面向耕地中自主视觉导航的研究
机器人学
2022-10-13 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
农业田间机器人的自主导航对于从作物监测到杂草管理与肥料施加的每一项任务都至关重要。许多现有方法依赖精确 GPS，然而此类技术昂贵且易失效（例如因覆盖不足）。因此，通过能理解环境的传感器（如相机）实现自主导航，对达成农业自动化目标十分重要。本文中，我们引入一种纯基于视觉的导航方案，能够可靠地在无人干预下引导机器人穿越行栽作物田间。该方法独立于任何全局定位或建图，仅使用车载相机即可准确跟随作物行并在行间切换。借助新颖的作物行检测与新颖的作物行切换技术，我们的导航方案可部署于具有不同冠层类型、处于各种生长阶段且需少量参数调优的广泛田地中，形成一种作物无关的导航方法。我们使用农业机器人平台（BonnBot-I）在三种不同田地、各种光照条件下广泛评估了该方法。在导航方面，我们的方法在五种作物类型上进行了评估，相对于手动遥操作取得了 3.82cm 的平均导航精度。
引用
@article{arxiv.2109.11936,
title = {Towards Autonomous Visual Navigation in Arable Fields},
author = {Alireza Ahmadi and Michael Halstead and Chris McCool},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.11936},
year = {2022}
}