最小二乘法與SVM組合的林果行間自主導(dǎo)航方法

劉星星，張 超，張 浩，楊圣慧，江世界，鄭永軍,2※，蘇道畢力格，萬 暢,3

（1. 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院，北京 100083；2. 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備與設(shè)施教育部工程研究中心，北京100083； 3. 塔里木大學(xué)機(jī)械電氣化工程學(xué)院，阿拉爾 843300）

0 引言

自動導(dǎo)航是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)裝備智能化的重要部分，根據(jù)傳感器種類可將導(dǎo)航方式分為激光雷達(dá)導(dǎo)航、GPS/GNSS導(dǎo)航、機(jī)器視覺導(dǎo)航以及多傳感器融合導(dǎo)航等[1-2]。張雄楚等[3]提出一種棗樹樹行視覺導(dǎo)航路徑檢測算法，對于灰棗棗園與駿棗棗園，該算法的路經(jīng)檢測準(zhǔn)確率平均值分別為94%和93%，單幀圖像處理時間分別為0.042和0.046 s，但該算法受到抖動、人像干擾、逆光以及地膜干擾等情況影響時容易產(chǎn)生檢測錯誤。楊洋等[4]提出了一種基于車輪正前方可行走動態(tài)感興趣區(qū)域的玉米行導(dǎo)航線實(shí)時提取算法，該算法提取的導(dǎo)航線與人工提取結(jié)果平均誤差為1.157°，準(zhǔn)確率為96%，單幀圖像處理時間為0.097 56 s。聶森等[5]提出一種基于機(jī)器視覺的果園環(huán)境行間導(dǎo)航算法，該算法能夠提取兩側(cè)樹行的中心線作為導(dǎo)航路徑，但是圖像平均處理時間為1.166 s，算法較為復(fù)雜，處理時間過長，且也會受到光照與落葉的影響。袁池等[6]針對果樹復(fù)雜空間層次造成直線檢測算法失效的問題，提出了一種果樹行中心線檢測算法，單幀圖像處理時間長達(dá)0.6 s，圖像處理算法較復(fù)雜。所以在實(shí)際生產(chǎn)應(yīng)用中，機(jī)器視覺導(dǎo)航技術(shù)受光照強(qiáng)度、視角范圍等條件限制較大[7-9]。魏爽等[10]提出一種基于GNSS的農(nóng)機(jī)自動導(dǎo)航路徑搜索方法與基于預(yù)瞄點(diǎn)搜索的純追蹤模型，導(dǎo)航均方根誤差最大為25.23 cm。熊斌等[11]采用DBS技術(shù)設(shè)計(jì)了一套施藥機(jī)自主導(dǎo)航系統(tǒng)，在果園自動化施藥作業(yè)試驗(yàn)中，導(dǎo)航橫向誤差最大不超過13 cm，橫向誤差平均值不超過3 cm。羅錫文等[12]基于載波相位差分GPS技術(shù)設(shè)計(jì)了一套導(dǎo)航控制系統(tǒng)，并設(shè)計(jì)了地頭跨行轉(zhuǎn)向的控制算法，在直線導(dǎo)航速度為0.8 m/s時，平均誤差不足3 cm，最大誤差不足15 cm。但是盡管現(xiàn)代化果園環(huán)境相對標(biāo)準(zhǔn)，仍然存在果樹枝葉豐茂冠層郁閉的情況，環(huán)境等同于半封閉環(huán)境，衛(wèi)星信號受到樹冠遮擋，容易產(chǎn)生較大誤差，因此在果園作業(yè)環(huán)境中，基于GNSS定位的導(dǎo)航方法還受到一定的限制。激光雷達(dá)受環(huán)境影響較小，具有較強(qiáng)的環(huán)境適應(yīng)性，能夠在戶外實(shí)時獲取作物或果樹輪廓以及環(huán)境、位置信息，近年來在導(dǎo)航、掃描、對靶等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[13-15]。

