随着科技的不断进步,以压路机为代表的工程机械智能化水平越来越高。目前压路机的碾压作业由人工操作完成,存在劳动强度大、作业效率低、道路碾压质量依赖驾驶员驾驶经验等问题。为了逐步实现压路机作业的智能化和无人化,提高作业效率和压实质量,本文提出了基于机器视觉的压路机作业路径识别与轨迹控制系统研究这一课题。本论文在分析了压路机无人化技术发展及机器视觉技术应用于工程机械的基础上,提出了将道路两侧的路缘石或其它方向标识作为压路机碾压作业的导航基准,根据导航基准及压实工艺的要求规划出压路机作业路径并采用横向偏差与角度偏差作为碾压作业时的导航参数。首先,采用相机成像模型及相机标定的基本原理,通过张正友相机标定法得到了相机的内外参数矩阵,完成相机标定工作;其次,对压实环境下的道路图像进行了预处理,其中包括设定ROI区域、彩色图像灰度化、图像滤波、图像分割及数学形态学优化处理,从而识别出压路机作业路径;然后,使用Canny算子检测出作业路径的两条边界,提出了将靠近车体中心的边界作为导航基准线,并使用改进的最小二乘法对其进行了直线拟合,建立了基于世界坐标系下车体横向偏差与角度偏差的计算模型;最后,通过静态条件下车体定位精度测量试验、镜头平面直线导轨运动试验、基于ROS试验小车的路径跟踪试验来验证本文所设计算法及控制策略的可行性。研究得出:静态条件下,横向偏差与角度偏差的平均测量误差分别为0.52cm和0.53°;在压路机常用的碾压速度范围内,导航参数提取精度较高,且受相机运动的动态影响较小;试验小车在0.36km/h、0.54km/h、0.72km/h三种行走速度下的最大跟踪误差分别为1.97cm、2.47cm、2.83cm,跟踪效果较好。研究表明,本文设计的视觉导航算法及控制策略在模拟压实环境中可行有效,可为压路机及其他工程机械实现视觉导航提供技术参考。