CN106153096A - 多传感器融合的林木采育机驾驶辅助系统 - Google Patents

多传感器融合的林木采育机驾驶辅助系统 Download PDF

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CN106153096A
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刘晋浩
孔建磊
樊丽
丁小康
刘文权
黄青青
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Beijing Forestry University
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Beijing Forestry University
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Abstract

本发明设计了一种应用在多功能联合林木采伐机上进行采伐作业的驾驶辅助系统。本系统由二维激光测距仪和高精度工业CCD相机搭建而成,对林区作业环境的可见光图像和激光数据进行采集。通过边缘提取、图像分割等方法对视觉图像数据进行处理,提取采育目标的颜色、区域、纹理等特征;同时实现对林区作业环境信息的实时检测和识别。本方案可以有效检测林区作业环境信息,为林木自动化采伐机装备提供智能化传感系统及危险警报系统,及时反馈进行安全预警,同时提高作业效率,增强作业能力,减少或避免林区采育装备与障碍物发生碰撞事故发生,保障操作员的生命安全。

Description

多传感器融合的林木采育机驾驶辅助系统
技术领域
本发明涉及一种准确感知作业环境信息的系统。是一种应用在联合林木采伐机上进行采伐作业的驾驶辅助系统,能够及时反馈进行安全预警,帮助操作员确认作业环境信息,从而提高作业效率,增强作业能力。
背景技术
为满足我国林业产业快速发展的需要,目前已成功研制了国内首台多功能联合伐木机,集成了伐木、打枝、造材、归装作业装置,能够完成人工林采伐的全部作业过程,作业效率可达人工采伐生产的80倍以上。但由于林地环境复杂,障碍物的影响,造成了连续采伐作业的间断,并增加了操作员的危险性,降低了作业效率。准确检测作业环境信息,并及时反馈进行安全预警,可以提高作业效率,增强作业能力,同时也降低了操作员的操作危险。
发明内容
由于林地环境复杂,障碍物的影响,会造成采伐机连续采伐作业的间断,增加操作危险性,并降低了作业效率。但现实中任何一种传感器所获得的二维信息,都难以精确且全面地呈现外部环境信息。应用最广的传感器,如视觉摄像机可以有效获取实物平面的形状、颜色等信息,但却无法定量分析实际空间中,物体的大小和相对位置关系,而激光雷达测量技术可以快速准确测量物体深度信息和间距信息,有效弥补摄像机的缺陷。因此利用激光雷达和摄像机多维度地获取外部环境信息,能有效提高三维重构的准确性和精度,从而可以快速、有效、准确的对林区作业环境进行检测。
具体有以下几方面内容。
1.设计搭建信息采集系统平台,将二维激光测距仪和高精度工业CCD相机安装到伺服云台,并通过通信接口连到主控制器,通过云台的俯仰和水平旋转实现对作业环境的激光数据采集和可见光图像的采集。
2.完成整个扫描流程后,对激光数据进行坐标变换、过滤去噪等处理,对可见光图像进行分割处理得到图像中物体的颜色及区域特征。
3.应用信息融合技术,将二维激光测距仪坐标系下的数据与可见光图像坐标系下的数据有效匹配,建立外标定关系,通过激光与图像配准,可以明确检测林区作业环境信息。
本发明的有益效果在于:
① 搭建信息采集系统平台,将二维激光测距仪和高精度工业CCD相机安装到伺服云台,通过云台的俯仰和水平旋转实现对作业环境的激光数据采集和可见光图像的采集,便于数据的融合标定,获取真实准确的数据。
② 充分利用多源信息,将各传感器的优点结合起来,减少由单一传感器所引起的不确定性,可以有效检测林区作业环境信息,为林木自动化采伐机装备提供智能化传感系统及危险警报系统,及时反馈进行安全预警,同时提高作业效率,增强作业能力,减少或避免林区采育装备与障碍物发生碰撞事故发生,保障操作员的生命安全。
附图说明
图1为二维激光测距仪的控制与通信软件基本流程。
图2为高精度工业CCD相机的控制和通讯流程。
图3为本发明整体流程图。
具体实施方式
本发明具体的实施方式如下。
1.根据图1,确立系统总体方案,建立总体方案文档,包括:
a.检测系统设备选取,主要功能、技术指标、原理性方框图及文字说明;
b.数据融合方法原理及说明。
2.搭建数据采集平台,根据图1及图2,采集数据。
3.对采集到的数据进行相应的算法处理,提取特征数据,识别检测林区作业环境信息。

Claims (2)

1.基于多传感器融合的林木采育机驾驶辅助系统系统,其特征在于:由二维激光测距仪和高精度工业CCD相机搭建,来进行林区数据采集的,采集到的数据包括可见光图像和二维激光数据。
2.基于可见光图像提取目标的颜色以及区域特征,基于激光数据提取作业环境的位置信息,并通过激光数据和图像的标定来明确检测林区作业环境信息。
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PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
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