农业机器人自动化导航系统研究现状分析

摘 要：自动化导航是农业机器人的重要组成部分，本文在查阅大量文献的基础上，对农业机器人的自动化导航系统研究现状进行了简要分析。

关键词：农业；機器人；自动化；导航

近年来，国内外学者围绕农业机器人导航技术进行了广泛的研究，主要包括地图导航、路标导航、感知导航、视觉导航和星基导航等。随着自动化技术的进一步发展，导航传感器主要包括全球定位系统、视觉传感器、超声波、激光、地磁方位传感器等。现今研究主要集中于机器视觉和GPS导航这两种最具发展前途的方式上。

1.国外研究现状

国外20世纪70年代开始对农业机械导航开展了相关的研究。随着GPS民用化的实现和机器视觉技术的逐渐成熟，农业机器人导航技术主要经历了从标杆导航、电缆导航、地磁导航到视觉导航、GPS导航等技术变化的过程。

韩国Lee等（2009）提出利用GPS等设备获得机器人当前的定位信息，然后采用立体摄像机实时感知机器人周围的工作环境，机器人定位信息获取是重建地形图的前提条件。

美国Oscar等（2011）开发了一种基于激光的自动导航系统。该系统利用激光扫描仪作为导航传感器识别树行直线轨迹，控制拖拉机在树行间自动行走。采用Hough变换检测树行，并应用自动衰减算法消除激光扫描数据中的高斯噪声。实验表明，在适合的运行速度下系统侧向误差为0.11m，推算角度误差为1.5°。

美国Francisco R等（2012）通过将多个传感器获取的信息融合的方法重建果园三维地形图。该系统采用双目立体摄像机、GPS和一个惯性测量单元来获取信息，这三个传感器均被安装在一个移动平台上并连接至上位机，上位机通过实时融合数据生成果园等农业生产环境的三维地形图。

纽西兰A. J. Scarfe等（2013）研发了一个奇异果采摘机器人，该机器人具有自主导航功能。当树冠未对机器人形成遮挡时，采用GPS和罗盘进行导航；当树冠对机器人形成遮挡时，采用双目视觉系统进行导航。使用视觉系统进行导航时，该系统采用传统的Hough变换提取导航线。

2.国内研究现状

目前，国内对于机器人果园导航领域内的研究较少，但在农业机械和机器人的农田导航方面有诸多研究。由于我国在农田作业机器人导航研究工作起步较晚，没有经历国外先进国家的电缆导航、地磁导航等复杂研究过程，直接进入视觉导航和GPS导航。主要研究报道集中于视觉导航在非结构农田中的应用。

南京农业大学姬长英等（2009）设计了一个农用轮式移动机器人，该机器人以通用小型四轮拖拉机作为行走机构实现自主导航，测量装置包括导向轮转角传感器、车速传感器及摄像机。导航视觉系统由摄像机和计算机组成，负责检测导航目标，并计算自身相对于引导目标的位姿值；利用卡尔曼滤波实现多传感器信息融合。用人工绿篱模拟农作物行进行实验，实验结果表明：该机器人能较好的跟踪绿篱边缘。

中国农业大学陈兵旗等（2012）针对农田耕作机器人，提出了一种犁沟斜率检测算法提取机器人行走路径。将摄像机安装于拖拉机前方，耕作过程中采集农田场景图像，根据已耕作区域、未耕作区域和非农田区域的不同颜色特征，判断出田端和犁沟线的位置以及检测后续计算的特征点，利用基于一点的改进哈夫变换算法计算犁沟线的斜率。经过实验表明，该算法具有速度快、准确性高的优点。

浙江工业大学黄步雨等（2013）研制了一种在温室作业的农业机器人。该研究将射频通信技术应用于农业机器人的中短距离控制与导航，导航系统采用RFID（Radio Frequency Identification）技术与机器视觉相结合。温室的行进路径装有位置导航信息的RFID标签，标签中记录各种位置信息、作业目标牌号；农业机器人车载有PFID阅读器等。通过RFID辅助定位、导航，农业机器人可自主移动至制定位置，进行相应作业。机器视觉技术用于修正RFID阅读器误识别产生的误差，提高系统可靠性。

中国农业大学张漫等（2013）提出了一种基于机器视觉的农业车辆自动导航系统。该导航系统包括主控计算机、摄像机、操纵控制器、转向驱动机构、前轮偏角测量装置和导航车。利用图像过绿特征和垂直投影移动法获取导航定位点，利用基于已知点的随机霍夫变换检测导航基准线。以横向偏差和航向偏差作为输入量，采用二维模糊决策器对期望前轮转角进行决策。实验结果表明：该导航系统可以有效地实现直线路径跟踪。当车速为0.3m/s时，最大跟踪横向偏差不超过5cm，平均偏差不超过2cm。

3.结论

综上所述，目前农田导航系统中，普遍采用GPS导航和机器视觉为主，其他导航技术（罗盘、加速度计等）与其相结合的方法。但运用GPS进行导航，受一定条件的限制。首先GPS必须接收到4颗以上卫星，才能正常工作，当遇到树木、房屋、高大建筑时，可能接收不到足够的卫星信号，此时定位精度将受到影响。与之相比，在非结构环境中，机器视觉导航技术具有诸多优点，能有效解决农业机器人定位导航的问题。将机器视觉应用于采摘机器人的导航中，可有效的实现机器人自主行走。因此，在复杂环境中，应用机器视觉进行果园导航比GPS导航更具有优势。

参考文献：

[1]黄步雨，于丰华，邹丽娜，岳仕达. 农业机器人研究现状及发展趋势[J]. 农业工程，2013（06）

[2]陈兵旗，何晓兰，杜尚丰，柯杏. 机器视觉在农业机器人自主导航系统中的研究进展[J]. 农机化研究，2012（03）

作者简介：魏全盛，（1964.11-），男，籍贯：安远，学历：本科，专业：工业电气自动化，职称：副教授，工作单位：江西工业职业技术学院。