【技術實現步驟摘要】
【國外來華專利技術】
技術介紹
1、計算機視覺系統可用于引導自動化機器人農業過程，諸如機器人操作(例如，采摘圣女果)或機器人導航(例如，沿著作物行導航)。計算機視覺系統可以基于能夠被訓練以執行某些任務的機器學習系統。計算機視覺機器學習系統可以用無監督的訓練例程訓練，其中不需要經標記的訓練數據。然而，在農業應用中，機器人需要在低誤差范圍內操作，以避免損壞作物。此外，野外機器人需要在各種各樣的環境中操作，諸如在具有不同作物的田地、具有處于不同生長階段的不同作物的田地、具有不同種植配置的田地、在不同生物群落、季節和氣候中的田地，以及室內溫室和露天田地。對高精度和廣泛推廣性的這些要求傾向于使無監督的訓練例程不適用于農業應用中的計算機視覺機器學習系統。然而，計算機視覺機器學習系統的監督訓練需要大型訓練數據集，以產生可在許多環境中推廣的系統。訓練數據樣本通常以經標記的數據的形式提供，然而由于通常需要人工注釋者的人工工作為數據集生成標簽，這種標記數據很難獲得。
技術實現思路
1、本專利技術公開了與計算機視覺相關的用于農業應用的方法和系統。公開了包括用于沿著作物行導航機器人的導航系統的方法和系統。導航系統可以利用經訓練的計算機視覺機器學習系統，例如經訓練的分割網絡，該經訓練的分割網絡用于將圖像數據分割成一個或多個經標記的片段。在此公開的本專利技術的具體實施例中，經標記的片段之一可以是行間路徑，導航系統可以使用經標記的片段導出沿著作物行的導航路徑，并且生成控制信號以沿著導航路徑導航機器人。分割網絡可以是經訓練的機器智能
2、在本專利技術的具體實施例中，提供了用于有效訓練針對野外機器人的導航系統的方法和系統。該方法用于訓練導航系統在新環境中導航機器人(其中野外機器人對新環境具有很少或沒有先驗知識)，而無需大量人工注釋的訓練數據。
3、在本專利技術的具體實施例中，與傳統的訓練方法相反，經訓練的計算機視覺機器學習系統可以直接在該系統將被部署以進行操作的數據上進行訓練。例如，經訓練的計算機視覺機器學習系統可以在單個田地或單個農場的作物行組中的代表性作物行上進行訓練，然后被部署以沿著特定的該作物行組導航機器人。雖然這種經訓練的計算機視覺機器學習系統可能無法推廣到其他應用(如其他農場的作物行跟蹤)，但使系統準備好部署所需的訓練數據量比更一般化系統少幾個數量級。例如，使用在此公開的方法，提供足夠的行跟蹤導航性能(包括避免與諸如人或田間灌溉設備的障礙物碰撞)所需的經標記的訓練數據集，可以小到10到15幀的經標記的數據。此外，在此公開的本專利技術的具體實施例中，為人類操作員提供了直觀的界面，用于容易且有效地為這個小的經標記的數據集生成標記。此外，在此公開的本專利技術的具體實施例中，可以完全獲得經標記的訓練數據，而無需來自人類操作員的標記輸入。
4、在此公開的本專利技術的具體實施例中，提供了一種用于沿著作物行導航機器人的方法。該方法的每個步驟可以由用于機器人的導航系統用計算機實現。該方法可以包括捕獲作物行的至少部分的圖像，使用分割網絡以標簽標記圖像的部分，從該圖像的部分和標簽導出導航路徑，生成用于自主導航系統的控制信號以跟蹤導航路徑，以及使用控制信號沿著作物行導航機器人。
5、在此公開的本專利技術的具體實施例中，提供了用于訓練導航系統以沿著作物行組中的作物行導航機器人的方法。該方法包括捕獲該作物行組的至少部分的圖像集，在用戶界面上顯示該圖像集，在該用戶界面上接受關于該圖像集的標簽輸入集，以及使用該標簽輸入集和該圖像集訓練分割網絡。
6、在此公開的本專利技術的替代具體實施例中，提供了用于訓練導航系統以沿著作物行導航機器人的方法，該方法不需要人類標記輸入。該方法包括在沿著作物行導航機器人的同時捕獲該作物行組的至少部分的圖像集，并對該圖像集進行攝影測量分析，以在用戶界面的圖像集上生成標簽輸入集。攝影測量分析包括基于對隨后捕獲的第二圖像的分析，求解第一圖像中的路徑位置。該方法還包括使用該標簽輸入集和該圖像集訓練分割網絡。
7、在此公開的本專利技術的具體實施例中，用于沿著作物行組中的作物行導航機器人的方法包括根據在前面段落中描述的任何訓練方法訓練導航系統，然后在訓練分割網絡之后，使用分割網絡沿著作物行導航機器人。該作物行組可以是單個田地或單個農場中的作物行組。
