摘要
果树自动农药喷洒即移动机器根据周围环境自主完成对农作物的药物喷洒过程，从而代替果农的操作，降低人的劳动强度。此过程可以分为四部分：动力驱动部分、运动控制部分、周围环境识别与决策部分以及喷药执行部分。而周围环境识别与决策可以归结为一个自主导航的问题。同时定位与地图创建(SLAM)问题是自主导航的基础与核心，为自主导航提供了理论依据与解决方案。SLAM即运用相应算法处理传感器获取的信息，完成自身的状态位置估计以及整个任务目标区的环境地图建立，同时利用已知的地图反馈估计自身的位置，从而适应复杂的环境。 本文针对未知环境下双目视觉SLAM系统进行研究。对果树的喷药操作，首先需要确定目标物的方位、距离信息。在图像处理领域中，双目测距的方法能够较好的完成对目标物距离的测量，而要获得较高的距离测量精度，就要通过相机标定获取相机焦距参数参与计算。实现双目测距的另一个关键在于选取目标物上一个较为稳定的点，由于SIFT特征点的尺度不变性、旋转不变性以及稳定精确性等特点，本文采用SIFT算法完成目标物稳定点的提取。但接下来的问题是并非所有的SIFT特征点都在植株上，所以应该限定特征点的选取范围。本文在阈值分割算法的基础上进行改进，提出了一种基于最大分量分析的阈值分割算法，这样便可保证所有的特征点都在植株上，另外也减少了特征点数量，提高了算法执行效率。双目测距还需要给出左、右目相机中同一个测量点的图像位置偏移量，而两幅图像中同一特征点是可通过特征点匹配进行识别。针对存在较多错误匹配点的情况，本文对图像中的极限几何约束关系进行改进，提出了一种平行约束关系，结合RANSAC算法较好的实现了错误匹配点的剔除。最后选取中心匹配点对进行距离测量。接下来以此特征测量点的距离信息作为SLAM系统的输入，利用卡尔曼滤波方法进行相关的状态估计矫正以及地图建立进行研究，为后续的相关研究奠定了基础。 在实验验证方面，进行了相关背景图下的特征点提取与匹配实验以及双目测距实验，取得了较好的效果。
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