基于3D点云分布峰值特征的果园多场景通用导航感知方法研究

为解决果园机器人因种植模式多样、环境动态变化导致的导航感知难题，研究人员提出基于LiDAR点云分布峰值(δ2)的通用树行感知方法。通过分析不同果园树行点云在Y轴分布的聚集特性，开发了包含倾斜补偿(α/β)、航向预校正(θ0)和最终定位(ΔY)的三阶段算法，在5类果园中实现航向平均绝对误差(MAE)0.88°-1.25°、横向MAE 3.57-7.99 cm的精准导航，为农业机器人跨区域跨季节作业提供通用解决方案。

　　

在水果产业规模突破1.1万亿美元的背景下，果园管理面临劳动力成本高、人口老龄化等挑战。农业机器人被视为重要解决方案，但其导航系统在多样化果园环境中遭遇瓶颈：密集枝叶会遮挡树干关键特征，动态环境变化影响视觉边界检测，不同种植模式（如水平棚架与高纺锤形）导致结构差异。传统方法依赖特定场景特征——或需裸露树干进行几何建模，或需连续树冠轮廓进行边界检测，难以适应灌木丛式密植果园、水平棚架果园等复杂场景。

江苏大学的研究团队在《Smart Agricultural Technology》发表研究，创新性地提出基于3D激光雷达(LiDAR)点云分布峰值特征的通用感知方法。通过分析树行点云在LiDAR坐标系中的空间分布规律，发现无论离散树干还是连续枝叶，其点云在航向角(θ)接近0°时均呈现沿X轴对称分布的特性。研究团队据此开发了包含地面倾斜补偿、兴趣区域分割、航向预校正和最终定位的完整算法流程，在水平棚架葡萄园、猕猴桃园、高纺锤苹果园（夏/秋季）和乔木园5类场景中验证了方法的普适性。

关键技术包括：(1)采用布料滤波法(CFM)结合最小二乘法(LSM)提取地面点云并估计滚转角(α)和俯仰角(β)；(2)基于坐标阈值动态分割兴趣区域，通过X轴直方图突变检测处理行端墙体干扰；(3)利用随机抽样一致算法(RANSAC)进行航向预校正，设定θ₀≤15°的启动阈值；(4)通过点云旋转变换和分布方差(δ²)计算实现亚度级(0.88°-1.25° MAE)航向角估计；(5)结合点数峰值(L_n)和Z轴范围峰值(L_z)双指标计算横向偏移(ΔY)。

研究结果显示：

1. 算法通用性验证：在枝叶密度差异达47%的夏秋两季高纺锤果园中，分布峰值特征保持稳定，航向MAE仅相差0.14°，证明其对季节变化的鲁棒性。
2. 行间定位精度：水平棚架场景表现最优（航向MAE 0.88°），乔木园因树干短、土丘干扰导致精度最低（横向MAE 7.99 cm），但所有场景错误率均<3%。
3. 自主导航测试：搭载于轮式（葡萄采摘）和履带式（猕猴桃采摘）两种机器人平台，在0.8 m/s速度下实现95%横向误差<9.4 cm，实时处理速度达10-25 Hz。

该研究突破传统方法对特定场景特征的依赖，首次提出基于点云统计特性的果园通用感知框架。通过方差(δ²)量化点云聚集度，将环境感知转化为优化问题，使算法能自适应不同种植模式（稀疏/密植）、树形结构（直立/水平）和季节变化。实际应用中，该方法可降低农业机器人硬件定制化需求，为巡检、喷药、除草、采收等全年作业提供统一的导航基础。未来通过融合深度视觉和地形参数自动计算，有望进一步拓展在丘陵山区非标准化果园的应用。