基于激光雷达的农业机器人果园树干检测算法

摘要

针对丘陵山区果园中的斜坡及杂草影响果树检测精度的问题,提出了一种基于激光雷达的树干检测算法.首先,利用单线激光雷达获取环境信息,通过数据预处理滤除噪声点及无法利用的数据点,以树干为目标设定聚类半径,根据数据点到激光雷达的距离自适应设定聚类阈值,完成初步聚类;然后,利用初步聚类结果及地面类内数据点量大、且大致呈一条直线的特征,将数据点超过一定数量的类进行二次曲线拟合,将拟合半径大于一定阈值的类视为地面干扰,并将其剔除;最后,利用杂草枝叶类中数据点之间距离不连续的特征,将存在一定数量的相邻数据点距离较大的类视为杂草枝叶类,并将其剔除,从而完成对果园中果树树干的检测.结果 表明:在无干扰情况下,对树干的误检率为0.76％、漏检率为1.90％,平均正确率为97.3％;在只存在地面干扰的情况下,树干检测平均正确率为96.1％;在只存在杂草干扰的情况下,树干检测平均正确率为91.4％;在同时存在地面和杂草干扰的情况下,树干检测平均正确率为91.9％,综合以上各种情况的树干检测平均正确率为95.5％,该方法可用于丘陵山区树干较明显的乔化果园中的树干检测,为精准农业装备在丘陵山区果园中的导航应用提供参考.