基于LiDAR的果园障碍物识别与地图构建框架开发及其在精准农业中的应用

为解决果园环境中机器人自主导航的障碍物识别难题，南京农业大学团队开发了基于LiDAR（激光雷达）的果园三维地图构建框架。研究通过高度、密度和强度特征分割苹果树冠，实现树冠特征63.7%的去除效率，树干定位精度达92.3%，平均误差仅0.034m。该成果为精准农业的产量预测（trunk-canopy correlation）和自主导航提供了关键技术支撑。

　　

在现代化果园管理中，机器人自主导航面临的核心挑战是如何在复杂的植被环境中准确识别障碍物。传统方法如欧几里得聚类（Euclidean clustering）存在25%以上的树干与支撑杆误分类率，体素化（voxelization）技术则因牺牲树干几何细节导致定位精度下降15-20%。这些缺陷严重制约了精准喷洒、产量预测等农业操作的实施效率。

针对这一技术瓶颈，南京农业大学工程学院的研究团队在《Biosystems Engineering》发表了一项创新研究。该团队设计了一套基于LiDAR的果园地图构建系统，通过融合激光雷达（LiDAR）、惯性测量单元（IMU）和全球导航卫星系统（GNSS）数据，实现了树干与障碍物的高精度识别。关键技术包括：1）基于高度、密度和强度三参数的多特征树冠分割；2）几何特征驱动的树干与支撑杆分类算法；3）实时点云处理优化架构。实验采用Velodyne VLP16激光雷达（精度±2cm）采集数据，通过LOAM（Lidar Odometry and Mapping）算法构建果园三维模型。

研究结果显示，树冠特征去除使点云处理时间减少63.7%，较欧几里得聚类快42.3%。树干定位准确率达92.3%，平均误差仅0.034m。通过建立树干密度与冠层体积的空间相关性，该技术为产量预测提供了新思路。在1,501棵苹果树的测试中，系统成功区分了树干与金属支撑结构，解决了传统方法在密集果园中的误判问题。

这项研究的突破性在于：首次将几何特征分析与动态体素化结合，在不依赖预训练模型的情况下实现4cm级定位精度；开发的实时处理框架单帧运算时间低于500ms，满足田间作业需求；生成的语义地图可直接用于变量喷洒（variable rate spraying）和光截获优化（light interception）。正如通讯作者Jun Zhou指出，该方法消除了模型重复训练的成本，为不同果园环境的快速适配提供了通用解决方案。

研究团队特别强调，树干地图与冠层参数的关联分析将推动"数字果园"建设，未来可扩展至猕猴桃、葡萄等经济作物的表型分析（phenotypic parameters）。该成果标志着农业机器人感知技术从实验室走向田间应用的关键一步，为智慧农业装备的国产化研发提供了核心技术支撑。