基于道路特征的化舍检查机器人的视觉导航
Hongfeng Deng1,2, Tiemin Zhang1,2,3, Kan Li1,2
1State Key Laboratory of Swine and Poultry Breeding Industry, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China.
Animals : an open access journal from MDPI
|September 14, 2024
概括
舍机器人的新视觉导航系统提供了更快,更准确的道路提取. 这提高了检查效率和稳定性,促进了大型自动化家禽养殖.
科学领域:
- 农业工程 农业工程
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 计算机视觉 计算机视觉
背景情况:
- 在子舍中的检查机器人需要准确的导航以进行高效的监控.
- 当前的导航方法在速度,准确性和驾驶稳定性方面面临挑战.
研究的目的:
- 开发一种新的视觉导航系统,以提高子舍机器人的检查准确度.
- 提高道路开采和机器人导航的速度和稳定性.
主要方法:
- 提出了一个新的灰度系数 (4B-3R-2G) 快速而精确的道路提取.
- 开发了一个导航线配套算法,利用道路边界特征提高稳定性.
- 实施并测试了一个视觉导航系统,将其性能与惯性导航进行比较.
主要成果:
- 拟议的灰度系数实现了92.918%的细分精度,比深度学习模型快六倍.
- 视觉导航显示出高精度 (最大偏差为4厘米,平均水平为1.561厘米) 和稳定性 (最大加速为1.122米/秒2,平均水平为0.292米/秒2).
- 通过视觉导航,检查检测数量和准确性分别增加了21.125%和1.228%.
结论:
- 开发的视觉导航系统显著提高了机器人导航准确性和驾驶稳定性.
- 该系统提高了检查效率和效果,降低了大型家禽养殖业的运营成本.
- 这项技术对于推进子养的自动化和快速监测至关重要.
