摘要
农业机器人是机器人领域重要分支，农业机器人代替人工作业成为现代农业发展的重要趋势，林果园机器人可以减少劳动力投入、提高劳动生产率与产品质量、降低从业人员健康安全风险。自主导航技术是农业移动机器人研究的重要内容，对我国农业机械智能化、农业生产精细化有着重大的促进作用。为提高林果园移动机器人的智能化与自主化，本文对林果园环境下移动机器人路径规划与自主导航方法进行研究，设计了基于局部域主成分分析（Principalcomponentanalysis，PCA）的路径规划算法以及基于激光雷达三维点云的林果园行间高低频双源信息融合实时导航方法。主要研究内容如下： （1）针对林果园作业环境设计移动机器人整体技术方案，选用北斗组合导航系统和三维激光雷达采集机器人自身位姿信息与周围环境信息；设计机器人自主导航硬件系统，完成实验平台组织搭建；设计基于ROS系统的机器人自主导航软件系统，实现林果园环形全局路径规划与自主导航。 （2）针对林果园环境中传统路径搜索算法存在搜索时间较长、搜索效率较低等问题，提出一种基于局部域PCA的林果园路径规划方法。在林果园全局几何特征地图中，通过对当前节点局部域内的环境信息进行采样，选取自由区域采样点进行主成分分析，将自由区域延伸方向作为新节点生长方向，通过相邻两节点的生长方向角度差变换生长步长，从而生成新节点。最后在模拟地图与真实林果园环境中验证路径规划算法的有效性与快速性，实验表明，相较于传统路径规划算法A*算法与双向RRT*算法，本章算法路径节点数量下降50%以上，搜索速度快，搜索效率高，满足林果园全局路径搜索需求。 （3）为提高林果园移动机器人导航系统的精确性与鲁棒性，提出一种基于激光雷达三维点云的林果园行间高低频双源信息融合实时导航方法。对三维点云数据进行直通滤波、降采样和离群点去除等预处理，减少无关点云干扰，分别基于高频更新的牛顿插值算法和低频更新的非线性支持向量机算法拟合的行间导航线进行互补融合，并对融合后导航线进行稳定性优化。最后，以喷雾机器人为实验平台测试融合后导航线的曲率平滑度与跟踪精度，实验表明，融合优化后导航线平均曲率为0.018m-1，较插值导航线平均曲率下降了54%，较NSVM导航线平均曲率下降了55%，更有利于机器人轨迹跟踪，满足林果园行间自主导航需求。
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