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基于相机与激光雷达融合的番茄果实三维定位研究

文献类型： 中文期刊

作者： 邹荣;李金炎;王权;白圣贺;沐森林

作者机构：

关键词： 番茄定位;多传感器融合;YOLOv5s算法;SOM K-means聚类算法;点云分割

期刊名称：农机化研究

ISSN： 1003-188X

年卷期： 2025 年

页码：

收录情况： 北大核心（2023版） ; ; 农林核心（2024版）

摘要： 为满足复杂环境中番茄采摘机器人果实三维定位需求,克服番茄三维定位中光照变化对相机影响、三维点云定位的资源消耗和速度问题,提出了一种基于相机与激光雷达融合的番茄果实三维定位方法。首先,对传感器采集的数据进行预处理,基于改进的YOLOv5s模型对番茄图像进行感兴趣区域(Region of Interest, RoI)提取,通过传感器联合标定将RoI转换为带有点云信息的截锥体区域提议;其次,对区域内点云进行反射率分析,分割出番茄果实点云,通过SOM K-means聚类算法对分割出来的果实点云进行聚类,进而对果实重叠的点云进行个体分割;最后,使用多模态融合算法将二维的图像检测中心与番茄点云质心相关联。引入EIoU Loss对YOLOv5s网格的损失函数进行优化,改进的模型在测试集上的识别准确率为99.65%,与YOLOv5s和Faster RCNN相比,识别准确率分别提高了3.7个百分点、5.9个百分点。对随机选取的52株番茄果树样本进行定位,试验结果表明:改进后算法的定位准确率为95.48%,相比于双目立体视觉检测识别准确率提高了2.48个百分点,定位误差小于4.5 mm。机械臂采摘试验表明...

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