【摘 要】本文首先介绍了树木刷白机器人智能化的发展现状，然后对树木刷白机器人智能化技术框架进行了阐述，最后对面向双目视觉识别、测距和定位的图像畸变矫正算法进行了研究，为树木刷白机器人行业的机械智能化工作做了前期探索和铺垫工作，满足精准农林业的发展要求。
【关键词】树木刷白机器人;智能化;畸变矫正
中图分类号： S776.28 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2019）01-0114-002
DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.01.048
0 引言
为保护树木过冬，防止病虫对树木的侵害，人们特别是园艺工作者在春天和秋天都要为树木的树干喷涂一种白色的防病虫害的药液或涂料。通过机械化的手段完成人工刷白的工作，树木刷白机器人可以代替人力完成高强度、低效率和伤害人体的工作。为进一步节省人力，促进行业进一步发展，满足树木刷白工作现代化的要求，需要刷白机器人实现自主的、无人化的刷白功能，刷白机器人智能化成为行业最为迫切的需要。
1 树木刷白机器人研究现状
国内外学者对树木刷白机器人进行了一些研究，主要开展的工作如下：Molto针对树木刷白喷涂机研发了能够与树冠保持恒定距离的机电系统，提高了喷涂均匀性[1];张崇哲针对树木刷白机器人视觉系统设计出了一种有效地树木识别方法，通过该方法可快速有效地提取树木的轮廓[2];刘静面向树木涂白机器人设计了行走装置，采用轮腿式齿条升降越障机构，实现了其在街道地形场所下的正常行驶[3]。高彦玉等对树木刷白机器人的机械设计和产品研制进行了相关工作[4-6]。相关研究工作主要集中在树木刷白机器人的机械设计方面，对其智能化的研究较少，目前对树木刷白机器人的智能化理论研究和技术开发已经成为树木保护行业亟待开展的工作。
2 树木刷白机器人智能化技术框架
树木刷白机器人的设计目的是在树木刷白工作中降低工人的劳动强度、提升刷白的工作效率和减少药液对工人健康的损伤。为实现树木连续喷涂这一功能，要求树木刷白机器人可以在多棵树木之间进行自主行走。基于目前日趋成熟的自动驾驶技术，可以设计树木刷白机器人自主行走装置研发的技术框架，进而开展相关的设计和研究工作。
基于自动驾驶技术，树木刷白机器人自主行走装置的智能化研究框架如图1所示。第一步是通过传感器进行环境数据采集，如通过摄像头获取工作环境的图像数据、通过雷达获取工作环境的点云数据。目前使用的传感器以摄像头和雷达为主，摄像头包括单目摄像头、双目摄像头、景深摄像头、红外摄像头等等，雷达包括激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等等。第二步是建立环境模型，也就是基于采集的传感器数据，进行环境感知和认知工作，包括目标检测、语义理解、视觉定位、深度估计、标识识别、意图预测等工作。第三步是驾驶策略，包括决策规划、轨迹规划等内容。第四步是车辆控制，这里是设计树木刷白机器人行走装置，将执行命令转化为车辆运动。
图1 技术框架
3 双目摄像头图像畸变矫正算法
基于双目摄像头进行树木刷白机器人视觉识别、测距和定位技术的开发，这是树木刷白机器人智能化中第二步建立环境模型环节的核心内容。双目摄像头工作中，最理想的情况是摄像头和拍摄平面成垂直的几何关系，以保证图像内容的几何比例和真实场景保持一致。然而在实际工作中，受到机器人结构的限制和机器人运动控制对摄像头的预瞄距离要求，摄像头的安装需要与工作场景地面成一定角度。摄像头与地面之间的角度导致成像畸变，进而造成垂线成像成为斜线、远处线段被压缩等问题，对距离测量、曲率计算等造成误差和错误。通过图像畸变的矫正算法对摄像头进行矫正以解决以上问题，具体过程分三步：建立畸变矫正分析模型、纵向畸变矫正、横向畸变矫正。
3.1 畸变矫正分析模型
确立摄像头数据采集和地面之间的几何关系，首先需要建立合适的坐标系，世界坐标系和图像坐标系的映射关系，如图2（a）所示，两坐标系及对应关系如下所述。
（1）世界坐标系XO1Y。O1点为坐标原点，也即在环仿真测试系统中摄像头进行图像数据采集视野下边沿的中心，Y轴为车辆坐标系的纵向，也就是车辆前进方向，X轴为横向，也就是车辆右转方向。该坐标系内的物点坐标用（x，y）表示，单位cm。
（2）图像坐标系UO2V。O2点为坐标原点，也即在环仿真测试系统中摄像头图像平面的右上角，U轴是图像上边的一行元素，方向向左，V轴是图像右边的一列像素，方向向下。该坐标系内的像素点坐标用（u，v）表示，其意义表征该像素点位于图像数组的列数和行数，单位为像素。
3.2 纵向畸变矫正
取图2（a）中Y轴方向，也就是树木刷白机器人行驶得纵向切面，切面如图2（b）所示。图中，I点是地平面上的任意一点，世界坐标系中I点坐标为（0，y），图像坐标系中I’点坐标为（u，v），I点和I’为相互映射关系。两坐标系纵向的v轴和y轴的对应关系为：
式子中，h为摄像头的高度，θ为涉嫌头俯仰角，α为摄像头张角，f为摄像头焦距。
3.3 横向畸变矫正
在图2（b）中，I点是地平面上的任意一点，世界坐标系中I点坐标为（0，y），图像坐标系中I’点坐标为（u，v），I点和I’为相互映射关系。两坐标系横向的u轴和x轴的对应关系为：
式子中，CD见图2（a）所示，为摄像头视野下部的宽度，N为像素的总列数。
4 结论
树木刷白机器人的智能化已经成为树木刷白行业向前发展的急切需要，通过应用已经日趋成熟的自动驾驶技术，可以实现树木刷白机器人行走装置的自主行走，进而实现其智能化。通过基于双目摄像头的传感-感知-决策-控制四个步骤的技术开发流程，可以对树木刷白机器人自主行走装置进行开发，其中双目摄像头图像畸变矫正是树木刷白机器人双目视觉识别、测距和定位的核心基础技术，文章对双目摄像头图像畸变矫正算法进行了研究。以上工作为树木刷白机器人行业的机械智能化工作做了前期探索和铺垫工作，满足了精准农业的发展要求。
【参考文献】
[1]E. Molto， B. Martin， A. Gutierrez. Design and testing of an automatic machine for spraying at a constant distance from the tree canopy[J]. JAER， 2000， 77（4）， 379-384.
[2]張崇哲，李居峰，郭刘杰，等.涂树白机器人视觉的实现[J].现代机械，2010（5），39-40.
[3]刘静，陈浩，张明.树木涂白机器人行走装置的设计及仿真[J].桂林理工大学学报，2015，35（2），413-417.
[4]李海超，袁伟，刘晓飞，等.一种树木涂白机械的设计与分析[J].机械工程师，2015，（2），188-200.
[5]高彦玉，时玲，杨陆强，等.一种自动升降式树木刷白机的设计[J].林业机械与林木设备，2017，45（7），37-39.
[6]陈浩.树木涂白机的设计与研制.江西：江西理工大学[D].赣州：江西理工大学，2015：7-9.