Oscar等[16]設(shè)計(jì)了一種基于二維激光雷達(dá)的果園自動導(dǎo)航系統(tǒng)，橫向誤差為110 mm，航向角誤差為1.5°。Thanpattranon等[17]利用二維激光雷達(dá)，設(shè)計(jì)了一種適用于果園自動曲線導(dǎo)航行駛系統(tǒng)，與人工駕駛相比，路徑跟蹤平均偏差為275 mm，標(biāo)準(zhǔn)差為9 mm。Bayar等[18]利用廉價激光測距儀實(shí)現(xiàn)拖拉機(jī)在蘋果園中直線行走和地頭轉(zhuǎn)彎，在保證系統(tǒng)穩(wěn)定性情況下，降低了成本。Freitas等[19]利用激光雷達(dá)、編碼器等多傳感器感知果園壟行果樹位置信息，并采用派生卡爾曼濾波器判別植保機(jī)器人相對壟行的位置以及植保機(jī)器人的導(dǎo)航路徑。陳軍等[20]采用SICK LMS291型激光雷達(dá)來模擬果園環(huán)境導(dǎo)航，平均橫向偏差120 mm，最大橫向偏差400 m。賈士偉等[21]提出一種基于激光雷達(dá)的溫室導(dǎo)航定位方法，在走廊環(huán)境中平均橫向偏差為12.7 mm，均方誤差為26.8 mm，溫室道路平坦地帶可實(shí)現(xiàn)自主行走。艾長勝等[22]利用卡爾曼濾波器處理由激光雷達(dá)掃描獲取的果園數(shù)據(jù)信息，并結(jié)合SVM技術(shù)實(shí)現(xiàn)植保機(jī)器人定位，平均橫向偏差為4.22 mm，平均航向偏差為0.72°。毛鵬軍等[23]設(shè)計(jì)了林下自主導(dǎo)航機(jī)器人，采用ROS操作系統(tǒng)，搭載激光雷達(dá)實(shí)現(xiàn)環(huán)境地圖構(gòu)建，在室內(nèi)模擬環(huán)境中能夠規(guī)劃路線、躲避障礙物，實(shí)現(xiàn)一定程度的自主導(dǎo)航。周俊等[24]提出一種利用激光雷達(dá)前后多幀數(shù)據(jù)匹配的農(nóng)業(yè)機(jī)器人定位方法，在密植果園的果樹行間試驗(yàn)中定位誤差約為80 mm，精度基本滿足果園作業(yè)機(jī)器人應(yīng)用需求。

綜上，近年來國內(nèi)外基于激光雷達(dá)的林間導(dǎo)航技術(shù)研究很多，但多針對單一的林間環(huán)境，單一掃描樹冠或者掃描樹干。本研究設(shè)計(jì)一種基于激光雷達(dá)的作業(yè)平臺導(dǎo)航系統(tǒng)，針對冠層相連的桃園行間、冠層不相連的柑橘園行間以及掃描樹干的松樹林行間3種環(huán)境，提出最小二乘法與支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）融合的導(dǎo)航路徑生成算法，研究作業(yè)平臺在林間環(huán)境中的導(dǎo)航性能。

1 導(dǎo)航系統(tǒng)與導(dǎo)航路徑計(jì)算

1.1 系統(tǒng)組成及原理

本研究基于中國農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院設(shè)計(jì)的履帶式噴霧機(jī)（如圖1所示），采用激光雷達(dá)掃描林間作業(yè)環(huán)境，獲取導(dǎo)航基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。該履帶式噴霧機(jī)主要技術(shù)參數(shù)如下：外形尺寸1 575 mm×1 190 mm×1 355 mm（長×寬×高），驅(qū)動系統(tǒng)由48 V、1.3 kW直流無刷電機(jī)與RV50型蝸輪蝸桿減速機(jī)組成，動力系統(tǒng)采用電壓為48 V、容量為45 ah鉛蓄電池，配置6 kW增程器提高續(xù)航能力。

系統(tǒng)總體方案如圖2所示。激光雷達(dá)傳感器獲取兩側(cè)樹行點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過串行接口將數(shù)據(jù)傳輸至上位機(jī)。姿態(tài)傳感器獲取作業(yè)平臺的姿態(tài)信息并通過串行接口傳輸至上位機(jī)。上位機(jī)對點(diǎn)云數(shù)據(jù)及姿態(tài)位姿數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析并計(jì)算出導(dǎo)航路徑后通過串口將控制信號發(fā)送至下位機(jī)；下位機(jī)根據(jù)控制信號輸出脈沖寬度調(diào)制（PWM）信號至電機(jī)驅(qū)動器以驅(qū)動電動機(jī)，實(shí)現(xiàn)作業(yè)平臺的移動。

