摘要：本論文論述了兼容機器視覺的高精度衛(wèi)星定位智慧農(nóng)機自動導(dǎo)航系統(tǒng)在農(nóng)田作業(yè)無人控制機中的應(yīng)用范例。基于全球衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)（GNSS）、地理信息系統(tǒng)（GIS）、圖像識別技術(shù)和計算機自動控制系統(tǒng)等先進(jìn)技術(shù)，對農(nóng)業(yè)資源、農(nóng)業(yè)作業(yè)實施精確定時、定位、定量控制，實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)、低耗、環(huán)保的可持續(xù)發(fā)展農(nóng)業(yè)的有效途徑。

關(guān)鍵詞：機器視覺 高精度衛(wèi)星定位 農(nóng)機自動駕駛

引言

智慧農(nóng)業(yè)是基于信息和知識管理的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)。應(yīng)用全球衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)（GNSS）、地理信息系統(tǒng)（GIS）、圖像識別技術(shù)和計算機自動控制系統(tǒng)等先進(jìn)技術(shù)，對農(nóng)業(yè)資源、農(nóng)業(yè)作業(yè)實施精確定時、定位、定量控制，實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)、低耗、環(huán)保的可持續(xù)發(fā)展農(nóng)業(yè)的有效途徑。農(nóng)機自動駕駛系統(tǒng)是智慧精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)體系的重要組成部分，能夠?qū)崿F(xiàn)在大面積耕地上的快速、高效、高精度、自動化作業(yè)，可用于播種、收割等多個生產(chǎn)環(huán)節(jié)，極大精準(zhǔn)定位技術(shù)及應(yīng)用是智慧農(nóng)業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)。

1.基于兼容機器視覺的衛(wèi)星定位高精度智慧農(nóng)機自動駕駛導(dǎo)航系統(tǒng)（以下簡稱自動導(dǎo)航系統(tǒng)）可以解決單純依靠衛(wèi)星定位導(dǎo)航存在難以獲取農(nóng)田場景下農(nóng)作物壟相對位置導(dǎo)致農(nóng)機輾軋、作物破壞等問題發(fā)生，此技術(shù)在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中推廣應(yīng)用意義重大。自動導(dǎo)航系統(tǒng)由人工控制、基于高精度北斗定位技術(shù)的農(nóng)機自動導(dǎo)航系統(tǒng)、機器視覺的智能農(nóng)機自動導(dǎo)航系統(tǒng)等三部分組成。原理框圖見圖1.。

在圖中，其中紅線部分標(biāo)志人工導(dǎo)航系統(tǒng)、黃線部分標(biāo)識是高精度北斗衛(wèi)星自動導(dǎo)航系統(tǒng)、藍(lán)線部分是機器視覺自動導(dǎo)航系統(tǒng)。

在實際田間作業(yè)時，大片整齊農(nóng)田優(yōu)先采用高精度北斗衛(wèi)星自動導(dǎo)航系統(tǒng)，位置準(zhǔn)確度可達(dá)到厘米級。小片不規(guī)整農(nóng)田可采用機器視覺自動導(dǎo)航模式，位置精度也可達(dá)厘米級。同時保護(hù)農(nóng)田作物免受毀壞。

隨著電子控制技術(shù)的進(jìn)步和農(nóng)業(yè)作業(yè)質(zhì)量要求的提高，農(nóng)林拖拉機及機械機具的電控單元（ECU）越來越多，傳統(tǒng)點對點的布線方式已不可能滿足需求，應(yīng)用串行總線成為農(nóng)業(yè)車輛電控技術(shù)發(fā)展的必然趨勢。ISO 11783標(biāo)準(zhǔn)是“拖拉機和農(nóng)林業(yè)車輛---系列控制和通訊數(shù)據(jù)網(wǎng)”的標(biāo)準(zhǔn)，其從總體上規(guī)定了農(nóng)林拖拉機及其安裝、半安裝、牽引或者自行式器具的串行控制和通訊數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，旨在標(biāo)準(zhǔn)化傳感器、執(zhí)行器、控制單元件、信息存儲和顯示單元數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆椒ê透袷?，無論是裝載拖拉機或者器具上還是作為其部件，其是應(yīng)用于農(nóng)業(yè)森林機械的串行網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議，采用CAN2.0B為基礎(chǔ)，支持實時數(shù)據(jù)通信、操作員與ECU在線交互功能等，并且兼容J1939協(xié)議，常常被稱為ISO Bus或者ISOBUS。

1.1.基于高精度北斗定位技術(shù)的農(nóng)機自動導(dǎo)航系統(tǒng)

高精度北斗定位技術(shù)的農(nóng)機自動導(dǎo)航系統(tǒng)由高精度衛(wèi)星定位接收機和農(nóng)機控制系統(tǒng)組成，負(fù)責(zé)具體操作農(nóng)機完成自動化精細(xì)作業(yè)。接收機接收衛(wèi)星發(fā)送的定位信息，進(jìn)行厘米級精度的定位解算，并將解算結(jié)果反饋給農(nóng)機控制系統(tǒng)。農(nóng)機控制系統(tǒng)根據(jù)流動站接收機提供的高精度定位解算結(jié)果，按照預(yù)先設(shè)定的軌跡線行駛，完成精細(xì)作業(yè)，控制流程見圖1黃線所示

