果園二維激光雷達自主導(dǎo)航控制研究

中圖分類號：S24 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：2095-5553（2025）08-0090-07

Abstract：In modern agriculture，orchard plantprotection operations often face chalenges due to complex and unstructuredenvironments，necesitating thedevelopmentofautonomous navigationcapabilities fororchard vehicles.To address this need，anautonomous navigation system based on 2DLiDAR technology was developed.This system was designed to meetagronomicrequirementsof orchard planting，whileaccounting forkey environmental variables such as plantspacing，row spacing，and trunk diameter.Toenhance theaccuracyof navigation，noiseinthe2DLiDAR point cloud datawasefectivelyreduced bycustomized filtering thresholds.Feature extractionoftreetrunks was accomplished usingacombinationoftheEuclideanclusteringalgorithmandthethree-pointcolineargeometrytheoremtoaccurately identify centralfeature points fromthefiltered pointclouddata.Inadition，anavigation path was then generated using the least squares fiting methodtoensure high precisionpath navigation.Toenablereal-timeadaptability，a fuzzycontrol algorithmwasintegrated intothenavigation system，thereby alowing dynamicadjustmentsforautomatic drivingand path tracking.Experimentalresultsdemonstrated thesystem'seffectiveness，withtheaverageerorbetweenthefltered laser point cloud feature points and the actual tree positions measured at 8.96cm .During autonomous driving at a speed of 0.5m/s ，the vehicle maintained high navigation accuracy，with a maximum lateral deviation of 8.2cm and an average deviation of 6.81cm .These findings confirmed the system's robustness and practicality，showing that it significantly improved navigationprecision in thecomplex orchard environment and successfully enabled autonomous vehicle operatio Keywords：orchard;2DLiDAR;autonomous navigation;laser pointcloud data procesing;filtering and noisereduction

0 引言

近年來，隨著工業(yè)化進程的加快和人口老齡化，農(nóng)業(yè)勞動力不足的問題越來越嚴(yán)重。水果是人類營養(yǎng)的重要來源，也是種植業(yè)的支柱產(chǎn)業(yè)[1]。相比于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)，果園植保技術(shù)與機械化發(fā)展滯后。傳統(tǒng)植保農(nóng)業(yè)作業(yè)一般由人或人操作的農(nóng)業(yè)機械來進行，勞動重復(fù)且單調(diào)，操作人員容易疲憊，長時間作業(yè)會造成操作人員的操作精度下降，危險性上升。近年來，以農(nóng)業(yè)機器人為首的現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)裝備逐漸發(fā)展，在很大程度上可解決上述問題[2]。

在早期的研究中，許多學(xué)者專注于以物理軌道為基礎(chǔ)的物理導(dǎo)航系統(tǒng)[3]和超聲波傳感器[4]，但這一系統(tǒng)容易受到外界環(huán)境的干擾，并沒有完全解放勞動力。隨著環(huán)境感知定位技術(shù)的不斷發(fā)展，GNSS導(dǎo)航[57逐漸成為熱門。而果樹由于遮擋不能穩(wěn)定接收衛(wèi)星信號，在果園環(huán)境中，樹冠、樹葉茂密，GNSS系統(tǒng)適應(yīng)性較差?；跀?shù)字圖像處理的機器視覺導(dǎo)航技術(shù)具有靈活性大、信息獲取豐富等優(yōu)點。目前常用的視覺傳感器主要是單目相機和雙目相機。單目相機結(jié)構(gòu)簡單，可用于某些類型的已知環(huán)境下的導(dǎo)航路徑提取，由于結(jié)構(gòu)限制，只能獲取二維信息。Matthies等8首次證明了雙目視覺技術(shù)用于地面移動車的可行性。周學(xué)成等9針對視覺導(dǎo)航系統(tǒng)在果園環(huán)境中面臨干擾因素多、圖像背景復(fù)雜等問題，提出了一種基于改進DeepLabv 3+ 網(wǎng)絡(luò)的火龍果園視覺導(dǎo)航路徑識別方法。彭書博等1°提出一種果園內(nèi)導(dǎo)航線的檢測方法，增強果樹目標(biāo)特征。近年來，雙目視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)上也取得了廣泛應(yīng)用。然而，機器視覺的硬件構(gòu)造非常繁瑣，并且價格昂貴，對于處理器的性能要求較高。而且，圖像信息容易受到環(huán)境噪聲的干擾，從而影響導(dǎo)航系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。

