果表明该系统可广泛用于标准果园与复杂三维果园机械的自主导航，具有可靠的稳定性，
       并且一种基于激光雷达三维点云的果园行间高低频双源信息融合实时导航方法
       ，该导航方法能够满足作业装备在果园行间自主导航作业的需求。
       为喷雾机器人在果园环境中的自主导航提供技术参考，针对温室颠簸不平、枝叶遮挡道路的复杂环境，提出基于相机与激光雷达数据融合的机器人行间导航方法。


       利用改进的U-Net模型实现图像道路区域的准确快速分割并融合图像分割结果进行地面点云预分割，
       该方法满足温室机器人沿作物行自主导航行驶要求。
       相比GNSS、INS和相机，激光雷达更适合于天气多变、光线不定的田间导航，但目前基于激光雷达的农业导航技术，大多导航环境为设施环境或结构化农田。


       而金丝皇菊生长
       在室外农田环境，植株较矮，花朵、枝叶杂乱无章
       ，对导航造成严重的干扰，因此此项实验设计了一种基于LiDAR多维点云优化的菊花采摘机器人自主导航系统。
       在多维环境点云中提取导航基准线，并对导航线进行路径跟踪控制，最后进行田间试验，验证导航系统的性能。


       机器人整体结构
       金丝皇菊采摘机器人底盘结构，
       由履带式底盘、控制系统与采摘机构组成
       ，机器人主要性能参数：整体尺寸(长×宽×高)为1600mm×1400mm×1600mm，履带宽度10cm，最大速度1.0m·s-1，额定功率3kW，工作电压48V，续航时间≥6h。
       此项实验选用的激光雷达安装在机器人右侧履带上方位置，距地面高度约为0.25m，倾角15°。


       激光雷达参数：测量范围1~100m，测量精度±3cm，垂直测量角度30°，垂直方向角度分辨率2°，水平方向测量角度360°，
       水平方向角度分辨率0.1°~0.4°，测速750000点·s-1
       ，帧率5~20Hz，波长905nm，质量830g。
       点云采集过程中激光雷达积分时间设置为200ms，跨垄式底盘以0.3ms-1沿金丝皇菊田垄进行采摘作业。


       金丝皇菊的种植垄长16m，上垄宽47cm，下垄宽75cm，垄高35cm，行距30cm，株距47cm，平均株高80cm。
       垄间自主行走模式将激光雷达采集的三维花田点云数据由以太网口传输至PC端提取垄行线，并使用Arduino控制器作为下位机，将控制信号转化为电机速度指令，
       并将其通过串口传输给电机控制器实现机器人的垄间自主行走。


       导航控制系统作为菊花采摘机器人的核心组成部分
       ，此项实验选用具有54路数字输入输出口、3种供电方式的ArduinoMega2560单片机作为控制核心。
       机器人垄间自主行走基于激光雷达导航系统设计，随后选用VelodyneVLP16激光雷达，具备实时收发数据、360°全覆盖扫描测量、有效范围更广以及能功耗更低等优势，可以高度灵活地适应本文室外农田环境。


       菊花采摘机器人自主导航和采摘需求
       由于金丝皇菊植株的生长特性较为复杂，
       花田三维点云分布不均匀，垄头点云密集，垄尾点云逐渐稀疏
       ，且因金丝皇菊植株特性原因，导致采集到的点云噪声信息较多。
       例如枝叶茂密、花头过大过重导致花茎折断等对垄沟造成遮挡，土壤地面不平整且杂草多，也会导致采集到的三维点云噪声较多，所以此项实验需去除噪声信息对垄行线与导航路径提取的干扰，进而提取垄间直线路径。


       体素滤波通过计算出一个刚好能够覆盖住所有输入点云的三维体素栅格
       ，根据设定的分辨率，将该三维体素栅格分割成不同的小体素。
       在每个体素内，用体素中所有点的质心来近似表示体素中的其他点，这样该体素内所有点云就用一个质心点最终表示，达到向下采样目的的同时不破坏点云本身几何结构的功能。


