隨著精準農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展，智能農(nóng)機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算法作為實現(xiàn)精準導(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)雜動態(tài)環(huán)境下的性能成為關(guān)鍵問題。
近日，舒磊教授在控制領(lǐng)域國際權(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)檢測等多個關(guān)鍵領(lǐng)域，全面總結(jié)了相關(guān)技術(shù)在復(fù)雜場景中的發(fā)展與應(yīng)用。文章從多傳感器融合、動態(tài)環(huán)境處理及計算優(yōu)化策略等方面系統(tǒng)分析并總結(jié)了LOAM算法的最新進展，指出數(shù)據(jù)同步、實時處理等關(guān)鍵挑戰(zhàn)，并為無人駕駛與機器人等依賴Simultaneous Localization and Mapping（SLAM）技術(shù)的領(lǐng)域提供了未來研究的建議與方向。
該論文深入分析了LiDAR與IMU、攝像頭、GNSS等傳感器的融合方案，探討了如何通過多源數(shù)據(jù)融合提高系統(tǒng)在復(fù)雜動態(tài)環(huán)境下的定位精度與實時性能。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)檢測等核心環(huán)節(jié)的優(yōu)化方法，展示了其在高動態(tài)場景中顯著提升計算效率和定位精度的成果。此外，文章詳細闡述了LOAM算法在城市導(dǎo)航、農(nóng)業(yè)自動化、地下環(huán)境探測等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，展示了該技術(shù)在無人駕駛、農(nóng)業(yè)機器人、地下作業(yè)等復(fù)雜場景中的巨大潛力（如圖1所示）。
圖1 基于LOAM算法的多場景自主機器人作業(yè)示意圖
該論文指出，未來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、溫室大棚等場景中，通過集成高分辨率LiDAR、多光譜傳感器與輕量化蟲情測報燈等，農(nóng)業(yè)機器人將具備實時感知作物生長狀態(tài)、精準導(dǎo)航和智能作業(yè)的能力。這一技術(shù)的進步有望實現(xiàn)農(nóng)機對動態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)的實時響應(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，借助深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)技術(shù)，LOAM算法可進一步優(yōu)化路徑規(guī)劃與障礙物避讓策略，為農(nóng)業(yè)無人機和田間巡檢機器人提供更加智能的決策支持。
圖2 農(nóng)業(yè)場景展望示意圖
未來研究將聚焦開發(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，并通過優(yōu)化動態(tài)場景建圖技術(shù)，增強多設(shè)備協(xié)作與場景適應(yīng)能力，推動智能農(nóng)業(yè)裝備在大面積農(nóng)場和特色種植領(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.
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2025-03-10