與視覺導(dǎo)航相比，激光導(dǎo)航具有距離精度高、抗干擾能力強等優(yōu)點。激光導(dǎo)航技術(shù)根據(jù)結(jié)構(gòu)不同，可分為二維激光和三維激光。三維激光通過結(jié)合二維激光或單目視覺多線混合或增加盤式傾斜掃描裝置的固態(tài)旋轉(zhuǎn)在三維空間實現(xiàn)環(huán)境測繪。二維激光通常只是用一組激光傳感器在一條線上進行掃描。Thanpattranon等[使用二維激光雷達和Kingwell拖拉機為試驗平臺，設(shè)計一種自動曲線導(dǎo)航駕駛系統(tǒng)，試驗表明，路徑跟蹤的平均偏差為 0.275m 。標(biāo)準(zhǔn)差為 0.009mm 。吳城等[12提出一種基于單線激光雷達獲取環(huán)境信息的方法，研究機器人在樹行中心線的導(dǎo)航性能以及機器人到達行尾進行自主換行的能力。劉慧等[13]提出一種基于激光雷達三維點云的果園行間高低瀕雙源信息融合實時導(dǎo)航方法。劉理民等[14研制了一種果園自主導(dǎo)航兼自動對靶噴霧機器人，采集果樹信息確定興趣區(qū)內(nèi)點云進行2D化處理得到果樹質(zhì)心坐標(biāo)和果樹行線，并確定果樹行中間線（導(dǎo)航線）。毛文菊等[15]設(shè)計了一種雙導(dǎo)航模式小型果園運輸機器人，可根據(jù)需求選擇行人引領(lǐng)導(dǎo)航或定點導(dǎo)航。胡廣銳等[16]提出了一種基于改進人工勢場法的機器人，利用LSM、Hough變換和RANSAC方法優(yōu)化行間導(dǎo)航路徑。李秋潔等[提出一種基于激光雷達的行間路徑提取方法，構(gòu)建多樣化虛擬果園環(huán)境仿真行間路徑導(dǎo)航過程，評估路徑提取算法性能。

在激光定位系統(tǒng)中，定位精度和質(zhì)量取決于激光雷達的激光入射角、掃描物體幾何和物體表面特征等諸多因素。但是，現(xiàn)有的激光點云數(shù)據(jù)采集與處理研究忽略了雜草、不規(guī)則樹干等障礙物的影響。如果不進行必要的濾波，擬合的導(dǎo)航基線會出現(xiàn)較大的偏差。本文針對果園低速作業(yè)履帶式車輛，設(shè)計一種果園二維激光自主導(dǎo)航系統(tǒng)，綜合考慮履帶式車輛行駛路線上的干擾物對二維激光采集點云數(shù)據(jù)精度的影響，利用激光雷達距離閾值和統(tǒng)計濾波完成濾波過程；利用聚類算法和三點共線的重要幾何定理提取樹干的中心點特征；通過最小二乘法識別并提取線性導(dǎo)航路徑，并以履帶式車輛為試驗平臺進行試驗，驗證自主導(dǎo)航系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和魯棒性。

1 材料與方法

1.1 系統(tǒng)組成

基于電動履帶車的果園自主測試平臺主要由二維激光雷達、速度控制系統(tǒng)和驅(qū)動輪速度檢測系統(tǒng)組成。試驗臺結(jié)構(gòu)如圖1所示。激光雷達安裝在車輛前端中央，距離地面 0.4m ，數(shù)據(jù)通過網(wǎng)口傳輸?shù)街骺刂破鞴た貦C。速度控制系統(tǒng)由三相直流電機、電機驅(qū)動器和換向繼電器組成?；贏rduinomega256O，通過USB串口與主控制器工控機通信，通過比例積分微分PID控制實現(xiàn)自動轉(zhuǎn)向。速度控制系統(tǒng)基于歐姆龍E6B2-CWZ3E編碼器，通過AD轉(zhuǎn)換與Arduino通信。在測試平臺的中軸線上固定一個跟蹤裝置，并使該裝置的出水口盡量靠近地面。跟蹤裝置中放置純凈水，通過水滴軌跡記錄測試平臺的實際行走軌跡路徑。

標(biāo)軸的夾角，點 （x_i，y_i） 為二維激光掃描的第 i 點的笛卡爾坐標(biāo)。

圖1測試平臺結(jié)構(gòu)

Fig.1 Test platform structure1.2D激光雷達2.IMU3.電源4.主控制器工控機5.Arduino6.速度控制系統(tǒng)

