用于机器人采摘中高精度果实定位的主动激光-相机扫描：系统设计与标定

鲁棒且有效的果实检测与定位对机器人采摘系统至关重要。尽管已有大量研究致力于改进果实检测，但对果实定位的关注较少；而在自然果园环境中，由于光照条件多变且存在枝叶遮挡，现有传感器测量的深度精度有限，使得果实定位成为关键却艰巨的任务。本文提出一种主动激光-相机扫描器（ALACS）的系统设计与标定，这是一种用于鲁棒高精度果实定位的新型感知模块。ALACS 硬件主要由红色线激光、RGB 相机和直线滑台组成，它们无缝集成于一种主动扫描方案中，该方案采用动态瞄准的激光三角测量原理。我们建立了高保真外参模型以配对激光照明与 RGB 相机，从而在目标被两传感器同时捕获时实现精确深度计算。随后设计了一种基于随机采样一致性的鲁棒标定方案，基于采集数据对标定模型参数进行校准。我们进行了综合评估以验证系统模型与标定方案。结果表明，所提标定方法能检测并剔除数据离群点以实现鲁棒参数计算，且标定后的 ALACS 系统可实现毫米级精度的高精度定位。