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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：一种基于多传感器融合的果园巡检机器人导航方法，包括以下步骤：步骤1，预存果园巡检机器人所需的传感器数据，包括二维激光雷达、GPS、深度相机、轮式里程计和惯性传感器IMU的数据；步骤2，对预存的果园巡检机器人所需传感器数据进行处理；步骤3，通过卡尔曼滤波算法的方法将二维激光雷达、GPS、深度相机、轮式里程计和惯性传感器IMU的数据进行融合，通过滤波融合后得出精度更高的环境信息和机器人状态估计，基于融合后的数据，构建高精度的三维环境模型，识别和定位障碍物；步骤4，基于实时环境感知数据和预定的巡检任务，生成最优的巡检路径。本发明提升果园巡检的自动化和智能化水平。
主权项：1.一种基于多传感器融合的果园巡检机器人导航方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，预存果园巡检机器人所需的传感器数据，包括二维激光雷达、GPS、深度相机、轮式里程计和惯性传感器IMU的数据，确保数据采集的准确性和一致性，预存的数据用于校准和优化机器人的环境感知和定位能力，对多个传感器进行标定，同步多个传感器的时间与空间；步骤2，对预存的果园巡检机器人所需传感器数据进行处理，利用轮式里程计和惯性传感器IMU对二维激光雷达数据的每个点进行畸变校正，修正由于运动带来的数据误差，确保雷达数据的准确性和一致性；深度相机采集的三维图像数据通过体素化技术转换为二维激光雷达数据，用于补充和增强环境感知能力；GPS模块提供全局定位信息，辅助机器人进行大范围巡检和路径规划；步骤3，通过卡尔曼滤波算法的方法将二维激光雷达、GPS、深度相机、轮式里程计和惯性传感器IMU的数据进行融合，通过滤波融合后得出精度更高的环境信息和机器人状态估计，基于融合后的数据，构建高精度的三维环境模型，识别和定位障碍物；步骤4，基于实时环境感知数据和预定的巡检任务，生成最优的巡检路径，采用同步定位与建图技术SLAM实时构建环境地图并进行机器人自身定位，SLAM优化后的地图用于路径规划，结合改进后的A*和动态窗口算法进行全局和局部路径规划，确保机器人能够实时避开障碍物，稳定巡检。
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权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于多传感器融合的果园巡检机器人导航方法
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