基于U-Net的肉鸽养殖场机器人视觉导航路径识别方法

来源：中国农机化学报杂志2023年第10期北京时间：

作者：朱立学, , 莫冬炎, 官金炫, 张世昂, 王梓颖, 黄伟锋

单位：1. 仲恺农业工程学院机电工程学院，广州市，510225； 2. 广东省林果机器人共性关键技术研发创新团队，广州市，510225； 3. 广东中烟工业有限责任公司湛江卷烟厂，广东湛江，524000； 4. 梅州市金绿现代农业发展有限公司，广东梅州，514000； 5. 仲恺农业工程学院自动化学院，广州市，510225

摘要：针对视觉导航在室内养殖场环境中面临的道路主干部分与背景环境难区分、鸽毛鸽粪的干扰等问题，提出一种基于U-Net网络的肉鸽养殖场视觉导航路径识别方法。采用标图软件制作道路数据集、选择相适应的全卷积神经网络训练数据集，生成语义分割模型。根据生成的分割掩码区域获取边缘点像素坐标，采用等比例导航法获取拟合导航点，通过最小二乘法拟合直线原理对导航点进行拟合生成导航线。试验结果表明：生成语义分割最优模型训练的测试集准确率、交并比和召回率分别为98.48%、96.21%和99.05%。当道路宽度为1m时，在不同光照和路况条件下，自主导航的横向标准偏差平均值和横向绝对偏差平均值为0.019 5m、0.027m，航向标准偏差平均值和航向绝对偏差平均值为1.657°、1.95°。在鸽舍实地环境中，本方法可实现图像中道路的有效分割，为养殖场机器人视觉导航路径识别提供技术方案。

关键词：肉鸽养殖场,机器人,U-Net,视觉导航,语义分割,直线拟合

基金资助：广州市重点研发科技计划项目(2023B03J0862)