Was ist visuelle Navigation?

Im Bereich der Navigation sind die mechanische Sichtnavigation und die Lasernavigation zwei wichtige Technologien zur autonomen Positionierung. Zusammen mit der Satellitennavigation (GNSS) und der Trägheitsnavigation (INS) bilden sie die Positionierungslösungen für intelligente Systeme.

Der Implementierungsprozess der mechanischen Bildnavigation

Erstellen Sie ein geeignetes Bildverarbeitungssystem, um Zielbilder zu erfassen. Die erfassten Beispielbilder werden mithilfe von Bildverarbeitungstechnologie vorverarbeitet, um die Bildqualität zu verbessern. Das Zielobjekt wird vom Bildhintergrund getrennt und die Merkmalsinformationen mithilfe der entsprechenden Merkmalsberechnungsmethode extrahiert, um den Merkmalsvektor zu erhalten, der aus Merkmalsparametern mit starken Darstellungsfähigkeiten wie Farbe, Form und Textur des Zielobjekts besteht. Um übermäßige redundante Informationen zu vermeiden, die das System stark rechenintensiv belasten und die Erkennungsgenauigkeit und -effizienz des Systems beeinträchtigen, werden die erhaltenen Merkmalsvektoren geprüft und optimiert. Wählen Sie einen geeigneten Klassifikator zum Trainieren aus und stellen Sie die Erkennungsergebnisse bereit. Der Bildverarbeitungseffekt, die ausgewählten Merkmale und das Design des Klassifikators in diesem Prozess bestimmen direkt den Erkennungseffekt des Systems und bilden den Kern der Bildverarbeitungstechnologie.

1. Die Bildverarbeitungstechnologie ist relativ ausgereift. Der gängige Bildvorverarbeitungsprozess ist: Graustufenkonvertierung → geometrische Transformation (Zuschneiden, Verschieben, Drehen usw.) → Bildverbesserung (Filtern, Glätten, Schärfen usw.).

2. Zu den Zielsegmentierungsmethoden gehören Schwellenwertsegmentierungsmethoden (globaler Schwellenwert, lokaler Mindestwert, Otsu), Regionssegmentierungsmethoden, Wassereinzugsgebietssegmentierungsmethoden und K-Means-Clustersegmentierung usw.

3. Zu den Methoden zur Merkmalsextraktion gehören Farbe (Farbmoment, Farbsatz, Farbhistogramm, Farbaggregationsvektor usw.), Textur (Graustufen-Koexistenzmatrixmethode, geometrische Methode, Modellmethode, Wavelet-Transformation usw.), Form (Fourier-Transformation, Hough-Transformation, Fläche, Umfang, Rechtwinkligkeit, Quasi-Rundheit, minimales äußeres Rechteck-Seitenverhältnis, Hu-invariantes Moment usw.), räumliche Beziehung usw.

4. Zu den Methoden zur Merkmalsauswahl und -optimierung gehören Hauptkomponentenanalyse (PCA), lineare Diskriminanzanalyse (LDA), multidimensionale Skalierung (MDS), Flussmusterlernen usw.

5. Zu den traditionellen statistischen Mustererkennungsmethoden gehören bei Erkennungs- und Klassifizierungsmethoden Support Vector Machine (SVM), Bayesianische Methoden, Diskriminanzfunktionen usw. Mit der Entwicklung der Technologie des maschinellen Lernens (ML) und der Anwendung von Methoden wie künstlichen neuronalen Netzwerken (KNN), genetischen Algorithmen, Clustering-Algorithmen und Transferlernen wurden die Erkennungsgenauigkeit und Stabilität von Bildverarbeitungssystemen erheblich verbessert.

Die mechanische Bildnavigation muss häufig andere Technologien ergänzen, um eine Positionsbestimmung in allen Bereichen zu ermöglichen.  Trägheitsnavigationssysteme (INS) verwenden Sensoren wie Beschleunigungsmesser und Gyroskope, um den Bewegungszustand von Objekten zu messen und so ihre Position und Richtung zu berechnen.  Satellitennavigationstechnologien wie GPS, GLONASS, Galileo und Beidou ermöglichen die Positionsbestimmung und Navigation, indem sie Signale über Satelliten senden und diese mit Bodenempfängern empfangen.

Jinan Keya Electron Science And Technology Co., Ltd. hat einen hochpräzisen Autolenkmotor entwickelt, der AGOPENGPS unterstützt. Der AgOpenGPS-Autolenkmotor bildet zusammen mit Controller, Tablet, Lenkrad, Vorderradsensor, GNSS-Antenne usw. das Autolenksystem. Satellitenantennen können gleichzeitig Signale von GPS, Galileo, GLONASS und dem Beidou-Satellitensystem empfangen. Die zentimetergenaue Positionierung wird durch den Einsatz hochpräziser RTK-Satellitenortungstechnologie erreicht. Das Autolenksystem unterstützt Technologien wie Trägheitsnavigation, automatische Steuerung und elektrische Lenkung und steuert das Lenkrad, um landwirtschaftliche Maschinen automatisch entlang der vorgegebenen Route zu führen.

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