文献类型： 中文期刊

作者： 郑航 ¹ ; 叶云翔 ¹ ; 薛向磊 ¹ ; 于健麟 ¹ ; 冯昊栋 ² ; 俞国红 ¹ ;

作者机构： 1.浙江省农业科学院农业装备研究所

2.浙江理工大学机械工程学院

关键词： 机器人;深度学习;设施温室;叶菜;垄作模式;组合导航

期刊名称： 农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2025 年 41 卷 004 期

页码： 144-152

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 为提高设施温室垄作模式下移动底盘的自主导航精度，针对直线度较差的叶菜垄面，该研究提出一种组合导航控制系统。该系统主要由视觉模块、UWB(ultra wide band)模块和控制器模块等组成。首先利用深度相机采集机器人前向叶菜垄面图像，采用YOLOv8s-seg算法实现叶菜垄面的分割，并通过Canny算法识别垄面边缘，最后利用最小二乘法进行视觉导航线提取。针对移动机器人垄作环境下自主导航跟踪，提出基于UWB和视觉组合的导航控制策略，基于纯跟踪算法建立导航跟踪控制模型；最后在实际田垄场景下进行自主导航试验。试验结果表明：当植保机以0.4～0.5 m/s速度行驶时，视觉导航和UWB导航的最大跟踪偏差分别为6.3、5.8 cm，平均误差分别为4.7、4.3 cm，验证了本文导航线提取算法的可行性和UWB导航的可靠性，为两者结合提供了基础。组合导航调控分界线为15 cm，两组组合导航试验最大横向偏差分别为15.2、15.5 cm，平均误差分别为5.9、6.1 cm，最大航向偏差分别为5.9°、7.8°。通过试验结果表明，组合导航中UWB导航控制在极端情况下发挥了积极调控作用，与单一导航控制策略相比提升了导航精度和鲁棒性，可为设施智能装备发展提供技术支撑。