12、农业机器人定位：挑战、解决方案与新方法

农业机器人定位：挑战、解决方案与新方法

1. 引言

精准农业概念的实施需要能够自主导航田间并对选定区域甚至单株植物进行精准处理的机器人。定位不仅是算法问题，也是技术挑战。过去三十年，机器人定位方法众多，其解决方式很大程度取决于环境特点、任务要求以及机器人自身的传感器和计算能力，这表明定位是高度特定领域的问题。

精准农业应用有其特殊性，农业机器人大多在大规模田间作业，作业路径长、覆盖面积大，且需要厘米级的定位精度以进行机械除草或精准投放化学药剂等任务。同时，农业环境多为自然环境，半结构化，有自然植被和人造结构，且随季节和植被生长而变化，这给基于被动视觉的定位方法带来困难。农业设备和任务性质也对定位技术有特定要求，如组件需坚固、可靠、易维护且成本合理。

农业机器人的定位方法大致可分为四类：
- 具有外部参考的定位系统；
- 利用人工地标进行定位；
- 利用田间环境半结构化特性进行定位；
- 从非结构化环境中提取自然特征进行定位。

2. 基于卫星的定位及其局限性

在大规模田间应用精准农业时，通常使用全球导航卫星系统（GNSS），如GPS。高精度定位需要差分GPS（DGPS），它通过地面站传输校正信号，农业DGPS通常能达到亚米级精度。但在某些环境中，如作物田附近的森林或果园的树冠会遮挡卫星信号，降低定位精度。对于机械除草等任务，需要更高精度的实时动态GPS（RTK - GPS），但这种方法安装和维护成本高，可靠的RTK - GPS使用双频和多星座GPS接收器，且需附近地面站的校正信号。单频接收器系统虽更经济，但可靠性低，在卫星数量不足或地面站信号丢失时，定位精度会下降，且校正信号在远离基站时会衰减，通过