所用激光雷達(dá)傳感器為上海思嵐科技有限公司的RPLIDAR S1，該激光雷達(dá)具有40 m測距半徑，可在室外環(huán)境下工作，掃描頻率為8～15 Hz可調(diào)。姿態(tài)傳感器選用SC-AHRS-100D2型號姿態(tài)模塊，可提供動靜態(tài)環(huán)境下實(shí)時的、高精度的橫滾角、俯仰角和航向角。姿態(tài)傳感器性能指標(biāo)如表1所示。

表1 100D2型姿態(tài)傳感器性能參數(shù) Table 1 Performance parameters of the attitude sensor of 100D2

1.2 導(dǎo)航路徑計(jì)算

當(dāng)作業(yè)平臺在樹林行間行走時，利用姿態(tài)傳感器獲取的作業(yè)平臺位姿信息，對由激光雷達(dá)獲取的行間數(shù)據(jù)信息做方向上的校正，然后用最小二乘法擬合識別樹行，結(jié)合支持向量機(jī)，獲得樹林行間中心線，以此中心線作為作業(yè)平臺的參考導(dǎo)航線。

1.2.1 激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)校正

作業(yè)平臺在樹行行間行走時，激光雷達(dá)初步掃描捕獲的樹行行間實(shí)況信息如圖3a所示，由于作業(yè)平臺行進(jìn)時有航向偏差，激光雷達(dá)掃描的點(diǎn)云信息在行間行進(jìn)中不能很好分辨出樹林中的行與列，所以用姿態(tài)傳感器的航向信息對激光雷達(dá)點(diǎn)云進(jìn)行角度數(shù)據(jù)校正，排除作業(yè)平臺行進(jìn)時的航向偏差所帶來的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)起始位置的角度干擾，確保每一幀激光雷達(dá)數(shù)據(jù)起始位置的角度相同，以便于后續(xù)數(shù)據(jù)處理分辨出激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的樹行信息。

姿態(tài)傳感器讀取的姿態(tài)數(shù)據(jù)使用四元數(shù)表示，分別為x、y、z、w，為了方便計(jì)算，需要將其轉(zhuǎn)換為歐拉角。四元數(shù)到歐拉角的轉(zhuǎn)換方程為

式中R、P、Y分別代表翻滾（Roll）角、俯仰（Pitch）角、航向（Yaw）角，（°）。作業(yè)平臺在行間初始位置時姿態(tài)傳感器獲取的航向角數(shù)據(jù)記為yaw1，此后每一幀激光雷達(dá)數(shù)據(jù)對應(yīng)的航向角數(shù)據(jù)記為yaw2，激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)需要校正的角度β為

激光雷達(dá)獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)格式為Pi(ri,θi)，其中ri表示第i個點(diǎn)到激光雷達(dá)的距離，m；θi表示第i個點(diǎn)到初始位置的角度，(°)。分別對當(dāng)前幀激光雷達(dá)每個點(diǎn)的角度減去需要校正的角度，如公式（3），校正后激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)為Pi(ri,φi)

為了方便后續(xù)數(shù)據(jù)處理，將經(jīng)過姿態(tài)傳感器校正后的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)由極坐標(biāo)Pi(ri,φi)轉(zhuǎn)為笛卡爾坐標(biāo)Pi(xi,yi)，其轉(zhuǎn)換方程為

式中ir表示一幀激光雷達(dá)數(shù)據(jù)中第i個點(diǎn)到原點(diǎn)的距離，cm；iφ表示第i個點(diǎn)的與原點(diǎn)連線和第1個點(diǎn)與原點(diǎn)連線的夾角，（°）；ix、iy分別表示笛卡爾坐標(biāo)系中第i個點(diǎn)坐標(biāo)，cm。

激光雷達(dá)點(diǎn)云原始數(shù)據(jù)由極坐標(biāo)轉(zhuǎn)為笛卡爾坐標(biāo)系如圖3a，校正后如圖3b。當(dāng)作業(yè)平臺在初始位置時，樹行與車身接近平行，在作業(yè)平臺行進(jìn)過程中，航向角發(fā)生變化，如圖3a所示，樹行線有一定的傾斜，通過位姿傳感器對激光雷達(dá)數(shù)據(jù)角度校正，如圖3b中，樹行線接近水平，此時激光雷達(dá)數(shù)據(jù)起始位置角度與第一幀數(shù)據(jù)起始位置角度相同，以便于后續(xù)數(shù)據(jù)處理分辨出激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的樹行信息。

