基于多传感器融合与压力交互反馈的红花采摘机器人弯曲行间导航方法

《Scientific Reports》：An inter-row navigation system design for a safflower picking robot

　　

摘要

由于非线性地形效应、传感器不确定性以及机器人与作物之间交互感知有限，红花采摘机器人精确的行间导航在弯曲作物行中仍具挑战性。为了解决这些问题，本研究提出一种整合了 GNSS、IMU、轮式编码器和近侧分禾器压力传感器的多传感器融合导航框架。基于纯跟踪的运动学模型与自适应模糊 PID 控制器相结合，以实现全局轨迹跟踪，同时引入基于压力的局部修正机制，将作物 - 机器人交互反馈纳入其中，用于弯曲行条件下的局部路径调整。田间实验表明，所提系统在 1 km/h 时实现了低于 40 mm 的稳态跟踪误差，在不同初始条件下，稳态误差范围为 33 至 42 mm。在测试的弯曲行场景中，所提方法保持了低于 70 mm 的平均跟踪误差，表明基于压力的局部反馈在弯曲行条件下有助于轨迹校正。与 PID、纯跟踪和模糊 PID 控制器的对比评估证实，所提框架显著提高了非线性农业环境中的跟踪精度和适应性。消融实验结果进一步证实，基于压力的交互模块是弯曲行导航性能提升的关键因素。结果表明，将全局导航与局部物理交互反馈相结合，为复杂田间环境下的自主行间农业作业提供了一种稳健且实用的解决方案。