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基于K-means算法的温室移动机器人导航路径识别

《电子技术与软件工程》2017年 第23期 | 王睿   吉林化工学院 吉林省吉林市132102
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摘 要:温室移动机器人出现的问题有视觉导航受光源干扰、识别能力很差两方面,首先,分离颜色空间3个分量,用色调分量H进行图像处理的方式来降低光源对视觉导航造成的影响,色调分量H要选用和光照无关的。把在温室环境中图像具有颜色特点的信息,用K-means算法计算对图像进行分解,将道路信息与农作物信息进行群分析,再对干扰信息与图像中存在多余或重复的部分进行观察处理,且可获得全面、完整的道路信息,与原常用的方法进行对比,可降低对信息把握不完整造成的Hough变换直接进行合并计算量较大且占据内存大的问题,以此来提高温室移动机器人在工作时自主导航、路径识别的准确、快速、时效性。研究结果表示,本文在改变光照与复杂路线的条件下使用的方法在温室作业中可有效降低光源对自主导航的影响,对于光照不均条件下具有很好的抵抗性,提取的路径信息高达94.5%。且平均每幅图像处理时间降低了52.98%,对路径识别能力提升了不少。此次研究对温室移动机器人导航路径识别的准确性与时效性做出了参考。
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 程序设计 > 数据库理论与系统
【关键词】 机器人 K-means温室
【出 处】 《电子技术与软件工程》2017年 第23期 80-80页 共1页
【收 录】 中文科技期刊数据库

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