基于里程信息融合的株间锄草刀定位数据优化方法

• 作者: 孙哲 张俊雄 张宾 张春龙 李伟 李南 李涛 陈子文
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 机器视觉 优化 算法 株间锄草 里程值 传感器融合 模糊校正 锄草刀定位
• 年，卷（期）: 2015,（21）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 198-204
• 页数: 7页
• 分类号: TP24|S224
• 字数: 7680字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2015.21.026

摘要

为提高株间锄草刀定位精度、降低机器视觉受外界因素的影响，该文提出里程信息融合机器视觉的方法对锄刀定位数据进行优化。通过分析定位数据校正和视觉滞后补偿的原理，设计了模糊逻辑校正器，通过模糊规则将模糊校正系统简化为单输入单输出形式，采用Mamdani模糊推理方法获得视觉数据可信度决策表，将可信度作为加权值生成校正锄刀定位数据，并提出采用实时里程信息作为视觉滞后补偿量的方法，给出补偿公式。田间刀苗距优化静态试验表明，视觉刀苗距误差为9.88 mm，优化后刀苗距误差为6.06 mm；动态试验表明，视觉数据出错率为4.8%～6.6%，刀苗距变化曲线显示，优化方法可有效过滤视觉坏点或不稳定的数据点，将视觉滞后纳入衡量标准，不同车速下动态优化后刀苗距平均误差为5.30～7.08 mm，较优化前降低了25%左右。研究结果表明，锄草刀定位数据优化方法可有效提高机器视觉静态和动态获取刀苗距的精度。该研究为提高株间锄草技术的锄刀定位精度提供了参考。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张宾	中国农业大学工学院	36	1161	14.0	34.0
2	孙哲	中国农业大学工学院	27	324	10.0	17.0
3	李涛	中国农业大学工学院	43	813	13.0	28.0
4	张俊雄	中国农业大学工学院	46	892	19.0	29.0
5	李伟	中国农业大学工学院	190	2617	29.0	41.0
6	李南	中国农业大学工学院	8	98	5.0	8.0
7	张春龙	中国农业大学工学院	16	182	8.0	13.0
8	陈子文	中国农业大学工学院	6	46	4.0	6.0