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作者与机构
本文的主要作者包括Samwel Opiyo、Cedric Okinda、Jun Zhou、Emmy Mwangi和Nelson Makange。他们分别来自南京农业大学的江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室和肯尼亚天主教大学东部非洲分校（The Catholic University of Eastern Africa）。该研究于2021年4月30日发表在《Computers and Electronics in Agriculture》期刊上，论文标题为《Medial Axis-Based Machine-Vision System for Orchard Robot Navigation》。

学术背景
该研究属于农业机器人导航与机器视觉领域。随着全球人口的增长，预计到2100年人口将达到96亿至123亿，农业生产力需要大幅提升以应对粮食安全问题。然而，传统农业面临高成本和劳动力短缺的挑战。精准农业（Precision Agriculture, PF）通过优化生产效率和降低成本，成为解决这一问题的重要途径。农业机器人在果园中的应用，如产量估算、喷洒、修剪、收获等，能够显著提高效率，但其导航系统在非结构化环境中的表现仍存在诸多挑战。现有的导航技术如GPS（全球定位系统）在果园环境中由于树冠遮挡信号，效果有限。因此，开发基于机器视觉的导航系统成为研究热点。

该研究的主要目标是开发一种基于中轴线（Medial Axis）的机器视觉技术，用于果园环境中农业机器人的自主路径跟踪与导航。具体目标包括：1）开发基于Gabor滤波器（Gabor Filters）的有效、鲁棒且准确的路径分割方法；2）从分割路径中提取感兴趣区域（Region of Interest, ROI）；3）提取中轴线作为机器人导航路径。

研究流程
研究流程主要包括以下几个步骤：

1. 图像采集与预处理

   • 使用Intel RealSense D435相机在江苏南京的一个商业苹果园中采集RGB图像，帧率为1 fps，分辨率为640×480。
     
   • 图像预处理包括天空去除、CIVE（Color Index of Vegetation Extraction）灰度转换和中值滤波（Median Filter）。天空去除通过像素阈值技术实现，CIVE将RGB图像转换为灰度图像，中值滤波用于去除噪声。

2. 图像分割

   • 使用Gabor滤波器提取纹理特征，Gabor滤波器能够有效提取图像中的纹理信息。
     
   • 通过主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）技术降低数据维度，减少计算负载。
     
   • 使用K均值聚类（K-means Clustering）算法将图像分为两类（k=2），并通过轮廓法（Silhouette Method）确定最佳聚类数。

3. 中轴线提取

   • 从二值图像中提取中轴线（Medial Axis），中轴线是形状内部最大内切圆的中心点集合。
     
   • 通过图像细化技术（Image Thinning Technique）提取中轴线，并将其投影到原始图像上。

4. 导航控制

   • 使用模糊逻辑控制器（Fuzzy Logic Controller）进行导航控制，输入为机器人航向（Heading）和偏移量（Offset），输出为左右履带的速度调整，以实现对中轴线的平滑跟踪。

5. 实验与性能评估

   • 在果园环境中进行实地测试，评估系统的稳定性、效率和鲁棒性。
     
   • 通过横向偏差（Lateral Deviation）和角度偏差（Angular Deviation）评估系统性能。横向偏差测试中，机器人在不同起始偏差下（正偏差、零偏差、负偏差）沿果园行间移动30米，记录其轨迹误差。角度偏差测试中，机器人在不同起始角度下（±10°、±20°、±30°、±40°）调整航向，记录其角度调整过程。

主要结果
1. 横向偏差测试
- 系统在不同起始偏差下的最大轨迹误差为14.6毫米，标准偏差为6.8毫米，平均均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）为45.3毫米。
- 统计测试表明，起始偏差对系统性能无显著影响，表明系统具有良好的鲁棒性。

1. 角度偏差测试
   
   • 机器人在不同起始角度下均能在设定阈值内稳定调整航向，起始角度为±40°时，系统在56秒内达到稳定状态。
     
   • 方差分析（ANOVA）表明，不同起始角度对路径跟踪效率有显著影响，起始角度为±10°时性能最佳。

结论与意义
该研究成功开发了一种基于中轴线的机器视觉导航系统，能够有效提取果园环境中的导航路径，并通过模糊逻辑控制器实现平滑跟踪。实验结果表明，该系统在果园环境中的导航性能优于现有技术，最大轨迹误差仅为14.6毫米。该研究为农业机器人在非结构化环境中的导航提供了新的解决方案，具有重要的科学价值和应用前景。

研究亮点
1. 创新性地将中轴线提取技术应用于果园机器人导航，显著提高了路径跟踪的准确性。
2. 结合Gabor滤波器、PCA和K均值聚类，实现了高效且鲁棒的图像分割与路径提取。
3. 使用模糊逻辑控制器进行导航控制，确保了系统在不同起始偏差和角度下的稳定性。

未来工作
未来的研究将聚焦于将中轴线技术与激光数据结合，以进一步提高路径跟踪精度，并实现障碍物检测与避障。此外，还计划在机器人远程操作中增强中轴线的可视化显示。

这篇报告详细介绍了研究的背景、流程、结果及其意义，为相关领域的研究者提供了全面的参考。