¿Qué es la navegación visual?

En el campo de la navegación, la navegación por visión mecánica y la navegación láser son dos tecnologías de posicionamiento autónomo importantes. Junto con la navegación por satélite (GNSS) y la navegación inercial (INS), conforman las soluciones de posicionamiento para sistemas inteligentes.

El proceso de implementación de la navegación por visión mecánica

Construya un sistema de imágenes apropiado para recopilar imágenes objetivo. Las imágenes de muestra recopiladas se preprocesan utilizando tecnología de procesamiento de imágenes para mejorar la calidad de la imagen. El objeto objetivo se segmenta del fondo de la imagen y la información de las características se extrae utilizando el método de cálculo de características relevante para obtener el vector de características compuesto de parámetros de características con fuertes capacidades de representación, como color, forma y textura del objeto objetivo. Para evitar que la información redundante excesiva imponga una gran cantidad de carga computacional en el sistema y afecte la precisión y eficiencia del reconocimiento del sistema, los vectores de características obtenidos se filtran y optimizan. Seleccione un clasificador apropiado para el entrenamiento y proporcione los resultados del reconocimiento. El efecto del procesamiento de imágenes, las características seleccionadas y el diseño del clasificador en este proceso determinan directamente el efecto de reconocimiento del sistema y son el núcleo de la tecnología de visión artificial.

1. La tecnología de procesamiento de imágenes es relativamente avanzada. El proceso habitual de preprocesamiento de imágenes es: conversión de escala de grises → transformación geométrica (recorte, traslación, rotación, etc.) → mejora de la imagen (filtrado, suavizado, nitidez, etc.).

2. Los métodos de segmentación de objetivos incluyen métodos de segmentación de umbral (umbral global, valor mínimo local, Otsu), métodos de segmentación de regiones, métodos de segmentación de cuencas hidrográficas y segmentación de agrupamiento de K-medias, etc.

3. Los métodos de extracción de características incluyen color (momento de color, conjunto de colores, histograma de color, vector de agregación de color, etc.), textura (método de matriz de coocurrencia de niveles de gris, método geométrico, método de modelo, transformada wavelet, etc.), forma (transformada de Fourier, transformada de Hough, área, perímetro, rectangularidad, cuasi-redondez, relación de aspecto del rectángulo externo mínimo, momento invariante de Hu, etc.), relación espacial, etc.

4. Los métodos de selección y optimización de características incluyen análisis de componentes principales (PCA), análisis discriminante lineal (LDA), escalamiento multidimensional (MDS), aprendizaje de patrones de flujo, etc.

5. En los métodos de reconocimiento y clasificación, los métodos tradicionales de reconocimiento de patrones estadísticos incluyen la máquina de vectores de soporte (SVM), el método bayesiano, la función discriminante, etc. Con el desarrollo de la tecnología de aprendizaje automático (ML) y la aplicación de métodos como las redes neuronales artificiales (ANN), los algoritmos genéticos, los algoritmos de agrupamiento y el aprendizaje por transferencia, la precisión de reconocimiento y la estabilidad de los sistemas de visión artificial se han mejorado significativamente.

La navegación por visión mecánica a menudo necesita complementar otras tecnologías para formar una capacidad de posicionamiento de todo el dominio. Los sistemas de navegación inercial (INS) utilizan sensores como acelerómetros y giroscopios para medir el estado de movimiento de los objetos, calculando así su posición y dirección. Las tecnologías de navegación por satélite como GPS, GLONASS, Galileo y Beidou logran el posicionamiento y la navegación enviando señales a través de satélites y recibiéndolas con receptores terrestres.

Jinan Keya Electron Science And Technology Co., Ltd. desarrolló un motor de dirección automática de alta precisión compatible con AGOPENGPS. El motor de dirección automática AgOpenGPS, junto con el controlador, la tableta, el volante, el sensor de la rueda delantera, la antena GNSS, etc., constituye el sistema de dirección automática. Las antenas satelitales pueden recibir simultáneamente señales de GPS, Galileo, GLONASS y el sistema de satélites Beidou. El posicionamiento centimétrico se logra mediante la tecnología de posicionamiento satelital RTK de alta precisión. Además, el sistema de dirección automática es compatible con tecnologías como la navegación inercial, el control automático y la dirección eléctrica, y controla el volante para guiar la maquinaria agrícola automáticamente por la ruta prescrita.

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