       三维环境点云信息经过体素滤波可以大大减少数据量，但由于金丝皇菊花田环境的复杂性，处理后的点云信息仍存在大量冗余数据。
       经分析，环境噪声呈现明显的坐标分布特性
       ，扫描得到的X轴点云信息构成比较简单主要为田垄。


       Y轴点云信息包含田垄、
       呈散开状的枝叶以及因为花头过重造成折断的菊花等
       ，较为复杂，Z轴点云信息包含田垄、枝叶、花头，且其Z轴坐标依次递增。
       基于上述情况，本实验提出多维点云优化算法，即将预处理后的环境点云数据按坐标轴X、Y、Z三轴分别进行不同的算法处理。


       其中，X、Z轴噪声来源相对简单，坐标特性明显，采用坐标ROI兴趣区域提取算法，即在三维环境点云中通过限制点云坐标信息勾勒出需要处理的区域，从而达到在X轴方向缩小扫描范围，
       并在Z轴方向删除田垄之上植被信息的目的。
       根据南京湖熟菊花园垄间数据及机器人相关参数，设置X轴ROI坐标范围为，其中a为2个相邻采摘点间的距离，依据雷达安装位置以及垄沟高度，设置Z轴ROI坐标范围为，从而达到去除植株点云数据的目的。


       Y轴噪声来源较复杂，
       包括杂草、歪倒的枝叶和下垂的花头等
       ，且这些环境噪声无明显的随坐标变化规律。
       基于以上情况，本实验设计以下提取策略：首先在杂乱无章的点云信息中将X轴左右两侧数据，进而在两侧数据中筛选提取出单侧垄行线，最后两侧垄行线拟合得到导航基准线。


       首先进行左右垄线分割，
       考虑到机器人可能存在偏航角
       ，直接根据扫描点云中心轴分割左右垄线会存在误差。
       进而基于提取出的兴趣区域提取垄行线，本实验选用最小二乘法和随机采样一致性方法分别提取左右两侧垄行线，并在第三章田间试验中进行对比。


       为配合金丝皇菊采摘要求，设计导航策略如下：金丝皇菊垄长16m，采摘所用深度相机设置分辨率为640×480，安装高度距水平面160cm，视野范围140cm×150cm。
       由于相机定点采集图像的视野会存在边缘菊花不完整等情况
       ，导致采收遗漏，为确保成熟金丝皇菊的完全采收，设计相邻采摘点采摘范围重合4%，即相邻采摘点间距1.44m。


       当采摘机器人在第n个采摘点完成全部采摘任务后，
       向电机发出前进指令
       ，向前进方向规划直线路径并进行跟踪控制，直至底盘运动到第n+1个采摘点后停止运动。
       并向采摘机器人发送采摘指令，进行第n+1个采摘点的采摘作业，直至采摘任务完成，循环往复。


       为研究基于LiDAR多维点云优化的导航系统性能，在熟菊花园进行导航试验，熟菊花园金丝皇菊花田环境参数：垄行长度16m，上垄宽0.47m，下垄宽0.75m，垄沟宽0.35m，垄高0.35m，行距0.3m，株距0.47m。
       为保证减少计算量的同时最大程度地保留花田环境点云结构特征，本算法设置0.1分辨率，机器人在静止状态下和
       0.3ms-1行走速度下分别采集花田环境三维点云数据。


       选取30帧点云进行计算，处理前静止和运动的平均环境点云数为14003和13875，经初滤波后，静止和运动两种状态下采集到的平均环境点云数分别为1588和1436。
       滤波的平均处理时间
       分别约为8.936×10-3s和8.846×10-3s
       ，处理速度较快，且计算量可减少86%，预处理后的点云数据经过ROI提取以及左右垄行分割处理，并基于上述处理提取垄行线。


       此项实验通过
       对比相同时刻最小二乘法和RANSAC提取垄行线效果
       ，并对2种算法进行量化分析得到最佳提取算法。

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