面向全冠层自主导航：基于 LiDAR 的作物agnostic 作物行检测

自主导航对于农业机器人应用至关重要。然而，许多现有方法依赖 RTK-GPS 设备，该设备容易丢失无线信号或无法获得来自互联网的间歇性校正。因此，越来越多的研究关注使用 RGB 摄像头进行作物行检测，尽管在处理成熟植物时仍面临挑战。本文引入一种基于 LiDAR 的导航系统，可实现作物agnostic 全冠层自主导航，适用于作物行间距被完全遮蔽的场景。我们的算法能够在多种场景下检测作物行，包括各种作物类型、生长阶段、杂草的存在、曲线行和不连续性。无需使用全局定位方法（即基于 GPS），我们的导航系统可在这些具有挑战性的场景中实现自主导航，检测作物行的尽头，并自动驶向下一行作物，提供一种作物agnostic 的方法来导航整个田块。该导航系统在各种模拟和实际农田中进行了测试，在不依赖人工干预的情况下实现了平均横向误差为 3.55cm。该系统已部署在定制化的 UGV 机器人上，可根据田块条件进行重新配置。