各硬件具體參數(shù)如表1所示，系統(tǒng)原理如圖2所示。

表1硬件性能參數(shù) Tab.1Hardware performance parameters

1.2果樹位置信息確定

在使用二維激光雷達對果園環(huán)境進行映射時，可能會遇到樹干等障礙物造成的信號遮擋問題。激光掃描儀發(fā)射脈沖激光，并根據(jù)激光束與物體接觸后反射回來的時間來測量距離。如果激光束直接擊中樹干，那么從激光發(fā)射器到激光接收器的路徑上就存在一個障礙物，這會導(dǎo)致接收器獲取的是被樹干反射回來的脈沖激光信號?；谠撛?，通過分析激光掃描數(shù)據(jù)來確定果樹的位置。激光雷達系統(tǒng)會收集環(huán)境中物體的距離信息，然后將這些信息轉(zhuǎn)換為點云數(shù)據(jù)。通過處理這些點云數(shù)據(jù)，可以提取出果樹所在的區(qū)域并確定它們的位置。

如圖3所示，建立以激光雷達安裝位置O為原點、車輛前進方向為 y 軸的直角坐標(biāo)系。其中， ρ_i 為激光掃描器發(fā)射點與目標(biāo)之間的距離， λ_i 是激光束與坐

圖3激光雷達掃描笛卡爾坐標(biāo)Fig.3LiDAR scans the Cartesian coordinates

通過式（1）完成對果樹位置信息的笛卡爾坐標(biāo)變換過程。

由于果園環(huán)境復(fù)雜，二維激光雷達收集的點云數(shù)據(jù)中包含眾多噪點和異常數(shù)據(jù)，嚴(yán)重影響導(dǎo)航路徑識別的精度。因此，需要先對獲取的點云數(shù)據(jù)進行濾波處理。如圖4（a）所示，在履帶車的行駛方向與規(guī)劃的導(dǎo)航路線存在較大偏差時，激光雷達發(fā)出的光束有時會透過果園內(nèi)樹木之間的空隙，在更遠的距離探測到果樹信息。這種現(xiàn)象可能會引入非目標(biāo)信息，對所捕獲的關(guān)鍵導(dǎo)航數(shù)據(jù)產(chǎn)生干擾。將第 i 個數(shù)據(jù)點設(shè)為q_i ，其特征向量如式（2）所示，設(shè)置距離閾值為 ρ_max 和x_max 。如果 ρ_ilt;ρ_max 且 x_imax ，則 q_i 保留，否則淘汰。

Φ_qi=[Φ_ρi，λ_i，x_i，y_i]^T

圖4激光數(shù)據(jù)干涉點類型

Fig.4Laser data interference point types

雜草等小型障礙不影響車輛行駛，試驗的激光雷達數(shù)據(jù)往往包含一些離散點，如圖4（c）所示。平均距離計算如式（3）所示。

式中： d_i ——從點 q_i 到任一點的歐氏距離；D_i 1 ?q_i 到所有 k 個鄰居的平均距離；H_i 計算的標(biāo)準(zhǔn)范圍；μ 距離均值；σ 距離標(biāo)準(zhǔn)差；g 1 標(biāo)準(zhǔn)范圍 H_i 的常系數(shù)。

當(dāng) D_igt;H_i 時，將該點視為離散點并剔除，否則保留。當(dāng)獲得完整的果樹坐標(biāo)時，使用歐式聚類對同一果樹上的所有坐標(biāo)點進行聚類。 M_i，i+1 為激光數(shù)據(jù)點q_i 與 q_i+1 之間的歐式距離，計算如式（4）所示。

當(dāng) M_i，i+1lt; 聚類搜索半徑 r 時，兩點來自同一棵果樹，聚類為一種；當(dāng) M_i，i+1gt;r 時，2個點來自不同果樹。通過試驗發(fā)現(xiàn)二維激光雷達得到的點云數(shù)據(jù)區(qū)域是當(dāng)前激光雷達高度下果樹樹十的外表面。果樹的樹干可以近似為圓柱體，利用三點共線性的幾何定理可以提取樹干的中心特征點。

如圖5所示，將樹干的中心特征點的極坐標(biāo)設(shè)為N（ρ_n，λ_n） ，樹干簇連續(xù)的 N 個數(shù)據(jù)點為 q_n ，選取 ρ 值最小的點作為特征點 （ρ_min，λ_min），R_ave 表示果樹樹干的平均半徑。通過幾何推導(dǎo)得到式（5）。

