【摘 要】
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果园自动导航是当前果园农业智能设备的重要组成部分,针对果园的种植特点,本文以自主研制的差动轮式果园运输机器人试验平台,开发出一套自动导航系统,从以下三个方面研究:果园环境感知定位,导航路径规划、决策控制,具体内容如下:（1）设计并搭建了本文采用的果园运输机器人试验平台。根据实际的果园环境,确定了所需的控制硬件:GNSS传感器、2D激光雷达、工控机,对GNSS传感器和2D激光雷达的精度和稳定性进行分
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果园自动导航是当前果园农业智能设备的重要组成部分,针对果园的种植特点,本文以自主研制的差动轮式果园运输机器人试验平台,开发出一套自动导航系统,从以下三个方面研究:果园环境感知定位,导航路径规划、决策控制,具体内容如下:（1）设计并搭建了本文采用的果园运输机器人试验平台。根据实际的果园环境,确定了所需的控制硬件:GNSS传感器、2D激光雷达、工控机,对GNSS传感器和2D激光雷达的精度和稳定性进行分析。经过试验分析,2D激光雷达每帧数据平均在1997个点,与左右侧墙壁的距离平均值分别为1422.948mm和1472.038mm,标准差分别为0.985 mm和0.949 mm,说明采用的2D激光雷达具有稳定且满足定位精度。通过对GNSS传感器进行单点静置采样,获取了 X轴、Y轴和航向角的最大偏差分别为0.075 m、0.046 m和0.188°,说明采用的GNSS传感器具有准确性和稳定性。最终完成了实物搭建,为后面研究做基础。（2）针对果园复杂的环境,研究了果园环境感知方法。首先提出了基于2D-ICP的果树信息采集方法,通过2D激光雷达获取两侧果树点云数据进行迭代配准后,得到了果园中每个果树的点云数据。然后提出了基于LAPO-DBSCAN的果树检测算法获取每棵果树的聚类中心,实现对果树的感知。经过模拟数据试验分析,LAPO-DBSCAN算法比LAPO算法的正检率高2.42%,误检率低2.42%,耗时上减少82.92%。与前人改进的DBSCAN算法对比,该算法的正检率提高3.92%,因此LAPO-DBSCAN算法要比LAPO算法和DBSCAN算法具有优越性。经过实际果树数据试验分析,LAPO-DBSCAN算法的正检率可达96.69%,误检率低到3.31%,耗时1.14 s,说明该算法可以用于果树检测获取果树位置。（3）针对果园定位问题,研究了运输机器人的定位方法。采用了 GNSS传感器、2D激光雷达两种传感器进行定位。GNSS传感器用于运输机器人在果园中的定位,经过试验分析,测量运输机器人每行驶1米的误差的平均值的最大值和最小值分别为0.052m和0.036m,可以满足运输机器人在果园中的定位需求。2D激光雷达用于果树的定位,通过对比实际测量的果树坐标与算法得到的坐标求偏差得到X轴的平均偏差为0.176 m,Y轴的平均偏差为0.146 m,满足果树定位精度要求。（4）考虑果园实际的环境情况,研究了果园导航路径拟合算法。提出了一种基于内点的最小二乘法拟合导航路径算法,并与RANSAC、最小二乘法两种拟合路径算法对比,得到基于内点的最小二乘法拟合导航路径算法在平均弧度上分别相差-0.269和-0.032,说明基于内点的最小二乘法拟合导航路径算法要比RANSAC和最小二乘法优越,故该算法更适用于果园导航线的拟合。（5）针对果园装备的控制问题,研究了果园控制决策算法。在得到运输机器人与导航线间的横向偏差和航向偏差后,根据运输机器人的尺寸以及果树行宽,提出了基于模糊控制的运输机器人控制方法。实现运输机器人的导航控制决策。针对所设计的运输机器人以0.25 m/s、0.50m/s、0.75m/s的速度进行实地试验,得到导航系统的最大偏差为0.414 m,平均偏差为0.039 m,标准偏差为0.150 m,验证了运输机器人的导航效果,表明该导航系统具有实际意义。
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