無線通信模塊接收云端后臺發(fā)送的RTK差分報文給計算單元，計算單元將報文轉(zhuǎn)發(fā)給高精度定位模塊，高精度定位模塊通過解算獲得高精度的定位信息。

高精度定位模塊需要配合高精度定位天線才能正常工作，高精度定位天線采用可同時支持BDS B1/B2、GPSL1/L2、GLONASS G1/G2三系統(tǒng)六個頻點。無線通信模塊主要作用是將設(shè)備的位置信息和其他信息發(fā)送給云端后臺，同時接收云端后臺的控制信息。無線通信模塊采用支持四頻點GSM/GPRS，內(nèi)置TCP/IP協(xié)議棧，支持串口消息指令，上下行速率可達(dá)85.6kbps。無線通信模塊的通信天線可采用柔性天線，支持四頻點，可固定在外殼3上。

為了實現(xiàn)農(nóng)用機械作業(yè)的自動路徑規(guī)劃和農(nóng)機的自動駕駛，根據(jù)實際采集農(nóng)田邊界數(shù)據(jù)（或者預(yù)先輸入邊界數(shù)據(jù)），實現(xiàn)直線路徑端點計算和邊距計算，給出最優(yōu)作業(yè)方向和最佳作業(yè)路徑方案。傳統(tǒng)的GPS面積計算，一般采用投影的方式，將經(jīng)緯度信息利用高斯-克呂格投影轉(zhuǎn)換為平面坐標(biāo)后，再通過數(shù)學(xué)運算得出田地面積。由于投影法計算公式過于復(fù)雜，再加上地球是非規(guī)則橢圓，計算出的數(shù)據(jù)存在很大誤差，并且傳統(tǒng)的測量方法僅僅適用于靜態(tài)測量，難以滿足動態(tài)測量。研究過程中發(fā)現(xiàn)在同經(jīng)度或同緯度情況下，任意兩點的實際單位距離近似相等。在經(jīng)度和緯度與實際距離的換算中，可采用經(jīng)緯度單位距離與兩點間的經(jīng)緯度實際距離來計算任意兩點間的距離。從而可以將傳統(tǒng)的投影轉(zhuǎn)換面積測量方法簡單化，僅僅依靠兩點間的距離與農(nóng)業(yè)機械作業(yè)寬度就可近似測量作業(yè)面積。

1.2. 機器視覺的智能農(nóng)機自動導(dǎo)航系統(tǒng)

基于機器視覺的智能農(nóng)機自動導(dǎo)航系統(tǒng)，包括：圖像傳感模塊，獲取導(dǎo)航路徑上的農(nóng)田圖像;圖像處理模塊，對農(nóng)田圖像進(jìn)行預(yù)處理，從農(nóng)田圖像中提取農(nóng)作物線和導(dǎo)航線，并計算農(nóng)機與導(dǎo)航線的橫向偏差值和航向角偏差值，并對計算結(jié)果進(jìn)行可靠性判斷;農(nóng)機路徑規(guī)劃模塊，根據(jù)導(dǎo)航線進(jìn)行田間作業(yè)路徑規(guī)劃.

通過掃描線對農(nóng)田場景進(jìn)行綠植或作物密度統(tǒng)計，進(jìn)而確定農(nóng)作物線及智能農(nóng)機的導(dǎo)航線，然后通過農(nóng)作物線上的密度及由導(dǎo)航線計算出的橫向偏差值和航向角偏差值來判斷當(dāng)前視覺導(dǎo)航結(jié)果的有效性;通過設(shè)置掃描線密集程度的方式控制農(nóng)作物線的識別速度，使其滿足農(nóng)機導(dǎo)航實時性要求，同時，通過后續(xù)的校驗機制保障了農(nóng)作物線和導(dǎo)航線識別結(jié)果有效性，可有效提高智能農(nóng)機導(dǎo)航精度及穩(wěn)定性，為其他精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)作業(yè)如施肥、除草等提供有力支撐。

雙目相機由于安裝處理靈活、價格便宜，即可處理圖片又能獲取深度信息?？梢詂onformal lattice規(guī)劃方法對農(nóng)機行進(jìn)軌跡進(jìn)行規(guī)劃。

