【摘 要】
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设施农业为实现农业智能化提供了 一个重要的前进方向,可以提高土地利用率和农产品质量,增强农业综合生产能力。设施农业主要以小型作业设备为主,具有作业强度高、环境恶劣等难题,因此设计面向设施环境的自主移动式平台十分必要。现有导航技术无法应用于设施封闭环境,需寻求其他定位导航技术。同时定位与建图（SLAM）是一种依靠传感器进行自主定位和环境感知的现有技术,其中激光SLAM具有鲁棒性强、适用范围广等特性,
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设施农业为实现农业智能化提供了 一个重要的前进方向,可以提高土地利用率和农产品质量,增强农业综合生产能力。设施农业主要以小型作业设备为主,具有作业强度高、环境恶劣等难题,因此设计面向设施环境的自主移动式平台十分必要。现有导航技术无法应用于设施封闭环境,需寻求其他定位导航技术。同时定位与建图（SLAM）是一种依靠传感器进行自主定位和环境感知的现有技术,其中激光SLAM具有鲁棒性强、适用范围广等特性,然而设施环境作物复杂,激光点云数据特征量稀疏,无法直接进行导航。本文通过探究单一传感器环境构建中的不足,研究融合视觉信息的激光三维紧耦合建图方法,构建了一种精度高、鲁棒性好的定位与建图方法,为移动平台的设施环境导航提供理论基础。具体研究内容如下:（1）根据设施环境条件对自主移动式平台进行结构设计,包括移动、转向方式和悬挂形式。搭建高地隙自主移动式平台硬件和软件系统,对不同控制模块封装配置。同时对自主行走平台的四轮差速模型进行运动学分析,解算出平台的运动控制,以实现设施环境中的自主导航作业。（2）针对单一传感器在定位建图中的不足,将视觉数据和激光雷达传感器数据进行融合,提出双向RANSAC方法以剔除视觉特征误匹配点对,在位姿求解过程中联合构建3D-2D和3D-3D误差模型进行迭代求解,同时加入回环框架以消除漂移误差,并通过仿真数据集试验,验证该方法在构建大场景多闭环地图时具有优秀的精确性和鲁棒性;再对自主导航中的关键定位技术和路径规划技术进行研究分析,结合AMCL和里程计定位方法,选择A*算法和动态窗口法（DWA）进行路径规划,通过模拟仿真试验,表明可以在环境中成功规划出安全快速的最佳路径,同时能够实时避障。（3）为验证本文方法的可行性,对移动平台系统层级搭建并配置相关参数,采用平台在设施场景中进行建图试验,验证其在大场景环境构建中的回环检测性能以及环境适应能力;随后对所搭建的高地隙自主移动式平台在设施环境中进行不同位置的路径规划任务,不同速度下直线行驶和转向行驶的位置误差和航向角误差分析,不同膨胀半径下的自主移动性能研究。试验结果表明移动平台可以完成环境构建、定位和自主导航的任务,能够满足设施环境作业移动平台的要求。
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