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3D Autonomous Navigation Line Extraction for Field Roads Based on Binocular VisionExtracción de líneas de navegación autónoma en 3D para caminos de campo basada en visión binocular

Resumen

Este trabajo propone un método de extracción de líneas de navegación autónomas en 3D para caminos de campo en regiones montañosas basado en un sistema de visión binocular de bajo coste. La detección precisa de la trayectoria guía de los caminos rurales es un requisito previo para la conducción automática de máquinas agrícolas. En primer lugar, teniendo en cuenta la falta de líneas de carril, los límites borrosos y los complejos alrededores de los caminos rurales en regiones montañosas, se estableció un método modificado de procesamiento de imágenes para reforzar la identificación de sombras y la fusión de información para distinguir mejor la zona de la carretera de sus alrededores. En segundo lugar, basándose en características de forma no evidentes y pequeñas diferencias en los valores de gris de las carreteras dentro de la imagen, se extrajeron y suavizaron los puntos centroides de la zona de la carretera como su característica estadística y, a continuación, se utilizaron como las primitivas geométricas de la coincidencia estereoscópica. Por último, se aplicaron una restricción epipolar y una matriz de homografía para obtener un emparejamiento preciso y una reconstrucción 3D que permitiera obtener la línea de navegación autónoma de las carreteras del campo. Los experimentos sobre la conducción automática de un transportista en carreteras de campo mostraron que en carreteras rectas, carreteras complejas con múltiples curvaturas y carreteras onduladas, las desviaciones medias entre la línea media real de la carretera y la trayectoria recorrida automáticamente eran de 0,031 m, 0,069 m y 0,105 m, respectivamente, con desviaciones máximas de 0,133, 0,195 m y 0,216 m, respectivamente. Estos resultados demuestran que el método propuesto es viable para la identificación de carreteras y la adquisición de líneas de navegación en 3D.

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