基于双目视觉的作物点云获取与分割定位方法

摘要：

为了提高农业视觉导航系统对作物定位的精确性,提出了一种基于双目视觉的作物点云获取与分割定位方法.该方法采用ZED双目相机采集作物左右视图,通过视差原理获取作物的3D点云数据,利用点云离散程度和体素化网格方法对初始点云数据的离散点和冗余数据进行去除,然后在预处理后的点云图中利用基于点云法线角度差的区域生长分割出每株作物的点云簇,用每个点云簇中所有点的平均坐标值作为该株作物的三维坐标,结合视觉系统坐标系,计算出作物与相机的水平距离以及水平偏角,从而实现作物定位.试验结果表明,该方法测得的作物平均距离误差为1.89％,平均角度误差为2.17％,该算法可以对作物进行准确定位,为基于双目视觉导航的路径规划提供可靠的定位信息.

关键词：双目视觉、ZED相机、作物定位、3D点云、点云分割

所属期刊栏目：35

分类号：S126(农业物理学)

资助基金：国家重点研发计划项目2018YFD0700304;安徽省自然科学基金项目1708085QF148;安徽农业大学青年基金项目2016ZR008

在线出版日期：2019-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：847-852