본 기술은 근적외선 카메라 영상에서 세그먼트별 로컬 최저점 및 최고점의 비(LL비)와 좌표비(x-y비)를 산출하고, 이를 베이지안 분류기에 입력하여 나무 줄기의 최하점을 확률적으로 추정함으로써 과수원 내 이동 경로를 생성하는 자율주행 차량의 경로 계획 메커니즘입니다.
과수원 환경의 복잡한 잡초, 낮은 가지, 잎 등으로 인해 지면 패턴이 불규칙하여 머신 비전 기반의 나무 줄기 인식 및 정확한 위치 정보 획득이 어려움이 있었습니다.
본 기술은 영상을 이진 흑백 영상으로 변환하여 장애물을 세그먼트로 분리하고, 각 세그먼트의 형상 정보(LL비, x-y비)에 베이지안 확률 모델을 적용하여 나무 줄기의 최하점을 검출하며, 선형 회귀를 통해 추출된 나무 줄기 위치를 기반으로 주행 경로 중심선을 설정하고, 검출 결과를 피드백하여 알고리즘을 재학습합니다. 물류 이송과 서비스 로봇, 자율주행 플랫폼에 적용될 수 있어 따라서 간선 검출의 정확성을 향상시키고 과일 밭 환경에서 이동 경로 정보의 안정성을 향상시킵니다.
본 발명은 과학기술정보통신부의 차세대 지능형 시스템 원천기술개발 지원을 통해 개발되었습니다.
N/A
