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申请/专利权人：农业农村部南京农业机械化研究所

摘要：本发明公开的露地蔬菜田间自主行走作业控制方法、系统及装备，通过主支撑架和侧支撑架上的摄像头实时获取田垄图像，包括中心垄和侧边垄；图像处理后识别作物区域和非作物区域；通过对中心垄图像的分析，确定中心垄的中心线位置、垄宽和作物行信息，从而规划导航路径，使车架适配中心垄的垄宽行驶。同时，通过侧边垄图像的处理，确定侧边垄的中心线位置、垄宽和作物行信息，以便调整侧车架上的风送喷杆喷雾总成，确保对准前方的侧边垄；基于中心垄和侧边垄的作物行信息，智能控制相应的喷雾总成进行喷雾作业。本发明通过智能感知、作业环境识别、导航路径规划和智能控制等关键步骤，实现了露地蔬菜田间自主行走和精准肥药喷施的高效作业。

主权项：1.一种露地蔬菜田间自主行走作业控制方法，其特征在于，包括如下步骤：实时获取作业区域的田垄图像，所述田垄图像包括由固定在主支撑架上主摄像头采集的中心垄图像以及固定在侧支撑架上侧摄像头采集的侧边垄图像，其中，所述主支撑架固定在车架前方，所述侧支撑架设置在主支撑架两侧，所述主支撑架、侧支撑架通过横移机构连接有风送喷杆喷雾总成；对所述中心垄图像、侧边垄图像进行处理，得到作物区域和非作物区域，包括：图像预处理，以获得高质量的图像集；将图像转换为HSV色彩空间，选取H分量、S分量、V分量作为特征分量；使用模糊聚类算法对图像进行分割，创建样本空间，设定聚类数目c=2；初始化模糊聚类算法的参数，然后进行迭代优化，每次迭代中，计算每个样本在簇中的隶属度，根据更新规则计算隶属度矩阵U和聚类中心矩阵V，迭代直到满足停止条件，得到两个簇对应的聚类中心；假设是与作物相关的簇，选择H、S分量作为判断作物的主要依据并设定阈值，通过逻辑比较判断指定的特征分量是否大于阈值，以识别图像中的作物部分；将识别后的图像进行二值化，得到二值化图像，其中，白色为作物区域，黑色为非作物区域；对处理后的中心垄图像进行识别，确定中心垄的中心线位置、垄宽以及作物行信息，对所述侧边垄图像进行识别，确定侧边垄的中心线位置、垄宽以及作物行信息；基于中心垄的垄宽，确定车架的轮距，基于中心垄的中心线位置，确定车架与中心垄的相对位置，规划导航路径，控制车架以适配中心垄垄宽的轮距按照导航路径行驶；基于侧边垄的中心线位置，确定侧车架上风送喷杆喷雾总成与侧边垄的偏移距离，根据偏移距离控制风送喷杆喷雾总成在侧车架上做横向移动，使得所述风送喷杆喷雾总成对准前方的侧边垄；基于中心垄、侧边垄的作物行信息，控制对应风送喷杆喷雾总成的喷雾作业。

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