CN107656287A - 一种基于激光雷达的麻类作物行的边界提取设备及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于激光雷达的麻类作物行的边界提取设备及方法，包括有点云采集模块、点云处理模块及用户与执行模块，所述的点云采集模块通过传感器获取麻类作物的点云数据，获取点云数据后将其通过以太网传给点云处理模块，所述点云处理模块接收点云采集模块采集到的点云数据并进行算法处理，进而提取出边界，最后将提取出的边界结果传给用户与执行机构。本发明以固定步长单位获取激光雷达的点云数据并提取出该步长区域内的边界，可以对分段区域的麻类作物边界用最小二乘法进行拟合，这样可以简化边界模型，降低整个边界提取算法的时间复杂度，适合田间作业多变的环境。

Description

一种基于激光雷达的麻类作物行的边界提取设备及方法

技术领域

本发明农作物边界提取涉及技术领域，尤其涉及一种基于激光雷达的麻类作物行的边界提取设备及方法。

背景技术

作物行的边界提取是实现农业植保与收获精准化的重要基础。在农业植保中，识别作物的边界能让植保机避开作物而不会损坏作物；在农业收获中，识别作物的边界能让收获机捕获每一株作物而不漏收。麻类植株分布不均匀，其作物行的间距不固定，为了实现自动对行，需要精准地提取出麻类作物行的边界。目前在智能农业中，提取边界主要采用视觉法，用图像传感器获取边界信息。由于图像传感器易受光影变化影响，且图像处理中需要分离检测对象与场景，代价较大，不适合麻类作物收获与植保作业的多变环境。

发明内容

本发明目的就是为了弥补已有技术的缺陷，提供一种基于激光雷达的麻类作物行的边界提取设备及方法。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种基于激光雷达的麻类作物行的边界提取设备，包括有点云采集模块、点云处理模块及用户与执行模块，所述的点云采集模块包括有二维激光雷达传感器及用来固定二维激光雷达传感器的云台，点云采集模块通过传感器获取麻类作物的点云数据，后将其通过以太网传给点云处理模块，所述点云处理模块接收点云采集模块采集到的点云数据并进行算法处理，进而提取出边界，最后将提取出的边界结果传给用户与执行机构。

所述用户与执行模块包括边界显示模块、上位机、下位机、执行机构，显示模块为LCD显示屏；上位机为PC；下位机为工控机，边界显示模块将点云处理模块提取出的作物边界结果实时传给用户；上位机用于用户实时分析点云处理结果；下位机控制麻类作物收获机上的执行机构实施对行收获操作，执行机构包括收获机上的液压装置、上扶禾与下扶禾装置。

所述的点云处理模块包括有电源模块、存储模块、CPU、系统总线、接口模块与软件模块，所述的接口模块包括以太网接口、视频信号接口、用户输入接口及串行接口，接口模块都与系统总线相连，视频信号接口为HDMI或VGA接口，所述的以太网接口使二维激光雷达传感器与点云处理模块实现通信；所述的视频信号接口将点云处理模块提取出的作物边界结果实时地通过视频信号传给用户；用户输入接口实现点云处理模块与上位机的通信，用户通过上位机进行操作；串行接口实现点云处理模块与下位机的通信，点云处理模块将边界提取出的模型参数数据传给下位机，下位机控制麻类作物收获机上的执行机构实施对行收获操作，串行接口用RS-232或RS-485接口；所述软件模块包括操作系统、点云处理软件、数据库，操作系统上运行的点云处理软件整合了边界提取算法，点云数据放在数据库中。

一种基于激光雷达的麻类作物行的边界提取方法，收获机对准麻类作物行的边界并自动对行，进行收割，具体步骤如下：

(1)获取麻类作物冠层及周围地面的扫描点；将二维激光雷达传感器安装在作物收获机械上方高度h处，并使二维激光雷达传感器向下倾斜一定的角度，使得二维激光雷达传感器以一种由上向下的正面扫描方式扫描麻类作物，二维激光雷达传感器所发射出的扫描面同时可以获取作物周围地面的扫面点；

(2)根据麻类冠层和地面的点云数据划分作物行的边界点；将二维激光雷达传感器采集的二维点云数据融合收获机的运动学信息生成三维数据，再将三维的作物冠层扫描点和地面扫描点向XOY平面进行投影，在不考虑扫描点的高度值的情况下进行XOY面内的边界点的划分，获取的地面扫描点是对麻类作物旁边的地面扫描所取得的且与对应的冠层扫描点进行了对齐，因此当向XOY平面投影后，冠层扫描点区域和地面扫描点区域会有交叉，分别选取投影后交叉区内的作物冠层扫描点和地面扫描点作为边界点，记单个边界点为所有边界点构成的集合为P_bd，公式中N_bd为划分的边界点的个数；

