【摘 要】
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果树病虫害防治、施药是果园管理的重要环节,传统果园施药多采用人工作业,存在作业强度大、效率低的问题。现有自主导航农用施药机多是基于大型拖拉机进行改进,不适用于行间距小、冠幅大的密植果园环境,同时复杂的野外环境对导航定位的精度和可靠性也提出了更高的要求。为了提高果园施药机械导航的精度和可靠性,本文研究了无人喷雾车导航控制系统,基于RANSAC算法改进了传感器外参标定方法,建立了传感器因子模型,研究了
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果树病虫害防治、施药是果园管理的重要环节,传统果园施药多采用人工作业,存在作业强度大、效率低的问题。现有自主导航农用施药机多是基于大型拖拉机进行改进,不适用于行间距小、冠幅大的密植果园环境,同时复杂的野外环境对导航定位的精度和可靠性也提出了更高的要求。为了提高果园施药机械导航的精度和可靠性,本文研究了无人喷雾车导航控制系统,基于RANSAC算法改进了传感器外参标定方法,建立了传感器因子模型,研究了滑动窗口因子图多源融合导航算法,主要研究内容如下:（1）为了解决树荫遮挡环境中RTK-GNSS定位误差较大的问题,选用Real Sense T265视觉传感器和北云X1组合导航系统作为导航定位传感器,并基于微型ARM计算机设计了无人喷雾车导航控制系统。分析了无人喷雾车滑移运动学模型,改进了喷雾车运动控制系统。基于机器人操作系统ROS设计了导航决策系统,实现喷雾车按照规划路径自主导航行驶。（2）为了提高传感器外参标定精度,研究了基于RANSAC算法的视觉里程计外参标定方法,通过多组测量数据自动校准视觉里程计与RTK-GNSS间的旋转和平移参数,采用随机抽样检测算法RANSAC剔除离群值,迭代优化传感器旋转和平移参数。实验结果表明,视觉里程计外参标定前的累积定位误差5m,外参标定后的累积定位误差1m,降低了4m。（3）为了提高多传感器融合导航系统的定位精度与可靠性,研究了基于因子图优化的GNSS/IMU/VO多源融合导航算法。采用滑动窗口限制因子图规模并动态添加或删除因子,提高多传感器融合因子图优化速度。仿真结果表明,滑动窗口因子图优化多源融合导航算法丢失GNSS信号后定位误差保持在20cm以内,提高了喷雾车导航定位的可靠性。在林道间进行喷雾车导航定位实验,结果表明,行驶轨迹均方根误差减少0.507m,最大误差减少0.516m,航向角度最大误差减少2.7°。
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