【摘 要】
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由于果园环境复杂、树冠特征单一，且叶片会引起光线漫反射等因素，导致果园环境的地图构建过程中出现误匹配，增大建图的累计误差。针对以上问题提出一种基于Scan Context与NDT-ICP相融合的果园环境导航地图构建方法。该方法首先对Ring key进行快速地上层搜索，得到候选帧，并对候选帧与当前帧进行相似度评分，通过两阶段搜索算法来有效地检测回环以减少果园环境地图中的误匹配。同时使用基于正态分布变
【基金项目】
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山东省引进顶尖人才“一事一议”专项经费资助项目（鲁政办字[2018]27号）； 淄博市生态无人农场研究院项目（2019ZBXC200）；
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由于果园环境复杂、树冠特征单一，且叶片会引起光线漫反射等因素，导致果园环境的地图构建过程中出现误匹配，增大建图的累计误差。针对以上问题提出一种基于Scan Context与NDT-ICP相融合的果园环境导航地图构建方法。该方法首先对Ring key进行快速地上层搜索，得到候选帧，并对候选帧与当前帧进行相似度评分，通过两阶段搜索算法来有效地检测回环以减少果园环境地图中的误匹配。同时使用基于正态分布变换粗配准与迭代最近点精确配准融合的点云配准方法降低果园环境地图的累计误差。试验结果表明，在KITTI数据集中使用半径搜索回环检测的回环数为42,使用Scan Context回环检测的回环数为51,回环数提高21.4%。NDT-ICP匹配算法的均方根误差为12.86 m, ICP匹配算法的均方根误差为15.11 m。在真实果园环境中使用半径搜索回环检测的回环数为196,使用Scan Context回环检测的回环数为261,回环数提高33.2%。该研究算法有效地降低果园环境地图构建过程中的误匹配、累计误差大的影响，满足果园环境下的高精度环境建图需求，为推进果园环境的无人化作业提供技术支撑。
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