农业机械学报

作者：朱立成，韩振浩，赵博，周利明，王瑞雪，靳晨

单位：中国农业机械化科学研究院集团有限公司,中国农业机械化科学研究院集团有限公司,中国农业机械化科学研究院集团有限公司,中国农业机械化科学研究院集团有限公司,中国农业机械化科学研究院集团有限公司,中国农业机械化科学研究院集团有限公司,

关键词：果园运输车;自主寻筐;视觉惯性里程计;目标检测

基金：国家重点研发计划项目（2021YFD2000105）

面向果园运输车果品采收自主运输作业场景，提出了一种基于VINS-MONO和改进YOLO v4-Tiny的果园自主寻筐方法。首先基于VINS-MONO视觉惯性里程计算法，进行果园运输车位置姿态的实时估计。然后基于改进YOLO v4-Tiny目标检测算法，根据图像数据进行果筐实时目标检测并获取对应深度信息。其次根据运输车当前位置姿态、果筐深度信息以及深度相机内参，进行被识别果筐位置更新。最后基于三次B样条曲线拟合原理，以被识别果筐位置为控制点，进行寻筐路径实时拟合，为果园运输车抵近果筐提供路线引导。试验结果表明：改进YOLO v4-Tiny果筐识别模型的平均识别精度为93.96%，平均推理时间为14.7ms，4m内的果筐距离定位误差小于4.02%，果筐角度定位误差小于3°，果园运输车实测平均行驶速度为3.3km/h，果筐搜寻路线平均更新时间为0.092s，能够在果树行间和果园道路两种作业环境下稳定实现自主寻筐。该方法能够为果园运输车提供自主寻筐路径引导，为其视觉导航提供研究参考。

来源：2023年第8期

《农业机械学报》期刊编辑部

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