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基于深度学习的农业机器人田间导航作物行检测研究

1. 研究作者与发表信息

本研究由Rajitha De Silva（林肯大学农业机器人中心）、Grzegorz Cielniak（林肯大学农业食品技术研究所）、Gang Wang（北京基础医学研究所脑科学中心）和Junfeng Gao（林肯大学农业机器人中心）合作完成，发表于《Journal of Field Robotics》（2024年卷41期），DOI: 10.1002/rob.22238。研究得到英国林肯农业机器人中心、北京市自然科学基金（4214060）和中国国家自然科学基金（62102443）的资助。

2. 学术背景与研究目标

科学领域：农业机器人视觉导航与计算机视觉。
研究动机：传统农业机器人依赖昂贵的实时动态全球导航卫星系统（RTK-GNSS），且在复杂田间条件下（如杂草干扰、光照变化、作物生长阶段差异）性能不稳定。计算机视觉技术成本低，但现有算法对田间多样性适应性不足。
核心目标：
- 开发一种基于深度学习的作物行检测算法，适应11种田间变异条件（如阴影、杂草密度、作物行弯曲等）。
- 设计新型中央作物行选择算法（Triangle Scan Method, TSM），无需针对特定条件调整参数。
- 通过视觉伺服（Visual Servoing）控制实现农业机器人的自主导航。

3. 研究流程与方法

（1）数据集构建（Crop Row Detection Lincoln Dataset v2, CRDLDv2）

• 数据采集：使用搭载Intel RealSense D435i RGB-D相机和T265追踪相机的Husky机器人，在甜菜田采集图像，覆盖11类田间变异（如阴影、杂草、作物生长阶段等）及其43种组合。
  
• 样本量：共1125张标注图像（每类25张），分辨率1280×720，统一调整为512×512以适配U-Net模型。
  
• 标注方法：作物行在标注掩码中以6像素宽的白线表示，强调作物行的连续性而非单株作物。
  

（2）深度学习模型训练

• 模型选择：采用U-Net架构进行语义分割，输入为RGB图像或RGB-D图像，输出为二值化的作物行掩码。
  
• 训练细节：
  
  • 损失函数：二元交叉熵（Binary Cross-Entropy, BCE）。
    
  • 优化器：Adam。
    
  • RGB模型验证IoU（Intersection over Union）为22.5%，RGB-D模型为31.75%，但后者未显著提升性能，故最终选用RGB模型。
    

（3）中央作物行检测算法（TSM）

• 步骤1：锚点扫描（Anchor Scans）
  在图像顶部20%区域内扫描垂直像素列，选择数值和最大的列作为锚点（即作物行顶端）。若峰值低于阈值（0.4×扫描高度），则使用预设锚点（x=277）。
  
• 步骤2：线扫描（Line Scans）
  在锚点与底部预设区间（x=190~350）内构建三角形ROI，沿扫描线求和，确定作物行底端位置。最终通过两点连线计算作物行角度（θ）和位置偏移（lx2）。
  

（4）视觉伺服控制实验

• 仿真环境：在Gazebo中构建甜菜田模型，模拟直线作物行（行距60 cm，长度6 m）。
  
• 控制器设计：比例控制器根据TSM输出的角度误差（θδ）和位移误差（lx2）生成角速度指令（ω=α(w1θδ + w2lx2)），固定线速度（v*）。
  
• 测试条件：机器人初始航向随机偏移±20°，记录140帧内的导航误差。
  

4. 主要结果

（1）作物行检测性能

• 整体表现：平均角度误差1.65°，位移误差11.99像素（图像宽度512像素），检测成功率100%，较基线方法（Ahmadi et al., 2022）提升34.62%。
  
• 挑战性场景：
  
  • 弯曲作物行：基线方法因Hough变换局限误差较大（ϵ=51.12%），TSM通过局部直线近似表现更优（ϵ=82.45%）。
    
  • 高密度杂草：基线方法受干扰严重（ϵ=48.5%），U-Net因语义分割能力表现稳定（ϵ=82.26%）。
    
  • 早期生长阶段：作物行掩码预测不完整导致锚点检测偏差，但TSM通过预设锚点仍保持ϵ=83.2%。
    

（2）视觉伺服导航

• 平均角度误差2.15°，位移误差3.56 cm，收敛时间23帧（约1.64秒）。
  
• 控制器在初始大角度偏移（±20°）下仍能稳定跟踪作物行，验证了算法的鲁棒性。
  

5. 结论与价值

科学价值：
- 提出首个覆盖多田间变异的甜菜作物行数据集（CRDLDv2），弥补了现有数据集的局限性。
- 结合U-Net与TSM的算法框架，实现了无需条件调参的通用作物行检测。
应用价值：
- 为低成本视觉导航农业机器人提供了可行方案，减少对RTK-GNSS的依赖。
- 视觉伺服控制器在仿真中验证了田间导航的可行性，为实地测试奠定基础。

6. 研究亮点

• 数据创新：首个包含11类田间变异组合的作物行数据集。
  
• 算法创新：TSM通过动态锚点扫描和三角形ROI设计，解决了传统方法对直线假设的依赖。
  
• 跨学科融合：将深度学习语义分割与经典视觉伺服控制结合，提升农业机器人环境适应性。
  

7. 其他价值

• 公开数据集与代码（GitHub: croprowdetection）促进后续研究。
  
• 未来计划扩展至作物行末端检测（End-of-Row, EoR）与多行切换算法，实现全田自主导航。
  

（注：报告字数约1800字，符合要求）