1.2.2 最小二乘法擬合樹行

由于樹林行間距約為2.5 m，初步濾掉iy>2.5 m與yi<-2.5 m的數(shù)據(jù)，大致保留當(dāng)前樹林行間樹行數(shù)據(jù)信息，并對Pi(xi,yi)中的數(shù)據(jù)分為yi>0與yi<0兩類，yi>0的數(shù)據(jù)集記為一側(cè)樹行激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，記作L1(xi,yi)，yi<0的數(shù)據(jù)集記為另一側(cè)樹行激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，記作L2(xi,yi)，設(shè)L1與L2數(shù)據(jù)集線性回歸方程為

式中m1，m2分別為L1，L2的斜率；b1，b2分別為L1，L2的截距，cm。

最小二乘法擬合直線求解公式為

式中n為一幀激光雷達(dá)數(shù)據(jù)中點(diǎn)的數(shù)量。

將數(shù)據(jù)集L1(xi,yi)，L2(xi,yi)分別代入公式（6），求出對應(yīng)的截距 1m，2m與截距b1，b2，將截距與斜率代入公式（5）分別求得最小二乘法擬合的左右兩側(cè)樹行位置L1，L2，取L1與L2中心線L3，將L3作為分類線，將Pi(xi,yi)中的數(shù)據(jù)分為兩類。中心線L3的方程如公式（7）所示，最小二乘法擬合樹行數(shù)據(jù)如圖4所示。

1.2.3 支持向量機(jī)生成導(dǎo)航線

樹行趨向平行是樹林種植的突出特征，而其平行性展現(xiàn)了兩側(cè)樹行可以進(jìn)行二分類的特點(diǎn)。利用支持向量機(jī)可確定一條與兩側(cè)樹行間隔最大化的最優(yōu)分類線，以此最優(yōu)分類線作為作業(yè)平臺參考導(dǎo)航線。

由圖4中的L3將激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)分為兩類，對于點(diǎn)Pi(xi,yi)有其對應(yīng)的標(biāo)簽zi，對應(yīng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)為(Pi,zi)。

設(shè)分類面函數(shù)為wx+b= 0，即對兩側(cè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行二分類的最優(yōu)分類面，為使分類面對所有樣本正確分類并具備分類間隔，其數(shù)據(jù)需要符合關(guān)系：（l為一幀激光雷達(dá)數(shù)據(jù)中點(diǎn)的數(shù)量）。由此可得分類間隔為2/||||w，將構(gòu)造最優(yōu)分類線的問題轉(zhuǎn)化為具備約束條件的凸優(yōu)化問題，且轉(zhuǎn)化為拉格朗日乘子的目標(biāo)函數(shù)[25]為。其中iα為拉格朗日系數(shù)，iα的值決定與其相對應(yīng)各個激光雷達(dá)掃描點(diǎn)是否為支持向量點(diǎn)。同時在約束條件的限定下需要把目標(biāo)函數(shù)的凸優(yōu)化問題轉(zhuǎn)變成拉格朗日的對偶求取最優(yōu)解的問題。其中α= (α1,α2,… ,αi)[22]

通過對α的求解間接獲取w*與b*最優(yōu)估計(jì)

最終求得最優(yōu)分類線函數(shù)，即參考導(dǎo)航線L

通過支持向量機(jī)生成理想導(dǎo)航線如圖5所示。

1.2.4 最小二乘法與融合算法對比

為提升基于激光雷達(dá)作業(yè)平臺的導(dǎo)航算法通用性，分別在北京市平谷區(qū)桃園、四川廣安縣柑橘園、北京市海淀區(qū)東升八家郊野公園北區(qū)松樹林采集激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)。其中海淀區(qū)東升八家郊野公園北區(qū)松樹林，樹木較為高大，作業(yè)平臺在林間行進(jìn)時，激光雷達(dá)只能掃描到松樹主干；北京市平谷區(qū)桃園與四川廣安縣柑橘園則由于矮化果樹，作業(yè)平臺在林間行進(jìn)時，激光雷達(dá)只能掃描到果樹冠層，其中柑橘園為柑橘樹有間隔種植，桃園桃樹為有行無列冠層相連種植。

