摘要：因为P3P问题固有的结构缺陷,二维激光雷达和摄像机的最小解标定方法存在数值稳定性差、精度较差等问题。针对上述问题,本文提出了一种鲁棒的最小解标定方法,对P3P问题的求解算法和最优解选择误差度量进行改进。首先,根据3个棋盘格构建的P3P问题,利用改进的RP3P算法进行求解,提高了解的稳定性。然后,基于可信度加权观测概率设计了一种的最优解选择策略,提高了所选解的准确性。根据实验结果可知,本文的算法在标定结果的精度和有效性上得到明显改善。仿真实验中,在不同噪声水平下,相比于Francisco方法和Hu方法,本文方法的有效解概率提高了5%~41%和2%~20%,旋转矩阵精度提高了2°~6°和1.5°~2°,平移向量精度提高了180~520 mm和150~180 mm,性能提高明显。

摘要：为推动大宗茶机械化采收,提升大宗茶鲜叶采收效率与质量,针对目前仿形采茶机感知传感器易受接触作用力、自然光照或茶蓬面叶片间隙影响,提出了融合2d激光雷达与航向姿态参考系统(Attitude and heading reference system,AHRS)的采茶机割刀仿形距离估计方法,在此基础上,设计并研制精度验证试验台与自动仿形采茶样机,分别开展了室内与田间试验。采茶机采用2d激光雷达测量采茶机割刀仿形距离信息,为提升测距精度与实时性,结合AHRS感知的加速度信息,提出了融合2d激光雷达测距与加速度信息(Fusion of 2d-LidAR ranging and acceleration,FLRA)的采茶机割刀仿形距离估计算法,并研制了算法精度验证装置和方法,验证了算法有效性。室内试验结果表明,算法处理前仿形距离测距误差均值为36.53 mm,标准差为23.21 mm,算法处理后仿形距离估计误差均值为8.56 mm,标准差为6.31 mm,算法处理后的输出数据延迟更小,提升了仿形距离测距精度与实时性。田间试验表明,鲜叶采收效率达180~210 kg·h^(-1),割刀覆盖蓬面上鲜叶的平均采收率为92.38%,平均芽叶完整率为85.34%,平均杂质率为4.93%,一芽三叶及以下嫩梢占90.72%,满足大宗茶机采技术标准和后续加工工艺要求,与传统超声波感知的自动仿形采茶机相比,提升了大宗茶鲜叶采收效果。

摘要：机器人在导航过程中存在两个共性问题:(1)在任意位置启动时如何迅速确定初始位置;(2)由于误匹配导致全局定位结果出现较大偏差。针对这两个问题,提出了一种基于深度相机和2d激光雷达的机器人快速定位系统。由于信息量太少,基于激光雷达的方法易出现误匹配而重定位效果不佳,为此引入信息量更丰富的视觉传感器,将视觉特征点地图和二维占据栅格地图结合在一起,根据定位状态进行模式切换。正常导航时为激光定位,当机器人在任意位置启动或导航位置丢失时切换到视觉重定位。另将视觉算法中的6-doF简化为3-doF,有效减少了计算时间。设计实验平台验证了所提出的定位系统能够提高定位效果,定位精度提高了10%,重定位速度提高了57.8%,且具有更好地环境适应能力和实用性。

摘要：为实现移动机器人在复杂地形与障碍物环境下的精确避障及导航任务,设计出一种点云分割与剔除算法,并应用于优化的避障及导航策略框架中进行仿真。使用2d激光雷达建立全局地图,进行手动修改后构建全局代价地图;根据常见的地形与障碍物,使用深度相机作为局部避障传感器;基于抽样一致性原理设计出地面与斜坡面点云分割与剔除算法;在ROS中构建仿真环境进行仿真实验。仿真实验结果表明,提出的避障及导航策略框架能够在复杂地形与障碍物环境下对斜坡、地面凹陷、悬梁型、低矮型障碍物做出准确的判定,从而实现精确的局部避障与导航。

摘要：利用2d激光雷达配合云台装置,设计了一种3d激光扫描仪作为三维数据获取装置。根据扫描仪的硬件特性和传输特性,进行PC端的扫描控制系统以及数据处理系统的设计。扫描控制系统实现了对扫描范围以及扫描精度的控制和设定,数据处理系统针对采集到的原始数据,经过坐标的映射将相对坐标转换到全局坐标,并进行点云滤波,利用最小二乘进行曲面光滑,最终进行三角网格重建。经过多次实验结果证明,该系统可以对一般几何复杂度的三维场景进行较好的重建。