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农业复杂场景下多机器人协同SLAM研究进展与展望

文献类型： 中文期刊

作者： 马楠 1 ; 曹姗姗 2 ; 白涛 1 ; 孔繁涛 3 ; 孙伟 2 ;

作者机构： 1.新疆农业大学计算机与信息工程学院

2.中国农业科学院农业信息研究所

3.中国农业科学院农业经济与发展研究所

关键词： 农业复杂场景;多机器人SLAM;协同定位;协同建图;协同框架

期刊名称： 智慧农业(中英文)

ISSN： 2096-8094

年卷期： 2024 年 6 卷 006 期

页码： 23-43

摘要： [目的/意义]在大田作业、野外放牧、果园采收等典型农业应用场景下，多机器人（包括移动式智能农机装备等）高精度快速协同同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）是智慧农业乃至无人农场的关键基础和核心支撑。与单机器人SLAM相比，多机器人协同SLAM具有精度高、范围广、实时性强、扩展性好等优势，但在农业种植和养殖等自然复杂环境下，由于场景动态可变、地形复杂多变、环境丰富多样、通信约束受限等多重因素叠加影响，尚存在诸多问题与挑战。[进展]现有研究主要是从通用基础技术的视角对多机器人SLAM的研究脉络、优缺点、适用条件和关键核心问题等方面进行总结归纳，但缺乏针对农业复杂场景特性的剖析。本研究面向农业复杂场景的主要特征，以“多传感器数据融合—协同定位—协同建图—回环检测”为关键技术主线，分析了多机器人协同SLAM的优缺点及其在农业领域的适用性；从多机器人协同作业的视角，明晰了集中式、分布式和混合式三种主要协同框架的优势、局限性及适用的典型农业应用场景；进而探讨了农业复杂场景下多机器人SLAM存在的多传感器融合精度偏低、协同通信环境受限、相对位姿估计准确性不高等突出问题。[结论/展望]从优化数据融合底层算法、融合深度学习和强化学习、引入大语言模型、应用数字孪生技术等方面，对农业复杂环境下多机器人SLAM的未来发展方向和趋势进行了展望。

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