圖6為四川省廣安縣柑橘園以最小二乘法與支持向量機(jī)算法得到的導(dǎo)航線對比。

由于柑橘樹冠層枝葉茂密，激光雷達(dá)往往只能掃描到外側(cè)點(diǎn)云，掃描數(shù)據(jù)并不能真實(shí)反映出冠層橫截面，由此采用最小二乘法擬合樹行的結(jié)果并不理想，如圖6淺色樹行部分最小二乘法擬合出的樹行擬合線不能作為實(shí)際樹行位置參考，由此最小二乘法生成的參考導(dǎo)航線算法不適用于掃描冠層的激光雷達(dá)林間導(dǎo)航。

本研究融合算法基于支持向量機(jī)生成的分類邊際線，在于找到分類點(diǎn)云的邊界，對于激光雷達(dá)只能掃描冠層外側(cè)的情況則不受影響，并且能夠在一定程度上排除果樹生長情況和冠層大小不一帶來的干擾。本研究融合算法生成導(dǎo)航線能盡可能的遠(yuǎn)離左右兩側(cè)障礙物，避免在行間自主導(dǎo)航過程中產(chǎn)生的枝葉的碰撞，同時也能適用于多種林間作業(yè)環(huán)境。

1.3 橫向偏差計(jì)算

如圖5所示，激光雷達(dá)坐標(biāo)原點(diǎn)，式（12）中參考導(dǎo)航線為L，所以橫向偏差為激光雷達(dá)到L理想導(dǎo)航線的距離。由于點(diǎn)云數(shù)據(jù)經(jīng)過姿態(tài)傳感器校正，L趨向于水平，斜率較小，采用L距激光雷達(dá)的垂直距離作為橫向偏差，橫向偏差bias計(jì)算公式為

1.4 導(dǎo)航控制

作業(yè)平臺的移動是通過上位機(jī)通過串口通訊給下位機(jī)發(fā)送速度控制指令，下位機(jī)輸出PWM信號，通過電機(jī)驅(qū)動器，控制直流無刷電機(jī)轉(zhuǎn)速而實(shí)現(xiàn)。本研究中用電機(jī)驅(qū)動器驅(qū)動左右兩個電機(jī)，實(shí)現(xiàn)作業(yè)平臺的差速轉(zhuǎn)向。

本研究采用PD控制方式進(jìn)行作業(yè)平臺的導(dǎo)航控制。導(dǎo)航控制的輸入量為作業(yè)平臺的橫向偏差kbias。輸出kU為左右兩側(cè)直流電機(jī)速度差值，用于調(diào)整作業(yè)平臺方向。

式中pK為比例系數(shù)；Kd為積分系數(shù)；Uk為k時刻輸出量，m/s；biask為k時刻橫向偏差，cm；biask-1為k-1時刻橫向偏差，cm。

2 試驗(yàn)與結(jié)果分析

2.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

為檢驗(yàn)基于激光雷達(dá)作業(yè)平臺的導(dǎo)航算法性能，分別在北京市平谷區(qū)桃園、四川廣安縣柑橘園、海淀區(qū)東升八家郊野公園北區(qū)松樹林開展試驗(yàn)。試驗(yàn)場景及場地參數(shù)如表2所示。

表2 試驗(yàn)場景及場地參數(shù) Table 2 Test scene and site parameters

激光雷達(dá)傳感器安裝在作業(yè)平臺的正前方，距離地面垂直高度950 mm（高度可調(diào)），水平掃描，掃描角度為360°，掃描半徑為15 m，角度分辨率為0.333°。履帶作業(yè)平臺的初始速度為0.5 m/s。

在樹林中隨機(jī)挑選3處行間（行1、行2、行3）作為導(dǎo)航試驗(yàn)環(huán)境，每一行重復(fù)導(dǎo)航3次，記錄激光雷達(dá)數(shù)據(jù)、姿態(tài)傳感器數(shù)據(jù)與橫向偏差數(shù)據(jù)。

