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基于密度自适应RANSAC的非结构化环境下果园机器人导航

作  者:
褚福春;宫金良;张彦斐
单  位:
山东理工大学农业工程与食品科学学院;山东理工大学机械工程学院
关键词:
果园机器人;自主导航;直线拟合;差速转向;改进RANSAC算法;
摘  要:
【目的】提出一种基于多传感器融合的果园导航方案,解决果园机器人在GPS导航过程中受果树遮挡导致信号弱、定位效果差的问题。【方法】通过16线激光雷达采集高精度的三维点云数据,利用Voxel grid filter滤波算法进行点云预处理,降低点云密度并去除离散点,将果树行通过欧几里类算法进行聚类,采用改进的RANSAC(随机采样一致性)算法拟合出果树行直线,根据平行直线的关系,推算得到导航线,并融合IMU对果园机器人进行高精度定位。基于差速转向和纯追踪模型进行轨迹跟踪,实现果园机器人在果树行间自主导航以及自动换行的目标。【结果】在将激光雷达和IMU的数据进行融合后,获取到果园机器人的准确位姿,当机器人以速度0.8 m/s在果园作业时,对比最小二乘法和传统RANSAC法产生的偏差,基于密度自适应RANSAC法产生的横向偏差不超过0.1 m,航向角偏差不超过1.5°,均为3种方法中的最小值。但当机器人速度增加到1.0 m/s时,各项偏差均明显增大。【结论】本文提出的基于多传感器融合的果园机器人导航技术适用于大多数规范化果园,具有重要推广价值。

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