利用三维旋转激光雷达 SLAM 估计多年生园艺作物冠层密度

我们提出一种新颖的、基于三维射线云表示的田间尺度多年生园艺作物冠层密度估计方案。为在田间条件下获得高空间与时间保真度，我们提出将连续时间三维 SLAM（同步定位与建图）应用于安装在移动农用车辆上的旋转激光雷达载荷 (AgScan3D)。AgScan3D 数据通过连续时间 SLAM 算法处理为全局配准的三维射线云。该全局射线云是一种规范数据格式（数字孪生），借此我们可比较一个生长季内及跨生长季的葡萄园快照。随后，从射线云中自动提取葡萄园行，并执行一种新颖的密度计算以估计葡萄园的最大似然冠层密度。这种数字孪生与冠层结构信息精确提取的结合，使得整个葡萄园可在生长季内及年复一年地被分析与比较。所提方法在仿真与田间实验中均得到评估。田间实验在四个站点进行，其葡萄园结构与藤蔓管理各异，跨越两个生长季与 64 次数据采集活动，总计行驶 160 公里，扫描 42.4 公顷藤蔓，合并约 93,000 株扫描藤蔓。我们的实验显示，在 5–6 km/h 采集速度下，每葡萄园面板的冠层密度可重复性为 3.8%（相对 RMSE），且相较于基于间隙分数的行业标准的估计密度标准差不到其一半。代码与田间数据集见 https://github.com/csiro-robotics/agscan3d。