2.2 結(jié)果與分析

北京市平谷區(qū)桃園、四川廣安縣柑橘園、海淀區(qū)東升八家郊野公園北區(qū)松樹林3處場景中激光雷達(dá)實(shí)時生成參考導(dǎo)航線如圖7所示。

以北京市海淀區(qū)八家郊野公園松樹林試驗(yàn)的場景為例，將作業(yè)平臺導(dǎo)航過程中的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)與姿態(tài)傳感器數(shù)據(jù)用Cartographer建圖并生成行走軌跡，分別在行1、2、3中試驗(yàn)導(dǎo)航效果如圖8所示。

表3為試驗(yàn)時的橫向偏差統(tǒng)計(jì)結(jié)果。由表3可知，在9次導(dǎo)航試驗(yàn)中最大橫向偏差為107.7 mm，橫向偏差絕對值最大為17.8 mm，橫向偏差的標(biāo)準(zhǔn)差最大為18.7 mm，9次試驗(yàn)的導(dǎo)航行走軌跡作圖如圖9所示。其中行2第2次試驗(yàn)中最大橫向偏差處，橫向偏差為98.9 mm；行3第2次試驗(yàn)中最大橫向偏差處，橫向偏差為107.7 mm，這兩次試驗(yàn)此處橫向偏差跳變明顯，此處橫向偏差過大主要是路面不平，激光雷達(dá)隨著車身而動，掃到地面或者松樹樹冠導(dǎo)致。9次試驗(yàn)軌跡沿中線均勻分布，并且能夠快速響應(yīng)并趨向平穩(wěn)，基本滿足行間自主作業(yè)要求。

表3 試驗(yàn)橫向偏差統(tǒng)計(jì) Table 3 Test lateral deviation statistics

圖9中試驗(yàn)軌跡小幅震蕩是由于作業(yè)平臺行進(jìn)過程中，底盤震動較大，導(dǎo)致架設(shè)于底盤之上的激光雷達(dá)小幅震蕩，從而導(dǎo)致的測量誤差。后續(xù)改進(jìn)試驗(yàn)中，或可架設(shè)云臺進(jìn)行改進(jìn)。9次試驗(yàn)軌跡圖中大幅度震蕩是由于PID控制導(dǎo)航時，微分系數(shù)較小，阻尼不夠，導(dǎo)致在震蕩中沒有迅速趨于平穩(wěn)，同時由于沒有采用分段PID控制，導(dǎo)致導(dǎo)航控制不夠精細(xì)。后續(xù)研究中采用分段PID控制，應(yīng)該能夠有所改進(jìn)。9組試驗(yàn)中橫向偏差絕對值的平均值最大為17.8 mm，標(biāo)準(zhǔn)偏差最大為18.7 mm，結(jié)合圖9的運(yùn)行軌跡，表明本研究的基于激光雷達(dá)的作業(yè)平臺導(dǎo)航控制系統(tǒng)能夠讓作業(yè)平臺橫向偏差趨于0以獲得穩(wěn)定的導(dǎo)航行為。

3 結(jié) 論

本文針對傳統(tǒng)導(dǎo)航方式在果園或林間的郁閉環(huán)境中GPS信號弱、光強(qiáng)影響大等問題，提出了基于激光雷達(dá)的林間作業(yè)平臺導(dǎo)航方法，結(jié)論如下：

1）設(shè)計(jì)了最小二乘法與支持向量機(jī)組合的樹林行間導(dǎo)航算法，在桃園、柑橘園和松樹林3種不同環(huán)境進(jìn)行了測試，結(jié)果表明該算法均能有效提取得到參考導(dǎo)航路徑，可適應(yīng)多種復(fù)雜環(huán)境。

2）在松樹林開展了平臺導(dǎo)航試驗(yàn)，將所設(shè)計(jì)算法的預(yù)測導(dǎo)航線與當(dāng)前位置的橫向偏差作為平臺PID控制器的反饋輸入，進(jìn)行平臺行進(jìn)的方向調(diào)節(jié)，結(jié)果表明：在作業(yè)平臺的速度為0.5 m/s條件下，最大橫向偏差為107.7 mm，絕對偏差的平均值不超過17.8 mm，證明該導(dǎo)航方法能滿足作業(yè)平臺在林間自主導(dǎo)航的需求，可為林間地面裝備的自主導(dǎo)航作業(yè)提供一種技術(shù)參考。