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孙伟研讨员团队:农业杂乱场景下多机器人协同SLAM研讨发展与展望(《才智农业(中英文)》2024年第6期)发布时间:2025-03-22 |   作者: 产品展示

  (1.新疆农业大学 计算机与信息工程学院,新疆乌鲁木齐 830052;2.中国农业科学院农业信息研讨所,北京 100081;3.国家农业科学数据中心,北京 100081;4.智能农业教育部工程研讨中心,新疆乌鲁木齐 830052;5.新疆农业信息化工程技能研讨中心,新疆乌鲁木齐 830052;6.中国农业科学院农业经济与开展研讨所,北京 100081)

  [意图/含义]在大田作业、户外放牧、果园采收等典型农业运用场景下,多机器人(包含移动式智能农机配备等)高精度快速协同同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)是才智农业甚至无人农场的要害根底和中心支撑。与单机器人SLAM比较,多机器人协同SLAM具有精度高、规模广、实时性强、扩展性好等优势,但在农业栽培和饲养等天然杂乱环境下,由于场景动态可变、地势杂乱多变、环境丰厚多样、通讯束缚受限等多重要素叠加影响,尚存在许多问题与应战。

  [发展]现有研讨首要是从通用根底技能的视角对多机器人SLAM的研讨头绪、优缺点、适用条件和要害中心问题等方面做总结概括,但缺少针对农业杂乱场景特性的剖析。本研讨面向农业杂乱场景的首要特征,以“多传感器数据交融—协同定位—协同建图—回环检测”为要害技能主线,剖析了多机器人协同SLAM的优缺点及其在农业范畴的适用性;从多机器人协同作业的视角,清楚了集中式、分布式和混合式三种首要协同结构的优势、局限性及适用的典型农业运用场景;从而探讨了农业杂乱场景下多机器人SLAM存在的多传感器交融精度偏低、协同通讯环境受限、相对位姿估量准确性不高级杰出问题。

  [定论/展望]从优化数据交融底层算法、交融深度学习和强化学习、引进大言语模型、运用数字孪生技能等方面,对农业杂乱环境下多机器人SLAM的未来开展趋势和趋势做了展望。

  中国农业科学院农业信息研讨所,研讨员。长时间从事动植物表型智能提取、才智畜牧、时空信息建模剖析等方面的科研作业。掌管国家及省部级项目 25 项,包含国家农业严重科学技能项目子课题 1 项、国家重 点研制子课题 2 项、国家天然科学基金 2 项、农业乡村部要点专项、省天然科学基金 1 项、UNDP-GEF 项目课题 2 项、“948”项目课题 1 项、新疆要点研制项目课题等。宣告学术论文 104 篇(其间:SCI/EI 论文 25 篇;第 1 作者或通讯作者 72 篇;CSCD 期刊 58 篇),出书学术著作 5 部。获授权专利 35 件,其间:发明专利 18 件;第 1 完成人 10 件。获软件著作权 29 项,拟定职业、当地等规范 5 项。

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