1.3導(dǎo)航控制參數(shù)獲取

為獲取履帶車導(dǎo)航路徑，試驗需要直線擬合所有樹干的中心特征點。將左、右果樹的中心點坐標(biāo)設(shè)置為 （x_?1i，y_?1i） 和 （x_n，y_ri） 。選取履帶車左、右兩側(cè)3棵果樹的中心點坐標(biāo)，組成2組。果樹中心點坐標(biāo) （x_c，y_c） 計算如式（6）所示。

設(shè)擬合直線為 y=ax+b ，其中 a 表示擬合直線的斜率， b 表示與 y 軸的截距。參數(shù) a，b 的最佳估計值根據(jù)式（7）求得。

當(dāng)完成導(dǎo)航路徑擬合后，根據(jù)車輛的當(dāng)前位置獲取自動導(dǎo)航控制的參數(shù)。如圖6所示，導(dǎo)航線為導(dǎo)航路徑，導(dǎo)航線與 y 軸夾角 θ 為航向偏差，激光中心位置與導(dǎo)航線的平行距離為橫向偏差。

圖6導(dǎo)航信息參數(shù)提取示意圖

航向偏差 θ 和橫向偏差 d 的計算如式（8）和式（9）所示。

d=b×sinθ

式中： K —導(dǎo)航路徑的斜率。

1.4導(dǎo)航控制器設(shè)計

導(dǎo)航控制器主要包括二維激光雷達數(shù)據(jù)收集處理系統(tǒng)、路徑追蹤系統(tǒng)以及速度控制系統(tǒng)，如圖7所示。

二維激光雷達用于實時收集果樹數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)被傳輸至主控制器的工控機，工控機對收到的激光雷達數(shù)據(jù)進行處理。系統(tǒng)識別導(dǎo)航路徑，計算履帶車目標(biāo)速度并發(fā)送給Arduino。底層控制平臺采用PID控制電機旋轉(zhuǎn)，調(diào)整驅(qū)動輪速度，實現(xiàn)路徑跟蹤。

經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)，履帶車移動同時受到橫向偏差 d 和航向偏差 θ 的影響[18]。因此， d 和 θ 作為模糊控制器的輸入， Ld 作為輸出。通過模糊控制器對 Ld 進行實時調(diào)節(jié)。當(dāng) d 和 θ 較大時，采用較小的 Ld 使車輛快速接近跟蹤路徑，減少系統(tǒng)調(diào)整時間，提高系統(tǒng)響應(yīng)速度。當(dāng) d 和 θ 較小時，采用較大的 Ld 防止系統(tǒng)超調(diào)，提高系統(tǒng)穩(wěn)定性。

2 試驗結(jié)果與分析

2.1定位和導(dǎo)航參數(shù)獲取精度測試

為測試系統(tǒng)的可靠性，在新疆維吾爾自治區(qū)喀什地區(qū)葉城縣核桃產(chǎn)業(yè)基地進行試驗，先后進行導(dǎo)航路徑擬合、參數(shù)采集精度測試、路徑軌跡跟蹤測試3個試驗。試驗果園果樹橫向間距為 8m ，縱向間距為 5m ○如圖8所示，以果樹P為參考，以左 4m 后 5m 為原點O位置，建立絕對坐標(biāo)系 xOy ，在與二維激光雷達相同高度上，用卷尺測量果樹樹干的周長，得到果樹直徑為 0.27m ○

圖8系統(tǒng)可靠性試驗現(xiàn)場與建圖效果 Fig.8System reliabilitytesting site and mappingperformance

將測試平臺靜態(tài)放置在核桃園的中心，以捕獲二維激光點云數(shù)據(jù)。在測試平臺的行駛區(qū)域放有核桃樹枝作為噪聲干擾。以3棵果樹為目標(biāo)，設(shè)定距離閾值ρ_max=15m，x_max=5m ，相鄰點個數(shù) k=5 。距離閾值濾波處理后的激光點云如圖9（a）所示。

在圖9（a）中，歐式聚類后同一果樹上的激光點數(shù)量為6、7個點。激光點的密度與樹干到激光的距離和直徑有關(guān)。以3個數(shù)為1個周期進行激光數(shù)據(jù)處理。最遠樹干距離為 15m ，在激光測量的范圍內(nèi)，由于激光角度分辨率是 0.36^° ，所以當(dāng)定位一個最大距離為15m 、直徑為 27cm 的樹干時，缺少激光數(shù)據(jù)點的問題很小。因此，可以為主干中心特征點的提取提供足夠的激光點支持。

