基于SLAM与深度学习的植保机导航系统设计

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随着智能植保机的广泛应用,其自主定位与导航要求更高,PS/INS组合导航系统存在遮挡物导致信号弱、民用型导航偏差较大局限性,基于激光的自主定位建图技术(SLAM)在现代农业大棚中有精度高、灵活性好等优点,但激光SLAM技术存在激光点云扫描不能准确区别目标农作物和其他障碍物,从而难以保障植保机运行轨迹的正确性。提出了基于激光SLAM技术、ROS系统融入深度学习的目标检测算法,以正确区分扫描目标物体,从而为基于SLAM技术的植保机提供了更为有效的导航方法,提高其工作效率。
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