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1.一種用于沿著作物行導航機器人(110)的方法(100)，其中每個步驟由用于所述機器人(110)的導航系統(111)用計算機實現，所述方法(100)包括：
2.根據權利要求1所述的方法(100)，還包括：
3.根據權利要求2所述的方法(100)，還包括：
4.根據權利要求2所述的方法(100)，其中：
5.根據權利要求1所述的方法(100)，其中：
6.根據權利要求1所述的方法(100)，其中生成(104)所述控制信號包括：
7.根據權利要求1所述的方法(100)，在捕獲(101)所述圖像(200)之前，還包括：
8.根據權利要求7所述的方法(100)，其中：
9.根據權利要求1所述的方法(100)，在捕獲(101)所述圖像(200)之前，還包括：
10.根據權利要求9所述的方法(100)，在捕獲(101)所述圖像(200)之前，還包括：
11.根據權利要求10所述的方法(100)，還包括：
12.根據權利要求1所述的方法(100)，還包括：>
13.根據權利要求1所述的方法(100)，其中：
14.根據權利要求1所述的方法(100)，其中：
15.一種用于沿著作物行組中的作物行導航(105)機器人(110)的方法(100)，所述方法(100)包括：
16.根據權利要求15所述的方法(100)，還包括：
17.根據權利要求16所述的方法(100)，其中：
18.根據權利要求15所述的方法(100)，還包括：
19.根據權利要求18所述的方法(100)，其中：
20.根據權利要求15所述的方法(100)，其中：
21.根據權利要求15所述的方法(100)，其中：
22.根據權利要求15所述的方法(600)，其中：
23.根據權利要求15所述的方法(100)，其中：
24.根據權利要求23所述的方法(100)，其中：
25.根據權利要求23所述的方法(100)，其中：
26.一種用于沿著作物行導航機器人(110)的導航系統(111)，包括：
27.根據權利要求26所述的導航系統(111)，還包括：
28.根據權利要求27所述的導航系統(111)，還包括：
29.根據權利要求26所述的導航系統(111)，還包括：
30.根據權利要求1所述的導航系統(111)，在捕獲(101)所述圖像(200)之前，還包括：
...【技術特征摘要】
【國外來華專利技術】
1.一種用于沿著作物行導航機器人(110)的方法(100)，其中每個步驟由用于所述機器人(110)的導航系統(111)用計算機實現，所述方法(100)包括：
2.根據權利要求1所述的方法(100)，還包括：
3.根據權利要求2所述的方法(100)，還包括：
4.根據權利要求2所述的方法(100)，其中：
5.根據權利要求1所述的方法(100)，其中：
6.根據權利要求1所述的方法(100)，其中生成(104)所述控制信號包括：
7.根據權利要求1所述的方法(100)，在捕獲(101)所述圖像(200)之前，還包括：
8.根據權利要求7所述的方法(100)，其中：
9.根據權利要求1所述的方法(100)，在捕獲(101)所述圖像(200)之前，還包括：
10.根據權利要求9所述的方法(100)，在捕獲(101)所述圖像(200)之前，還包括：
11.根據權利要求10所述的方法(100)，還包括：
12.根據權利要求1所述的方法(100)，還包括：
13.根據權利要求1所述的方法(100)，其中：
14.根據權利要求1所述的方法(100)，其中：
15.一種用于沿...
【專利技術屬性】
技術研發人員：E·魯布利，G·布拉德斯基，W·錢尼，E·里巴，K·科布爾，H·斯特拉斯達特，W·拉姆齊，
申請(專利權)人：農歷NG有限公司，
類型：發明
國別省市：
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