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农业机器人导航线提取算法的研究与实现的中期报告
目前，随着农业科技的不断发展，农业机器人作为一种高效、智能的农业生产工具日渐普及。在农业生产中，农业机器人的导航系统提供了非常重要的定位功能，其中线路提取算法是农业机器人导航系统的一个重要组成部分。因此，本文旨在研究和实现一种有效的农业机器人导航线提取算法。
目前，针对农业机器人导航系统的线路提取算法，主要有以下几种：
1.基于视觉传感器的线路提取算法。该算法通过识别和建立地面特征点的坐标信息，确定机器人的位置和方向，从而提取导航线路。但是，该算法对于光照变化和地面纹理复杂的环境下，准确度有一定局限性。
2.基于激光雷达的线路提取算法。该算法通过激光雷达扫描并测量周围环境的距离和位置信息，实现对地面轮廓的提取，从而得出导航线路。该算法准确性较高，但是价格较贵。
3.基于机器人采集的地图数据的线路提取算法。该算法通过机器人采集的地图数据，建立机器人所在场景的环境模型，并提取导航线路。但是该算法对场景环境要求较高，并且建立环境模型需要消耗大量时间和计算资源。
基于以上算法的研究，本文根据自己的实际情况，选取基于视觉传感器的算法进行研究和实现。并且，在准备进行算法实现之前，本文先对算法进行了优化，主要包括：
1.在图像预处理中，选取合适的滤波器和阈值，提高图像的对比度和清晰度，从而提高后续线路提取的准确性。
2.在特征点提取中，采用SURF算法，可以保证在不同光照和视角的情况下，特征点依然能够被准确提取。
3.在线路提取结果的后处理中，采用霍夫直线变换算法对线路进行精确的拟合和优化，同时需要根据实际场景对得到的线路数据进行矫正和过滤。
预计在下一步实验中，本文将运用优化后的基于视觉传感器的线路提取算法，对农业机器人进行导航线路的实时提取和跟踪，最终实现对机器人的自主导航。