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题名基于3D LiDAR的郁闭果园导航方法研究
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作者
张智刚
鲍开元
张闻宇
丁凡
童宗易
周富康
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机构
华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室/广东省农业人工智能重点实验室
农业装备技术全国重点实验室
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出处
《华南农业大学学报》
北大核心
2025年第5期707-718,共12页
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基金
山东省重点研发计划(2022SFGC0202)
贵州省科技计划(黔科合支撑[2024]100)
+1 种基金
国家重点研发计划(2022YFD200160103,2020YFB1709604)
广东省基础与应用基础研究基金(2025A1515012286)。
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文摘
【目的】解决郁闭果园环境下果树纵向间距大,全球卫星导航系统(Global navigation satellite system,GNSS)信号不可用的问题。【方法】以轮式喷雾机器人为研究平台、郁闭芒果园为试验环境,提出一种基于三维激光雷达(Three-dimensional light detection and ranging, 3D LiDAR)的导航方法。在激光点云数据预处理方面,首先校正激光雷达安装误差,使用姿态与航向参考系统(Attitude and heading reference system, AHRS)对3D LiDAR获得的点云位置进行地形补偿,用“布料”滤波算法(Cloth simulation filter, CSF)去除地面点云数据,基于点云欧式距离的改进统计滤波方法,既去除了噪声点云又保留了较远距离果树点云。基于3D LiDAR点云扫描特点和三角形不等式条件,设计一种带有聚类体心约束的自适应距离阈值计算方法,将获得的体心位置投影到导航坐标系X-Y平面,获得树干点云的聚类体心位置。应用牛顿插值法(Newton’s interpolation, NIL)对体心位置数据进行插值,插值完成后使用随机采样一致性算法(Random sample consensus, RANSAC)进行导航路径拟合,即NIL-RANSAC。采用最小二乘法(Least squares method, LSM)和RANSAC验证导航路径提取的准确性和可靠性,直接获取导航路径进行对比试验。采用线性二次型调节器(Linear quadratic regulator, LQR)进行路径跟踪控制。【结果】CSF在郁闭果园环境中可有效去除杂草和凹凸不平的地面点云,平均处理时间仅为0.03 s。在15 m范围内自适应距离阈值欧式聚类成功率可达95%以上。LQR实现了路径跟踪控制,NIL-RANSAC、RANSAC和LSM最大横向偏差分别为0.26、0.32和0.42 m,NIL-RANSAC的标准差最小,仅为0.09 m。NILRANSAC路径拟合方法的导航精度优于RANSAC和LSM,完整导航算法的平均耗时小于100 ms。【结论】NILRANSAC方法能够满足郁闭果园下环境导航的精确性和实时性要求,可为果园地面装备自主导航提供参考。
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关键词
郁闭果园
3D
LiDAR
欧式距离
聚类
导航路径
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Keywords
Closed-canopy orchard
3D LiDAR
Euclidean distance
Clustering
Navigation path
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分类号
S24
[农业科学—农业电气化与自动化]
TN958.98
[电子电信—信号与信息处理]
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