【摘 要】
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高精度的定位和导航是智能农机的关键技术之一。传统智能农机普遍采用基于载波相位差分技术的全球卫星定位(GNSS)方案,在户外无遮挡、卫星信号良好的情况下,采用单一传感器的定位方式基本可以满足户外农业生产的需求。然而,在例如智慧农场或是植被密集的丘陵山区等场景,由于树木与建筑物的遮挡,或在室内场景导致卫星GNSS信号丢失,依靠单一传感器定位方式定位精度无法达到要求。为实现农业机器人复杂的室内户外多场景
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高精度的定位和导航是智能农机的关键技术之一。传统智能农机普遍采用基于载波相位差分技术的全球卫星定位(GNSS)方案,在户外无遮挡、卫星信号良好的情况下,采用单一传感器的定位方式基本可以满足户外农业生产的需求。然而,在例如智慧农场或是植被密集的丘陵山区等场景,由于树木与建筑物的遮挡,或在室内场景导致卫星GNSS信号丢失,依靠单一传感器定位方式定位精度无法达到要求。为实现农业机器人复杂的室内户外多场景定位需求,破除单一传感器定位的局限性,本文提出了一种基于全球卫星系统GNSS、惯性导航系统IMU和多线激光雷达组合的连续定位方法。主要工作如下:(1)搭建农业机器人多传感器数据采集实验平台。首先确定实验平台的整体硬件架构,选择采用基于全球卫星GNSS导航系统、IMU惯性参考系统和激光雷达实现导航定位,并介绍硬件传感器的相关原理和选型依据。接着通过非线性最小二乘迭代方法,对不同传感器坐标系进行外参标定,获得相应的转换矩阵;(2)对IMU惯导、激光雷达、GNSS融合算法进行研究,从而实现室内外组合定位导航。针对室内亦或是有遮挡的户外农业环境下,本文采用误差状态卡尔曼滤波算法(ESKF)对IMU惯导和激光雷达进行融合定位。通过观测激光雷达建立的先验点云地图位置信息对IMU惯导累计误差进行修正,获得最优后验位置估计,从而提高定位精度和系统鲁棒性;针对户外空旷农业环境下,本文采用GNSS和IMU进行融合定位,IMU的积分数据能够有效修正GNSS的数据偏差,提高定位精度;(3)对激光点云配准算法进行研究,并提出了一种改进FPFH-ICP点云配准算法。在室内基于先验点云地图定位方案中,需通过局部点云帧间特征,匹配全局地图以获得全局位置信息,此外该方法还用于先验地图定位的全局初始化;(4)在处于室内定位模块和户外定位模块的交替处,需根据场景的变化,做出定位算法的切换。在此基础上,本文提出了一种通过对比后验权值大小,从而选择精度更高的定位模块的切换算法。将符合条件的位置信息与后验协方差中相应对角元素进行加权,得到室内和户外的两个权重值,取权值大的作为交替处的定位模块。
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