本研究由Chen Zhenyu（江苏大学农业工程学院；北京市农林科学院智能装备研究中心）、Dou Hanjie（国家农业智能装备工程技术研究中心）、Gao Yuanyuan（江苏大学农业工程学院）、Zhai Changyuan（通讯作者，北京市农林科学院智能装备研究中心）、Wang Xiu（北京市农林科学院智能装备研究中心）及Zou Wei（北京市农林科学院智能装备研究中心）合作完成，发表于2025年的期刊《Artificial Intelligence in Agriculture》第15卷221-231页。

学术背景

该研究聚焦农业工程与人工智能交叉领域，针对果园智能装备自主导航的关键技术瓶颈展开。传统GNSS（全球导航卫星系统）在树冠遮挡环境下信号稳定性差，而基于视觉的导航易受光照干扰。为此，研究团队提出了一种融合激光雷达（LiDAR）与惯性测量单元（IMU）的多点自主导航方法，旨在实现果园行中心线导航与地头转向的全程自动化。研究目标包括：开发基于LiDAR-IMU的果园三维点云地图构建算法、设计保留树干位置的二维栅格地图转换方法，并建立支持多目标点序列化导航的控制系统。

研究流程与方法

1. 导航平台设计
   研究团队搭建了由履带底盘、工业计算机、32线/16线LiDAR（型号分别为C-32和VLP16）、IMU（TL740D）及沙漏轨迹记录装置组成的测试平台。硬件核心为Intel i7-8665U工业计算机，通过ROS（机器人操作系统）框架集成传感器数据与算法模块。

2. 果园地图构建

   • 三维点云地图：采用改进的LIO_SAM算法（激光惯性紧耦合SLAM算法），通过IMU预积分模块（式1-3）计算平台位姿变化，结合球面投影（式4-6）生成深度图。特征提取模块基于点云曲率（式7）筛选树干特征点，优化建图精度。
     
   • 二维栅格地图转换：提出创新算法将三维点云按栅格分辨率（式8-10）分割，保留树干高度范围（h₁, h₂）内的点云数据（式11），生成含树干位置的导航栅格地图（图2）。该方法首次实现树干坐标自动提取，为导航点计算奠定基础。

3. 导航定位与路径规划

   • 定位方法：采用NDT（正态分布变换）点云配准算法（式12），通过牛顿优化实现实时定位，定位频率5Hz。
     
   • 多点导航系统：基于Dijkstra算法规划行中心线路径，动态窗口法（DWA）控制轨迹跟踪。系统通过JSON文件存储导航点坐标，自动判断当前目标点状态并序列化发布下一目标点（图3），实现行间导航与地头转向的无缝衔接。

4. 实验验证

   • 行中心线导航测试：在北京小汤山果园进行50米行间导航测试，设置3m/6m/9m三种导航点间隔，对比16线与32线LiDAR性能。通过沙漏轨迹记录横向偏差，每20cm采样一次。
     
   • 地头转向测试：设计单点与双点转向模式（图9），记录平台进出相邻行的时间。每组实验重复3-10次，统计平均偏差、标准差及最大偏差（表1-2）。

主要结果

1. 导航精度
   32线LiDAR在3m间隔下的平均横向偏差仅1.83cm（标准差1.60cm），最大偏差10.30cm，显著优于16线LiDAR（偏差降低62%-75%）。随着导航点间隔增大，两种LiDAR的导航精度均下降（图10），验证了密集导航点对路径拟合的重要性。

2. 转向效率
   16线LiDAR地头转向时间较32线缩短6.13%-8.11%（表2），因其点云处理计算量更小。但权衡精度与效率后，32线LiDAR更适合果园精准作业需求。

3. 系统创新性
   研究首次实现：

   • 基于树干特征的自动化导航点计算（图9）
     
   • 无需人工干预的多点序列化导航控制（图3）
     
   • 16线与32线LiDAR在果园导航中的定量化性能对比
     

结论与价值

本研究提出了一套完整的果园自主导航技术体系，其科学价值在于：
1. 通过LIO_SAM算法改进解决了果园动态环境下的建图漂移问题；
2. 创新的二维栅格地图转换算法为AI技术直接提取行中心线提供数据基础；
3. 多点导航方法支持处方图（prescription map）驱动的精准作业。

应用层面，该系统可提升喷雾均匀性（行中心偏差<2cm）与作业自动化程度，为果园机械化向智能化转型提供关键技术支撑。

研究亮点

1. 方法创新：首次将多目标点序列控制与LiDAR-IMU紧耦合建图结合，实现果园全流程自主导航。
   
2. 技术对比：明确32线LiDAR在导航精度上的优势（较16线提升62%以上），为设备选型提供依据。
   
3. 可扩展性：二维栅格地图保留的树干位置信息可直接用于变量作业处方图的生成。
   

其他价值

研究指出未来需改进DWA算法在导航点附近的姿态稳定性，并验证不同果树生长周期对系统的影响，为后续研究指明方向。