用于混合稻作植被的运动耦合映射算法

本文提出了一种用于作物无人地面车辆（Agri-UGV）在复杂未知稻田中轮廓映射的运动耦合映射算法。精确的植被映射对于Agri-UGV规划高效路径和避免受保护区域至关重要。Agri-UGV的运动控制——包括杂质去除等作业——高度依赖于 accurately 估计稻作植被的高度和结构。为实现此目标，所提算法将实时RGB-D传感器数据与运动学和惯性测量数据相结合，实现高效的地图制作和本体定位。算法生成基于网格的海拔图，反映植被轮廓的概率分布，考虑运动引起的不确定性。该算法在高架构Agri-UGV平台上实现，并在各种环境中测试，包括受控和动态稻田设置。该方法显著提升了Agri-UGV的映射精度和作业可靠性，促进了更高效的自主农业作业。