[1]李盛辉,夏春华,姬长英,等.自主导航农业车辆的全景视觉同时定位与地图创建[J].江苏农业学报,2017,(03):598-609.[doi:doi:10.3969/j.issn.1000-4440.2017.03.017]
　LI Sheng-hui,XIA Chun-hua,JI Chang-ying,et al.Simutaneous localization and mapping for autonomously-navigating agricultural vehicle based on panoramic vision[J].,2017,(03):598-609.[doi:doi:10.3969/j.issn.1000-4440.2017.03.017]
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自主导航农业车辆的全景视觉同时定位与地图创建()
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江苏农业学报[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2017年03期
页码:
598-609
栏目:
耕作栽培·资源环境
出版日期:
2017-06-30

文章信息/Info

Title:
Simutaneous localization and mapping for autonomously-navigating agricultural vehicle based on panoramic vision
作者:
李盛辉1; 夏春华2;3; 姬长英3; 周俊3; 田光兆3
（1.南京理工大学紫金学院，江苏南京210023；2.农业部南京农业机械化研究所，江苏南京210014；3.南京农业大学工学院，江苏南京210031）
Author(s):
LI Sheng-hui1; XIA Chun-hua2;3; JI Chang-ying3; ZHOU Jun3; TIAN Guang-zhao3
(1.Zijin College, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210023, China;2.Nanjing Research Institute for Agricultural Mechanization, Ministry of Agriculture, Nanjing 210014, China;3.College of Engineering, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210031, China)
关键词:
全景视觉; 同时定位与地图创建; 农业车辆; 惯性测量单元; 自主导航
Keywords:
panoramic vision; SLAM; agricultural vehicle; inertial measurement unit; autonomous navigation
分类号:
TP23
DOI:
doi:10.3969/j.issn.1000-4440.2017.03.017
文献标志码:
A
摘要:
为更好地实现在实际农业作业环境下智能农业车辆的自主导航，提出了基于全景视觉的同时定位与地图创建方法（PV-SLAM）。首先对惯性测量单元（IMU）的姿态进行了解算分析，并设计实现了惯性测量单元的硬件电路模块。其次研究建立了农业车辆运动模型和全景视觉系统观测模型。然后将多目全景视觉（PV）和惯性测量单元（IMU）结合，采用扩展卡尔曼滤波（EKF），实现了自主导航农业车辆的PV-SLAM过程，并具体分析阐释了算法实现流程和步骤。试验结果表明，相较传统视觉SLAM算法，本研究提出的PV-SLAM方法，在较少或无固定路标情况下，获取的环境路标数平均增加802%，成功率平均提高158个百分点，在x和y方向的平均精度分别提高353%和378%，定位平均精度提高362%。PV-SLAM能较准确完整地提取环境路标信息，且对环境固定路标的依赖较小，因此在实际农业路径作业中运行效果较好。
Abstract:
Simutaneous localization and mapping based on panoramic vision(PV-SLAM) was developed for the autonomous navigation of agricultural vehicles. Firstly, the principle of inertial navigation system (INS) was analyzed to design the hardware circuit module of inertial measurement unit (IMU). Secondly, the motion model of agricultural vehicle and the observation model of panoramic vision system were established. Thirdly, the panoramic vision (PV) was combined with IMU and Extended Kalman Filtering (EKF) to realize the PV-SLAM process for autonomously navigating agricultural vehicles. Compared with traditional visual SLAM (vSLAM), the number of landmarks was averagely increased by 80.2%, and the success rate was increased by 15.8% using PV-SLAM, under the condition of little or no fixed landmarks. The average accuracies on x and y directions were enhanced by 35.3% and 37.8% respectively using PV-SLAM method. To conclude, PV-SLAM could perform better in agricultural work owing to its more accurate extraction of enviromental landmarks and less dependence on fixed landmarks.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2016-12-03 基金项目：江苏高校“青蓝工程”项目；江苏省高校自然科学研究项目（15KJD210002） 作者简介：李盛辉（1984-），男，浙江舟山人，博士，讲师，主要从事农业机器人视觉和导航技术研究。（E-mail）lshhui2006@163.com
更新日期/Last Update: 2017-06-29