【摘 要】
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采用现有无人车导航系统进行农作物育种表型信息的监测与采集时,存在因育种小区数量较多导致的导航目标点人工测量工作量大的问题,且育种田块不同于大田作物以A-B线为基线的路径规划方法,无人车需要根据育种材料编号自动行进到某一指定位置进行作物表型信息采集。因此,为提高导航效率和降低人工劳动强度,本文基于无人机遥感对无人车的导航系统进行了研究。通过无人机获取玉米育种田的遥感影像并进行拼接和位置矫正,生成正射
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采用现有无人车导航系统进行农作物育种表型信息的监测与采集时,存在因育种小区数量较多导致的导航目标点人工测量工作量大的问题,且育种田块不同于大田作物以A-B线为基线的路径规划方法,无人车需要根据育种材料编号自动行进到某一指定位置进行作物表型信息采集。因此,为提高导航效率和降低人工劳动强度,本文基于无人机遥感对无人车的导航系统进行了研究。通过无人机获取玉米育种田的遥感影像并进行拼接和位置矫正,生成正射影像和数字地表模型（Digital Surface Model,DSM）。基于图像的仿射变换原理,截取并矫正了育种田的图像感兴趣区域范围,感兴趣区域的颜色空间在转换到HSV后,基于能量函数法和Savitzky-Golay滤波器获取田块的粗略位置,在此基础上,利用能量函数法获取精确的田块位置,小区获取的分割精度中平均重叠度（Intersection over Union,Io U）为95.17%,最高为99.8%,最低为87.8%;在提取到精确田块位置的基础上提取育种田间可通行区域,通过模拟无人车在田间行走的过程设计了理论横滚角计算算法,并将每段道路计算了通行权重,最后使用Dijkstra算法进行了路径规划,在实地试验中测试了陀螺仪获取和理论计算的横滚角,两种数据的变化趋势相同,验证了基于DSM的路况计算算法的有效性。设计了基于无人机遥感的无人车导航系统软硬件系统架构,利用单天线RTK-GNSS和电子罗盘计算了航向角,利用陀螺仪获取车辆横滚角消除定位横向误差;基于横向偏移误差和航向角度误差,使用PID算法调控底盘行走,建立了前端交互网页和远程视频回传系统。为了验证基于无人机遥感的导航系统导航精度,在试验田中进行了实际试验,对比测试了手动遥控行驶和自动行驶的区别,自动驾驶最大横向误差为24.41cm,均方根（Root Mean Square,RMS）为6.18cm,相比于手动导航（最大误差为32.51cm,RMS为12.79cm）,自动导航有更好的横向误差稳定性。通过遥感图像选择导航点进行车辆田间自动导航,验证了无人机遥感图像的位置精度,证明无人机遥感图像用于无人车田间导航的可行性;测试了无人车在试验范围内所有路径不同可通行区域行驶时的通行权重和,其理论值和实际值的最小值均为同一条路径,证明了基于DSM的路径规划算法的有效性。解决了无人车在育种田间自动航点行走和人工交互等控制问题。
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