关键词:
棚内农业
视觉传感器
激光雷达
定位
障碍物识别
摘要:
【目的】探究视觉与激光雷达融合在棚内农业机器人中的应用,解决复杂环境下机器人自主导航的关键问题,提高机器人的感知能力和环境适应性。【方法】首先,采用高精度的视觉传感器捕捉棚内农业场景,通过图像处理技术提取关键特征,建立视觉地图以支持机器人的定位。同时,引入激光雷达传感器获取场景的三维点云数据,从而实现对环境深度和形状的准确感知。视觉与激光雷达信息的融合构建了综合感知系统,为机器人提供了更全面、可靠的定位信息。其次,针对棚内农业作业中常见的障碍物,设计了基于深度学习的障碍物检测算法。通过训练神经网络,机器人能够在实时环境中快速而准确地识别障碍物,并进行相应的避障决策。【结果】本研究提出的基于视觉与激光雷达融合的农业机器人定位和障碍物检测系统在不同棚内环境中表现出卓越的性能。【结论】机器人能够实现高精度的定位,并对障碍物做出及时准确的响应,为棚内农业的自动化精准作业奠定了坚实的技术基础。