基于机器视觉的林地割草机树干识别与避障技术研究

作     者：吴慢玉 曹成茂 李旭 陈传涛 刘建国 孙燕 

作者机构：安徽农业大学工学院 安徽省智能农机装备工程实验室 

出 版 物：《江西农业大学学报》 (Acta Agriculturae Universitatis Jiangxiensis)

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：08[工学] 0828[工学-农业工程] 082801[工学-农业机械化工程] 

基　　金：国家面上项目(52075003、51475002) 安徽省宁国市企业委托项目(hx23206) 

主　　题：割草机 避障 双目相机 YOLOv8n 实时检测 精准定位 三阶贝塞尔曲线 

摘      要：【目的】针对山核桃林树木高大、间距不一的林地环境，割草机对树干精确识别定位和实时避障，是保证高效除草的前提。【方法】本文通过双目相机采集林地实时图像信息，基于YOLOv8n轻量化树干根部检测算法和三阶贝塞尔曲线规划避障路径方法，实现快速识别、精准定位、实时避障。首先，根据双目相机得出的RGB和深度图像利用YOLOV8n检测模型对树干根部进行识别与定位；其次，将在相机坐标系下定位到的树干根部位置通过防碰撞和曲率约束生成最优贝塞尔曲线避障路径；最后，将相机坐标系下的避障路径转化为经纬度坐标系下进行最后的自主避障工作。【结果】树干根部检测结果表明：树干根部的识别准确率89.9%，基本无漏检；树干根部定位精度试验结果表明：测得纵向距离和横向距离平均相对误差分别为1.07%和3.46%；避障仿真结果表明：避障过程中割草机与树木之间最近距离为6.31cm，避障路径跟踪最大横向误差为2.01cm，平均横向误差为0.85cm；割草机避障试验结果表明：割草机距离树木最近距离为15.26cm，最大横向误差和平均横向误差分别为6.23cm和2.71cm。避障结束后，能够精准回归到全局路径上。【结论】该方法应用在复杂林地割草机上，可以快速识别并精准定位树干根部位置，且在短时间内规划避障轨迹避开障碍树木作业，为林地割草机械实现无人化作业提供参考。