假定農(nóng)機以較小的速度勻速前進(jìn)，若要求農(nóng)機以變化速度行駛，則在規(guī)劃時需要同時考慮規(guī)劃出合理的速度變化曲線，農(nóng)機轉(zhuǎn)向系統(tǒng)通過農(nóng)機的位置與路徑點的偏差輸出正確的方向盤轉(zhuǎn)角，并控制轉(zhuǎn)向執(zhí)行機構(gòu)完成轉(zhuǎn)向，使橫向偏差值和航向角偏差值減少，從而使得農(nóng)機不斷跟隨導(dǎo)航線行進(jìn)。轉(zhuǎn)向執(zhí)行機構(gòu)包括電控液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、電驅(qū)齒輪齒條傳動機構(gòu)、阿克曼轉(zhuǎn)向系統(tǒng)或其他轉(zhuǎn)向系統(tǒng)等。根據(jù)對農(nóng)機改造的不同，也可包括電控四輪獨立轉(zhuǎn)向系統(tǒng)。消除圖像噪聲包括因農(nóng)機顛簸、光照變化以及物體陰影造成的圖像干擾是必須的。作物特征增強的方法是作用于任何突出的農(nóng)作物帶，提高農(nóng)作物帶識別速度和準(zhǔn)確度的方法，主要包括圖像的綠化處理、超綠指數(shù)及其變體指標(biāo)表征、形態(tài)學(xué)處理，根據(jù)選取的處理流程不同，也包括基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出便于聚類的嵌入向量等操作。

背景可包含地面、泥土、非農(nóng)作物帶的其他綠色植被、天空、建筑、車輛及其他可能目標(biāo)。農(nóng)田作物與背景二值化分割是指將農(nóng)田作物與背景編碼為不同數(shù)值從而在同一圖像坐標(biāo)系中進(jìn)行區(qū)分，通常將農(nóng)田作物編碼為1，背景編碼為0。分割方法包含傳統(tǒng)圖像超綠指數(shù)的閾值分割方法、將遺傳算法和粒子群算法等加入進(jìn)行輔助分割方法和基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像語義分割方法等。

1）掃描線定義模塊：定義出農(nóng)田圖像中感興趣區(qū)域內(nèi)一組與圖像傳感模塊的鏡面垂直且相互平行的掃描線。

2）密度計算模塊：設(shè)置掃描線的寬度，形成以掃描線為中心線的掃描區(qū)域，對每一掃描區(qū)域內(nèi)的特征點密度進(jìn)行快速計算;根據(jù)每一掃描區(qū)域的特征點密度，形成特征點密度曲線，計算出距離特征點密度曲線每一個上升沿和下降沿中點最近的掃描線，并選取特征點密度最高的一條或一條以上作為農(nóng)作物線;

3）導(dǎo)航與校驗?zāi)K：將農(nóng)作物線作為農(nóng)機的導(dǎo)航線，并根據(jù)導(dǎo)航線對應(yīng)的特征點密度、橫向偏差值以及航向角偏差值判斷導(dǎo)航結(jié)果的可靠性。

田間作業(yè)路徑規(guī)劃是根據(jù)農(nóng)機與導(dǎo)航線的相對位置，通過規(guī)劃算法確定時序的、包含多個路徑點的車輛運動軌跡。

導(dǎo)航與校驗?zāi)K判斷橫向偏差值是否大于預(yù)設(shè)的門限，如大于了預(yù)設(shè)的門限，則說明檢測出的導(dǎo)航線不是最優(yōu)選擇，判斷識別結(jié)果無效;以及導(dǎo)航與校驗?zāi)K判斷航向角偏差值是否大于預(yù)設(shè)的門限，如大于了預(yù)設(shè)的門限，則說明檢測出的導(dǎo)航線不是最優(yōu)選擇，判斷識別結(jié)果無效。

結(jié)論：

1.兼容視覺識別的衛(wèi)星定位高精度農(nóng)機自動駕駛導(dǎo)航系統(tǒng)很好地解決了大片農(nóng)田作業(yè)與小片不規(guī)整間植多作物農(nóng)田作業(yè)的矛盾，對農(nóng)田作物保護(hù)、提升作業(yè)效率具有強大的技術(shù)支撐。

2.設(shè)備操作簡便。只需要開機并輸入所耕作地塊的地理位置編號，安裝在農(nóng)機上的導(dǎo)航終端設(shè)備就能夠自動登錄系統(tǒng)，完成高精度自動導(dǎo)航作業(yè)。

3.采用ISO 11783接口標(biāo)準(zhǔn)，提升了控制端與不同農(nóng)機的適配能力。

參考文獻(xiàn)：

[1]北斗地基增強系統(tǒng)在黑龍江精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用衛(wèi)星應(yīng)用 2015 年第 12 期

[2]CN201910526234.2 基于機器視覺的智能農(nóng)機導(dǎo)航系統(tǒng)及方法

[3]https：//blog.csdn.net/weixin_46723764/article/details/109270812

[4]《MXT906B技術(shù)手冊》 夢芯公司

作者簡介：張家同（1963.07-），民族：漢，性別：男，籍貫：江蘇東海，碩士研究生，畢業(yè)于成都電訊工程學(xué)院（現(xiàn)電子科技大學(xué)）無線電專業(yè)，高級工程師，研究方向：微波、電子對抗、汽車智能互聯(lián)、農(nóng)機無人駕駛技術(shù)等。

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