Research on Vision System Calibration Method of Forestry Mobile Robots
Research on Vision System Calibration Method of Forestry Mobile Robots
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林业移动机器人视觉系统标定方法研究
DOI：
10.46300/9106.2020.14.139
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发表时间：
2021-01
影响因子：
--
通讯作者：
Hui Wang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ruting Yao;Yili Zheng;Fengjun Cheng;Jian Wu;Hui Wang
林业移动的机器人可以有效解决林业作业过程中效率低、安全性差的问题。为实现林业移动的机器人的自主导航，研究了由单目摄像机和二维激光雷达组成的视觉系统及其标定方法。首先，自适应算法用于在时间上同步由两者捕获的数据。其次，设计了一种凸棋盘式标定板，用于对器件进行空间标定。采用非线性最小二乘算法求解和优化外参数。实验结果表明，该校准方法的时间同步精度为0.0082s，通信速率为23Hz，空间校准的梯度容限为8.55e−07。标定结果满足林业移动的机器人视觉系统实时性和精度的要求。最后讨论了视觉系统的工程应用。该研究为进一步研究林业移动的机器人，实现智能化林业机械奠定了基础。
Forestry mobile robots can effectively solve the problems of low efficiency and poor safety in the forestry operation process. To realize the autonomous navigation of forestry mobile robots, a vision system consisting of a monocular camera and two-dimensional LiDAR and its calibration method are investigated. First, the adaptive algorithm is used to synchronize the data captured by the two in time. Second, a calibration board with a convex checkerboard is designed for the spatial calibration of the devices. The nonlinear least squares algorithm is employed to solve and optimize the external parameters. The experimental results show that the time synchronization precision of this calibration method is 0.0082s, the communication rate is 23Hz, and the gradient tolerance of spatial calibration is 8.55e−07. The calibration results satisfy the requirements of real-time operation and accuracy of the forestry mobile robot vision system. Furthermore, the engineering applications of the vision system are discussed herein. This study lays the foundation for further forestry mobile robots research, which is relevant to intelligent forest machines.
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DOI：
10.3390/rs12111870
发表时间：
2020-05
期刊：
ArXiv
影响因子：
--
作者：
Qingqing Li;P. Nevalainen;J. P. Queralta;J. Heikkonen;Tomi Westerlund
通讯作者：
Qingqing Li;P. Nevalainen;J. P. Queralta;J. Heikkonen;Tomi Westerlund
在人工林中使用基于无人机的 RGB 图像量化林下和林上植被覆盖
影响因子：
5
作者：
Li, Linyuan;Chen, Jun;Zhang, Wuming
通讯作者：
Zhang, Wuming
DOI：
10.1109/iros.2015.7353625
发表时间：
2015-12
期刊：
2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)
影响因子：
--
作者：
Jesus Briales;Javier González Jiménez
通讯作者：
Jesus Briales;Javier González Jiménez
DOI：
10.25165/ijabe.v11i6.3725
发表时间：
2018-12
影响因子：
2.4
作者：
Jinlin Xue;Bo-wen Fan;Jia-xing Yan;Dong Shuxian;Qishuo Ding
通讯作者：
Jinlin Xue;Bo-wen Fan;Jia-xing Yan;Dong Shuxian;Qishuo Ding
影响因子：
5.2
作者：
Giusti, Alessandro;Guzzi, Jerome;Gambardella, Luca M.
通讯作者：
Gambardella, Luca M.