基于ARMCortexA8平台喷药机器人路径检测和仿真,该文是关于ARMCortexA8论文范文，为你的论文写作提供相关论文资料参考。
ARMCortexA8论文参考文献：
摘 要： 为了实现机器视觉在农业中的应用,研究了喷药机器人在植物道路中进行识别及路径检测的方法.以植物栽培中的道路为研究对象,采用HSV空间的S分量来实现道路图像灰度化,用Otsu算法进行二值化处理,将道路从绿色植物背景中分离出来,采用形态学滤波器对图像进行滤波操作.由于图像视野尽头道路弯曲的不确定性和道路尽头树木干扰等问题,提出将图像的前1/4行以黑色填充的方法和算法,使图像处理时减少不确定因素的干扰,提高导航线提取精度,最后利用霍夫变换得出喷药机器人在植物道路中的行走路径.结果表明,喷药农业机器人在植物道路中可准确识别到行走路径；道路识别时,处理一副像素450×310的图像平均耗时0.053 s；路径检测中,处理一副像素450×310的图像平均耗时0.062 s,可快速采集并完成图像处理,满足农业机器人导航的实时性要求.
关键词： 喷药机器人； 图像处理； 道路识别； 路径检测； 形态学滤波器
中图分类号： TN830.1?34； TP391.9 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）22?0156?03
Abstract： In order to realize the application of machine vision in agriculture, the methods of spraying robot’s road recognition and path detection in plants are studied in this paper. Taking the road in plants as the research object, the component S of HSV space is adopted to realize the graying of road image. The graying image collected is binarized with Otsu algorithm, the road is separated from the green plant background, and then the image is filtered by morphological filter. Because of the problems such as the uncertainty of the curved road at the end of the image vision and the interference of the trees at the end of the road, the method that the first 1/4 lines of the image are filled with black is proposed to reduce the interference of the uncertain factors in the image processing and improve the extraction precision of the navigation line. The spraying robot′s walking path in plants is obtained with Hough transformation. The results show that the spraying robot can accurately identify the walking path in plants； when identifying the road, it takes the average time of 0.053 s to process an image with 430 × 310 pixel； in the path detection, it takes the average time of 0.062 s to process an image with 430 × 310 pixel. That means it can quickly capture and complete the image processing, and meet the requirement of real?time navigation for agricultural robots.
Keywords： spraying robot； image processing； road recognition； path detection； morphological filter
机器视觉是一种利用机器代替人眼进行观察、测量和判断的技术,首先利用摄像机获取目标图像,然后通过计算机算法将图像进行数字化处理和颜色、形状和尺寸等的测量和判别[1?2].机器视觉技术因其非破坏性、精度高、速度快等特点,在現代农业生产中得到广泛应用[3].视觉导航技术是机器视觉在导航领域的具体应用,其关键技术环节之一就是利用图像处理精确可靠地识别行走路径[4?5].喷药是植物生长过程中的必要环节,喷药工作劳动强度大、严重危害工人健康,因而采用视觉导航技术实现喷药机器人自主喷洒作业具有重大现实意义.
1 喷药机器人结构
喷药机器人结构如图1所示,前行走轮安置在前轮转向轴上,转向电机控制前轮转向轴达到控制前行走轮转向的目的.摄像头固定在支撑架上,车体支架上有溶液箱和图像处理装置,溶液箱上装有喷药支架和喷药头,图像处理装置上设有显示屏.当图像处理系统得到的转向控制参数传给转向电机时,可实现机器人行走路径自动导航,同时两侧喷头自动喷药.
2 道路检测装置
2.1 ARM Cortex?A8平台装置结构
图像处理装置采用飞思卡尔公司产品的基于ARM Cortex?A8架构的高扩展性多核系列应用处理平台 i.MX6,其整体结构如图2所示.
结论：关于ARMCortexA8方面的论文题目、论文提纲、armcortex-a8论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
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