(3)建立边界模型；给定单位长度作物行内的边界点可以拟合出一条直线，整个作物行行内多个单位区域中的不同直线可以拟合出整个作物行；

首先，假设要拟合的单位长度区域的边界直线方程为y＝ax+b，公式中a、b为要拟合的直线L的参数，

其次，记所用数据的偏差平方和为R，并且a、b的值满足公式中n为拟合直线L所用的数据点数目，

再次，由于a、b的值满足因此根据公式来分别求解a、b的值，

最后，将a、b用矩阵的形式表示出来，见如下公式

A[a,b]^T＝B

其中，

为了能够利用上述公式进行a、b值的求解，必须满足2≤n≤N_bd；

(4)求解边界模型参数；为了正确地提取出单位长度区域内作物的边界，需要在步骤(3)中拟合出的边界直线基础上对边界参数进行推导，

首先，当迭代次数尚未达到给定阈值N的条件下，在步骤(2)所得到的边界点里任意选取两个点，根据第三步中的边界拟合公式计算边界参数a，b，

其次，接着计算划分的边界点中到边界L的距离D小于D_L的点及其数目C，将三维作物冠层扫描点和地面扫描点向XOY坐标平面投影可以形成一个交叉区，交叉区的最窄宽度值就是D_L，再次，若计算划分点中得到的数目C≥C_L，C_L为划分的边界点密度值，对小于D_L的C个数据点按步骤(3)中的边界拟合公式重新求取边界参数a，b；对小于D_L的C个数据点计算其到边界L的平均距离D_mean；

最后，若求出的平均距离D_mean比最窄宽度值D_L的一半D_standard小，则输出D_mean最小时的边界L；

(5)提取边界，根据具体收获的环境要求，在不同的迭代次数下获取麻类作物行的边界，分别将麻类作物冠层扫描点和地面扫描点向XOY平面内投影，以冠层扫描点落入地面扫描点投影区最外侧点和地面扫描点落入冠层扫描点投影区最外侧点为边界点构建矩形区域，并以矩形区域内所有投影点为作物边界直线拟合点，进行拟合出边界并求解参数。

本发明的优点是：本发明基于激光雷达传感器提取麻类作物行的边界，相较于采用图像传感器的方法，对灰尘与天气相对不敏感，能适应变化的光影，更适合应用在农作物的边界提取上；以固定步长单位获取激光雷达的点云数据并提取出该步长区域内的边界，可以对分段区域的麻类作物边界用最小二乘法进行拟合，这样可以简化边界模型，降低整个边界提取算法的时间复杂度，适合田间作业多变的环境。

附图说明

图1本发明设备的组成示意图。

图2本发明方法的流程图。

图3本发明步骤(1)所获取的麻类作物冠层及周围地面点云图。

图4本发明步骤(3)模型参数求解流程图。

图5本发明提取交叉区域示意图。

图6本发明提取边界示意图。

具体实施方式

如图1所示，一种基于激光雷达的麻类作物行的边界提取设备，包括有点云采集模块1、点云处理模块2及用户与执行模块3，所述的点云采集模块1包括有二维激光雷达传感器4及用来固定二维激光雷达传感器4的云台5，二维激光雷达4通过以太网与点云处理模块2进行数据通信，所述的点云采集模块1通过传感器获取麻类作物的点云数据，获取点云数据后将其通过以太网传给点云处理模块2，所述点云处理模块2接收点云采集模块1采集到的点云数据并进行算法处理，进而提取出边界，最后将提取出的边界结果传给用户与执行模块3。二维激光雷达根据实际麻类作物种植区域面积大小，可以根据激光雷达扫描距离长度选择相应的型号。

所述用户与执行模块3包括边界显示模块6、上位机7、下位机8、执行机构9，显示模块6为LCD显示屏；上位机7为PC；下位机8为工控机，边界显示模块6将点云处理模块2提取出的作物边界结果实时传给用户；上位机7用于用户实时分析点云处理结果；下位机8控制麻类作物收获机上的执行机构实施对行收获操作，执行机构9包括收获机上的液压装置、上扶禾与下扶禾装置。

所述的点云处理模块2包括有电源模块10、存储模块11、CPU12、系统总线13、接口模块与软件模块14，所述的接口模块包括以太网接口15、视频信号接口16、用户输入接口17及串行接口18，接口模块都与系统总线13相连，视频信号接口16为HDMI或VGA接口，所述的以太网接口15使二维激光雷达传感器4与点云处理模块2实现通信；所述的视频信号接口16将点云处理模块2提取出的作物边界结果实时地通过视频信号传给用户；用户输入接口17实现点云处理模块与上位机7的通信，用户通过上位机7进行操作；串行接口18实现点云处理模块与下位机8的通信，点云处理模块2将边界提取出的模型参数数据传给下位机8，下位机8控制麻类作物收获机上的执行机构9实施对行收获操作，串行接口18用RS-232或RS-485接口；所述软件模块14包括操作系统19、点云处理软件20、数据库21，操作系统19上运行的点云处理软件整合了边界提取算法，点云数据放在数据库21中。

