韩振浩 李 佳 苑严伟 方宪法 赵 博 朱立成

(1.中国农业大学工学院， 北京 100083； 2.中国农业机械化科学研究院土壤植物机器系统技术国家重点实验室， 北京 100083)

0 引言

我国是世界上最大的果品生产国之一，果品产业已成为我国农村经济发展的重要支柱和农民收入的主要来源，为了进一步提高生产效率和经济效益，果园机械化与智能化是未来发展的必然趋势。自主导航技术作为智能农机装备的关键技术之一，极大地提高了农业机械的田间作业品质和作业效率，有效地降低了农机驾驶员的劳动强度。视觉导航技术具有探测信息广、获取信息完整和价格低廉的特点，是目前主流的导航方法之一，广泛应用于自动驾驶中的局部路径规划问题，该技术通过图像处理方法对导航路径进行可靠、稳定地识别，进而引导机具行进。

实时稳定的导航路径识别是当前国内外学者研究的重点。文献[1]在神经网络图像分割的基础上，通过霍夫变换提取边界直线，进而生成橘园导航信息。文献[2]根据天空和树冠的差异，从树冠背景中分割天空，并拟合导航路径。文献[3]根据形态学特征识别植株的中心区域，并根据回归算法和霍夫变换生成导航线。文献[4]通过图像分割，基于OTSU方法的双阈值处理和最小二乘线性回归进行作物行的检测。文献[5]基于图分割理论将聚类后的图像进行分割，应用霍夫变换提取路径特征。文献[6]基于综合阈值法进行图像二值化处理，并采用B样条曲线进行水稻待收获区域的边缘拟合。……