用于自主陆地激光扫描的移动地面机器人

传统的田间表型方法往往是人工的、耗时的且具有破坏性，这给 breeding 进步带来了挑战。为了解决这一瓶颈，机器人和自动化技术提供了高效的感知工具，用于 throughout the season 监控田间演变和作物发展。本研究旨在开发一个用于植物育种试验中基于LiDAR的自主地面机器人系统。一个Husky平台配备了一个高分辨率的三维（3D）激光扫描器，用于在无人干预的情况下收集田间地面激光扫描（TLS）数据。为自动化TLS过程，实施了3D射线投射分析用于最佳TLS场点规划，并利用路径优化算法最小化数据收集期间的行驶距离。该平台在两个棉花育种田中部署，用于评估，其中自主收集了TLS数据。系统通过RTK-GNSS定位和传感器融合技术提供准确的姿态信息，位置误差小于0.6 cm，航向误差小于0.38$^{\circ}$。实现的定位精度允许点云注册，平均点误差约为2 cm，相当于依赖人工靶标和手动传感器部署的传统TLS方法。本工作提出了一个促进大规模农田和小型育种试验下植物表型定量评估的自主表型平台，以促进植物表型和育种项目的发展。