基于UKF的苹果果实定位估计算法

摘要：

在多数农村乡镇,传统小型农田主要依靠人工进行施肥灌溉、采摘果实等作业;而大中型农田虽然已经进行整改使用现代化机械,但大多还需驾驶员操作该机械完成,整体效率及操作安全性还有待提高.针对以上问题,提出了一种基于机器人自主导航UKF(Unscented Kalman Filter)位置估计算法的果实识别及定位方法.机器人携带视觉、光学、惯性等各类传感器采集果实图像信息,通过导航解算得到其位置信息,并用图像处理算法提取成熟果实特征,为农业机器人自主采摘提供更精确的技术指导.实验表明,1000s内采集到的所有果实x、y方向上,基于UKF算法的位置估计误差均值在[0,0.05]m范围内,对果实判断最精确;基于单个果实特征位置(0,0)cm的小范围定位采摘仿真实验表明,UKF算法的误差定位范围在两次量测中分别为[-1,2]cm与[-9,1]cm,无论是横方向还是纵方向定位靠近特征,其精度均比EKF算法提高了50％左右.

关键词：UKF算法(无迹卡尔曼滤波算法)、果实识别、特征提取、导航定位、位置估计

所属期刊栏目：45

分类号：TP362(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目;河南省科技攻关项目;河南科技智库调研课题项目;安阳市科技攻关项目;安阳工学院博士科研启动项目;安阳工学院教育教学改革研究项目

在线出版日期：2020-10-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：50-56