如图2所示，一种基于激光雷达的麻类作物行的边界提取方法，收获机对准麻类作物行的边界并自动对行，进行收割，具体步骤如下：

(1)获取麻类作物冠层及周围地面的扫描点；将二维激光雷达传感器4安装在作物收获机械上方高度h处，并使二维激光雷达传感器向下倾斜一定的角度，使得二维激光雷达传感器4以一种由上向下的正面扫描方式扫描麻类作物，这种架设方式扫描出的行不是被立即收割的，而且可以调节激光雷达的高度值和倾斜角实现不同数目行的连续保存，这样就可以以多行为单位进行数据的处理和收获机的调节，降低了整个系统对实时性的要求且提高了作物行的拟合精度。二维激光雷达传感器所发射出的扫描面同时可以获取作物周围地面的扫面点；如图3所示。

(2)根据麻类冠层和地面的点云数据划分作物行的边界点；将二维激光雷达传感器采集的二维点云数据融合收获机的运动学信息生成三维数据，再将三维的作物冠层扫描点和地面扫描点向XOY平面进行投影，在不考虑扫描点的高度值的情况下进行XOY面内的边界点的划分，获取的地面扫描点是对麻类作物旁边的地面扫描所取得的且与对应的冠层扫描点进行了对齐，因此当向XOY平面投影后，冠层扫描点区域和地面扫描点区域会有交叉，分别选取投影后交叉区内的作物冠层扫描点和地面扫描点作为边界点，记单个边界点为所有边界点构成的集合为P_bd，公式中N_bd为划分的边界点的个数；

(3)建立边界模型；在给定单位长度作物行内的边界点可以拟合出一条直线，整个作物行行内多个单位区域中的不同直线可以拟合出整个作物行；

首先，假设要拟合的单位长度区域的边界直线方程为y＝ax+b，公式中a、b为要拟合的直线L的参数，

其次，记所用数据的偏差平方和为R，并且a、b的值满足公式中n为拟合直线L所用的数据点数目，

再次，由于a、b的值满足因此根据公式来分别求解a、b的值，

最后，将a、b用矩阵的形式表示出来，见如下公式

A[a,b]^T＝B

其中，

为了能够利用上述公式进行a、b值的求解，必须满足2≤n≤N_bd；

(4)求解边界模型参数；求解边界模型参数的流程图如图4所示。为了正确地提取出单位长度区域内作物地边界，需要在步骤(3)中拟合出的边界直线基础上对边界参数进行推导，

首先，当迭代次数尚未达到给定阈值N的条件下，在步骤(2)所得到的边界点里任意选取两个点，根据第三步中的边界拟合公式计算边界参数a，b，

其次，接着计算划分的边界点中到边界L的距离D小于D_L的点及其数目C，将三维作物冠层扫描点和地面扫描点向XOY坐标平面投影可以形成一个交叉区，交叉区的最窄宽度值就是D_L，再次，若计算划分点中得到的数目C≥C_L，C_L为划分的边界点密度值，对小于D_L的C个数据点按步骤(3)中的边界拟合公式重新求取边界参数a，b；对小于D_L的C个数据点计算其到边界L的平均距离D_mean；

最后，若求出的平均距离D_mean比最窄宽度值D_L的一半D_standard小，则输出D_mean最小时的边界L；

(5)提取边界，根据具体收获的环境要求，在不同的迭代次数下获取麻类作物行的边界，分别将麻类作物冠层扫描点和地面扫描点向XOY平面内投影，以冠层扫描点落入地面扫描点投影区最外侧点和地面扫描点落入冠层扫描点投影区最外侧点为边界点构建矩形区域，如图5，并以矩形区域内所有投影点为作物边界直线拟合点，进行拟合出边界并求解参数，如图6。

Claims (4)

1.一种基于激光雷达的麻类作物行的边界提取设备，其特征在于：包括有点云采集模块、点云处理模块及用户与执行模块，所述的点云采集模块包括有二维激光雷达传感器及用来固定二维激光雷达传感器的云台，点云采集模块通过传感器获取麻类作物的点云数据，后将其通过以太网传给点云处理模块，所述点云处理模块接收点云采集模块采集到的点云数据并进行算法处理，进而提取出边界，最后将提取出的边界结果传给用户与执行模块。

