【摘 要】
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为适应农业机器人在半结构化、半开放式农业场景的复杂环境区域下，GPS导航可能信号缺失、精度偏低，导致导航定位和建图的精度偏低，不能准确避障，甚至对农作物和人员造成损伤。笔者针对单一传感器在农业机器人目标检测及机器人建图中的局限性，提出了一种利用16线激光雷达和相机融合的目标检测算法，设计了一种多传感器融合的目标检测及基于elevation mapping的三维建图。仿真结果表明：LiDAR和摄像头
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为适应农业机器人在半结构化、半开放式农业场景的复杂环境区域下，GPS导航可能信号缺失、精度偏低，导致导航定位和建图的精度偏低，不能准确避障，甚至对农作物和人员造成损伤。笔者针对单一传感器在农业机器人目标检测及机器人建图中的局限性，提出了一种利用16线激光雷达和相机融合的目标检测算法，设计了一种多传感器融合的目标检测及基于elevation mapping的三维建图。仿真结果表明：LiDAR和摄像头传感器数据可以提供深度和颜色信息，并通过elevation mapping算法实现建图，实现了农业机器人识别和无碰撞导航；使用多个传感器来提供冗余信息，以减少发生错误测量的可能性，解决了农业机器人在复杂环境区域中行走及定位检测的问题。
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