在圖9（b）中，得到的中心點特征圖中沒有干擾點，與樹干實際位置的誤差分別為 3.7cm.2.6cm 、13.8cm?17.8cm?12.3cm?3.6cm ，平均誤差為8. 96cm 。結(jié)果表明，獲取樹干中心點特征圖的方法滿足定位精度要求，該方法提取的導(dǎo)航路徑準(zhǔn)確可靠。

將試驗設(shè)備放置在果園的任意地方，并進行二維激光點數(shù)據(jù)的掃描。以人工測量的航向偏差和橫向偏差為實際值，由算法獲取的航向偏差和橫向偏差為測量值。航向偏差測量范圍為 [-15^° ， 15^°. 1，每隔5進行一次采樣。為避免人為操作造成的隨機誤差，對每個位置進行3次測試，得出的平均數(shù)作為航向偏差和該角度計算結(jié)果的依據(jù)，如表2所示。其中， Δd 表示橫向偏差的實際值與測量值之間的誤差。

表2偏差數(shù)據(jù)Tab.2Biased data

由表2可知，航向角 θ 的最大偏差為 0.9^° ，平均絕對偏差為 0.628^° ，標(biāo)準(zhǔn)差為 0.197^° 。橫向偏差 d 最大誤差為 3.61cm （靜態(tài)測量），平均絕對偏差為2.599cm ，標(biāo)準(zhǔn)差為0.767。采用所提方法進行導(dǎo)航路徑識別和導(dǎo)航參數(shù)獲取，可滿足果園自主導(dǎo)航作業(yè)中試驗平臺的精度要求。

2.2路徑跟蹤精度測試

在研究過程中，測試平臺使用履帶車以 0.5m/s 的速度自動行駛，驗證二維激光雷達的果園車輛自主導(dǎo)航系統(tǒng)的性能。試驗選取 50m 為測試距離，每隔50cm 的位置進行精確的數(shù)據(jù)測量和記錄，獲取盡可能密集和全面的數(shù)據(jù)，以便更準(zhǔn)確地刻畫和評估導(dǎo)航系統(tǒng)的性能。試驗被分為5組進行，減少產(chǎn)生統(tǒng)計誤差的可能性，并提高測試結(jié)果的可靠性和精確性，測試的平均跟蹤偏差如圖10所示。

由圖10可知，行駛至 20m 之前橫向偏差大多集中在上半?yún)^(qū)也就是右側(cè)，原因是履帶車在行駛時右側(cè)履帶驅(qū)動輪嚙合間隙比左側(cè)大，右側(cè)履帶裝配誤差，橫向偏差在車輛行駛至 30m 后逐漸減小。行駛至 45m 處，橫向偏差趨于0處振蕩。

圖10路徑跟蹤橫向偏差變化

由表3可知，5次試驗后的最大橫向偏差為8.2cm ，最大平均偏差為 6.81cm ，最大平均絕對偏差為 7.68cm ，平均橫向標(biāo)準(zhǔn)差為0.641。

表3路徑規(guī)劃偏差數(shù)據(jù)Tab.3 Path planning deviation data

3結(jié)論

1）在復(fù)雜的核桃園環(huán)境中實現(xiàn)履帶車的自主導(dǎo)航和路徑跟蹤，果樹之間涉及高噪聲和干擾；針對復(fù)雜干擾環(huán)境下的果園，提出一種基于歐式聚類算法的濾波算法，該算法通過設(shè)置不同的閾值，可以有效消除果園中微小擾動產(chǎn)生的噪聲，從而大大提高定位精度。

2）考慮株距、行距和樹干直徑等因素，基于最小二乘法和幾何線性擬合，提取果樹樹木中心特征點，得到的中心點特征圖中沒有干擾點，與樹干實際位置的誤差分別為 3.7cm.2.6cm.13.8cm.17.8cm.12.3cm 和 3.6cm ，平均誤差為 8.96cm 。獲取樹干中心點特征圖的方法滿足定位精度要求。

3）設(shè)計基于履帶式農(nóng)業(yè)機器人二維激光雷達自主導(dǎo)航系統(tǒng)，最大橫向偏差為 8.2cm ，最大平均偏差為 6.81cm ，滿足果園車輛自主導(dǎo)航的精度要求，為果園實現(xiàn)自主導(dǎo)航提供指導(dǎo)。

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