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2025-03-10
2025-03-10
隨著精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展，智能農(nóng)機(jī)裝備在果園管理和農(nóng)田作業(yè)中得到了廣泛應(yīng)用，而LOAM算法作為實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)導(dǎo)航和自主作業(yè)的核心技術(shù)，如何提升其在農(nóng)業(yè)復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下的性能成為關(guān)鍵問(wèn)題。
近日，舒磊教授在控制領(lǐng)域國(guó)際權(quán)威期刊《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》（中科院一區(qū)TOP，IF=15.3）上合作發(fā)表了題為“Innovations and Refinements in LiDAR Odometry and Mapping: A Comprehensive Review”的綜述論文。該論文系統(tǒng)回顧了自2014年以來(lái)LOAM算法的創(chuàng)新與優(yōu)化，涵蓋多傳感器融合技術(shù)、前端處理優(yōu)化、后端優(yōu)化及回環(huán)檢測(cè)等多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域，全面總結(jié)了相關(guān)技術(shù)在復(fù)雜場(chǎng)景中的發(fā)展與應(yīng)用。文章從多傳感器融合、動(dòng)態(tài)環(huán)境處理及計(jì)算優(yōu)化策略等方面系統(tǒng)分析并總結(jié)了LOAM算法的最新進(jìn)展，指出數(shù)據(jù)同步、實(shí)時(shí)處理等關(guān)鍵挑戰(zhàn)，并為無(wú)人駕駛與機(jī)器人等依賴(lài)Simultaneous Localization and Mapping（SLAM）技術(shù)的領(lǐng)域提供了未來(lái)研究的建議與方向。
該論文深入分析了LiDAR與IMU、攝像頭、GNSS等傳感器的融合方案，探討了如何通過(guò)多源數(shù)據(jù)融合提高系統(tǒng)在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下的定位精度與實(shí)時(shí)性能。論文還系統(tǒng)總結(jié)了LOAM算法在邊緣與平面特征提取、回環(huán)檢測(cè)等核心環(huán)節(jié)的優(yōu)化方法，展示了其在高動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中顯著提升計(jì)算效率和定位精度的成果。此外，文章詳細(xì)闡述了LOAM算法在城市導(dǎo)航、農(nóng)業(yè)自動(dòng)化、地下環(huán)境探測(cè)等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，展示了該技術(shù)在無(wú)人駕駛、農(nóng)業(yè)機(jī)器人、地下作業(yè)等復(fù)雜場(chǎng)景中的巨大潛力（如圖1所示）。
圖1 基于LOAM算法的多場(chǎng)景自主機(jī)器人作業(yè)示意圖
該論文指出，未來(lái)LOAM算法研究將聚焦多傳感器融合算法的性能提升和資源優(yōu)化，尤其在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用將更加深入（如圖2所示）。在果園、溫室大棚等場(chǎng)景中，通過(guò)集成高分辨率LiDAR、多光譜傳感器與輕量化蟲(chóng)情測(cè)報(bào)燈等，農(nóng)業(yè)機(jī)器人將具備實(shí)時(shí)感知作物生長(zhǎng)狀態(tài)、精準(zhǔn)導(dǎo)航和智能作業(yè)的能力。這一技術(shù)的進(jìn)步有望實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)響應(yīng)，如天氣、土壤等變量，從而提升在復(fù)雜農(nóng)田環(huán)境中的穩(wěn)定性與適應(yīng)性。同時(shí)，借助深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，LOAM算法可進(jìn)一步優(yōu)化路徑規(guī)劃與障礙物避讓策略，為農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)和田間巡檢機(jī)器人提供更加智能的決策支持。
圖2 農(nóng)業(yè)場(chǎng)景展望示意圖
未來(lái)研究將聚焦開(kāi)發(fā)輕量化LOAM算法建圖系統(tǒng)，以便在資源有限的農(nóng)業(yè)設(shè)備上高效部署，并通過(guò)優(yōu)化動(dòng)態(tài)場(chǎng)景建圖技術(shù)，增強(qiáng)多設(shè)備協(xié)作與場(chǎng)景適應(yīng)能力，推動(dòng)智能農(nóng)業(yè)裝備在大面積農(nóng)場(chǎng)和特色種植領(lǐng)域的規(guī)模化應(yīng)用。
[1] Guangjie Liu, Kai Huang, Xiaolan Lv, Yuanhao Sun, Hailong Li, Xiaohui Lei, Quanchun Yuan, Lei Shu. Innovations and Refinements in LiDAR Odometry and Mapping: A Comprehensive Review. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2025. DOI: 10.1109/JAS.2025.125198.