2.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的麻类作物行的边界提取设备，其特征在于：所述用户与执行模块包括边界显示模块、上位机、下位机、执行机构，显示模块为LCD显示屏；上位机为PC；下位机为工控机，边界显示模块将点云处理模块提取出的作物边界结果实时传给用户；上位机用于用户实时分析点云处理结果；下位机控制麻类作物收获机上的执行机构实施对行收获操作，执行机构包括收获机上的液压装置、上扶禾与下扶禾装置。

3.根据权利要求2所述的一种基于激光雷达的麻类作物行的边界提取设备，其特征在于：所述的点云处理模块包括有电源模块、存储模块、CPU、系统总线、接口模块与软件模块，所述的接口模块包括以太网接口、视频信号接口、用户输入接口及串行接口，接口模块都与系统总线相连，视频信号接口为HDMI或VGA接口，所述的以太网接口使二维激光雷达传感器与点云处理模块实现通信；所述的视频信号接口将点云处理模块提取出的作物边界结果实时地通过视频信号传给用户；用户输入接口实现点云处理模块与上位机的通信，用户通过上位机进行操作；串行接口实现点云处理模块与下位机的通信，点云处理模块将边界提取出的模型参数数据传给下位机，下位机控制麻类作物收获机上的执行机构实施对行收获操作，串行接口用RS-232或RS-485接口；所述软件模块包括操作系统、点云处理软件、数据库，操作系统上运行的点云处理软件整合了边界提取算法，点云数据存放在数据库中。

4.一种基于权利要求1所述的基于激光雷达的麻类作物行的边界提取设备的提取方法，其特征在于：收获机对准麻类作物行的边界并自动对行，进行收割，具体步骤如下：

(1)获取麻类作物冠层及周围地面的扫描点；将二维激光雷达传感器安装在作物收获机械上方高度h处，并使二维激光雷达传感器向下倾斜一定的角度，使得二维激光雷达传感器以一种由上向下的正面扫描方式扫描麻类作物，二维激光雷达传感器所发射出的扫描面同时可以获取作物周围地面的扫面点；

(2)根据麻类冠层和地面的点云数据划分作物行的边界点；将二维激光雷达传感器采集的二维点云数据融合收获机的运动学信息生成三维数据，再将三维的作物冠层扫描点和地面扫描点向XOY平面进行投影，在不考虑扫描点的高度值的情况下进行XOY面内的边界点的划分，获取的地面扫描点是对麻类作物旁边的地面扫描所取得的且与对应的冠层扫描点进行了对齐，因此当向XOY平面投影后，冠层扫描点区域和地面扫描点区域会有交叉，分别选取投影后交叉区内的作物冠层扫描点和地面扫描点作为边界点，记单个边界点为所有边界点构成的集合为P_bd，公式中N_bd为划分的边界点的个数；

(3)建立边界模型；给定单位长度作物行内的边界点可以拟合出一条直线，整个作物行行内多个单位区域中的不同直线可以拟合出整个作物行；

首先，假设要拟合的单位长度区域的边界直线方程为y＝ax+b，公式中a、b为要拟合的直线L的参数，

其次，记所用数据的偏差平方和为R，并且a、b的值满足公式中n为拟合直线L所用的数据点数目，

再次，由于a、b的值满足因此根据公式来分别求解a、b的值，

最后，将a、b用矩阵的形式表示出来，见如下公式

A[a,b]^T＝B

其中，

为了能够利用上述公式进行a、b值的求解，必须满足2≤n≤N_bd；

(4)求解边界模型参数；为了正确地提取出单位长度区域内作物的边界，需要在步骤(3)中拟合出的边界直线基础上对边界参数进行推导，

首先，当迭代次数尚未达到给定阈值N的条件下，在步骤(2)所得到的边界点里任意选取两个点，根据第三步中的边界拟合公式计算边界参数a，b，

其次，接着计算划分的边界点中到边界L的距离D小于D_L的点及其数目C，将三维作物冠层扫描点和地面扫描点向XOY坐标平面投影可以形成一个交叉区，交叉区的最窄宽度值就是D_L，再次，若计算划分点中得到的数目C≥C_L，C_L为划分的边界点密度值，对小于D_L的C个数据点按步骤(3)中的边界拟合公式重新求取边界参数a，b；对小于D_L的C个数据点计算其到边界L的平均距离D_mean；

最后，若求出的平均距离D_mean比最窄宽度值D_L的一半D_standard小，则输出D_mean最小时的边界L；

(5)提取边界，根据具体收获的环境要求，在不同的迭代次数下获取麻类作物行的边界，分别将麻类作物冠层扫描点和地面扫描点向XOY平面内投影，以冠层扫描点落入地面扫描点投影区最外侧点和地面扫描点落入冠层扫描点投影区最外侧点为边界点构建矩形区域，并以矩形区域内所有投影点为作物边界直线拟合点，进行拟合出边界并求解参数。