移动机器人自动导航技术研究进展

第３９卷　第１２期 ２０１１年１２月 西北农林科技大学学报（自然科学版） Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔ　Ａ＆Ｆ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｎａｔ．Ｓｃｉ．Ｅｄ．） Ｖｏｌ．３９ Ｎｏ．１２ Ｄｅｃ．２０１１ ＤＯＩ：ＣＮＫＩ：６１－１３９０／Ｓ．２０１１１０２５．２１３３．０３２ 网络出版时间：２０１１－１０－２５　２１：３３ 网络出版地址：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／６１．１３９０．Ｓ．２０１１１０２５．２１３３．０３２．ｈｔｍｌ 移动机器人自动导航技术研究进展 ＊ 蒋浩然，陈　军，王　虎，雷王利，袁　池 （西北农林科技大学 机械与电子工程学院，陕西 杨凌７１２１００） ［摘　要］　 针对目前果园移动机器人自动导航技术研究现状，综合分析现有的有关文献，依据环境感知方式的 不同，分别讨论了以激光、视觉、机械、电磁、ＧＰＳ、超声波为感知系统的导航方法的研究进展，分析了现有几种导航方 法在精度、实时性、抗干扰能力及系统适应性等方面的优缺点，认为多传感器融合技术可为果园移动机器人的导航提 供更高的精度和稳定性。在此基础上，提出了未来果园移动机器人自动导航技术的发展趋势，即多传感器融合技术 是果园移动机器人感知环境的主要手段，满足果园移动机器人精度和稳定性要求的导航系统将是今后研究的重点。 ［关键词］　果园；移动机器人；导航技术；多传感器融合 ［中图分类号］　ＴＰ２４２．６ ［文献标识码］　Ａ ［文章编号］　１６７１－９３８７（２０１１）１２－０２０７－０７ Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｐｒｏｇｒｅｓｓ　ｏｆ　ａｕｔｏｍａｔｉｃ　ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｆｏｒ ｏｒｃｈａｒｄ　ｍｏｂｉｌｅ　ｒｏｂｏｔ ＪＩＡＮＧ　Ｈａｏ－ｒａｎ，ＣＨＥＮ　Ｊｕｎ，ＷＡＮＧ　Ｈｕ，ＬＥＩ　Ｗａｎｇ－ｌｉ，ＹＵＡＮ　Ｃｈｉ （Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ　ａｎｄ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔ　Ａ＆Ｆ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｙａｎｇｌｉｎｇ，Ｓｈａａｎｘｉ　７１２１００，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ　ｅｘｉｓｔｉｎｇ　ｒｅｌａｔｅｄ　ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｓ　ｗｅｒｅ　ａｎａｌｙｚｅｄ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｃｕｒｒｅｎｔ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｐｒｏｇｒｅｓｓ　ｏｆ　ｔｈｅ ｏｒｃｈａｒｄ　ｍｏｂｉｌｅ　ｒｏｂｏｔ’ｓ　ａｕｔｏｍａｔｉｃ　ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ　ｐｅｒｃｅｐ－ ｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄｓ，ｔｈｅ　ｃｕｒｒｅｎｔ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｓｔａｔｕｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄｓ　ｗｉｔｈ　ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ　ｓｙｓｔｅｍｓ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｌａ－ ｓｅｒ，ｖｉｓｉｏｎ，ｍａｃｈｉｎｅｒｙ，ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｓｍ，ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃ　ａｎｄ　ＧＰＳ　ｗｅｒｅ　ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ　ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ；ｔｈｅ　ａｄｖａｎｔａｇｅｓ ａｎｄ　ｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓ　ｏｆ　ｅａｃｈ　ｍｅｔｈｏｄ　ｉｎ　ｔｅｒｍｓ　ｏｆ　ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　ａｃｃｕｒａｃｙ，ｒｅａｌ　ｔｉｍｅ，ａｎｔｉ－ｊａｍｍｉｎｇ　ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ　ａｎｄ ｔｈｅ　ｆｌｅｘｉｂｉｌｉｔｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｓｙｓｔｅｍ　ｗｅｒｅ　ａｌｓｏ　ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｔｈｅｎ　ｗｅ　ｂｅｌｉｅｖｅ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｍｕｌｔｉ－ｓｅｎｓｏｒ　ｆｕｓｉｏｎ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｃｏｕｌｄ　ｐｒｏｖｉｄｅ　ｈｉｇｈｅｒ　ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ　ａｎｄ　ｓｔａｂｉｌｉｔｙ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｏｒｃｈａｒｄ　ｍｏｂｉｌｅ　ｒｏｂｏｔｓ’ａｕｔｏｍａｔｉｃ　ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ．Ｏｎ　ｔｈａｔ ｂａｓｉｓ，ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｔｈｅ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｔｅｎｄｅｎｃｙ　ｏｆ　ａｕｔｏｍａｔｉｃ　ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｆｏｒ　ｏｒｃｈａｒｄ　ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｆｕｔｕｒｅ，ｍｕｌｔｉ－ｓｅｎｓｏｒ　ｆｕｓｉｏｎ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｗｏｕｌｄ　ｂｅｃｏｍｅ　ｔｈｅ　ｍａｉｎ　ｍｅｔｈｏｄ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ｐｅｒ－ ｃｅｐｔｉｏｎ　ｆｏｒ　ｏｒｃｈａｒｄ　ｍｏｂｉｌｅ　ｒｏｂｏｔ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｅ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　ｓｙｓｔｅｍ　ｗｉｔｈ　ｒｅｑｕｉｒｅｄ　ａｃｃｕ－ ｒａｃｙ　ａｎｄ　ｓｔａｂｉｌｉｔｙ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｏｒｃｈａｒｄ　ｍｏｂｉｌｅ　ｒｏｂｏｔ　ｗｏｕｌｄ　ｂｅ　ｔｈｅ　ｅｍｐｈａｓｉｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｆｕｔｕｒｅ　ｒｅｓｅａｒｃｈ． Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｏｒｃｈａｒｄ；ｍｏｂｉｌｅ　ｒｏｂｏｔ；ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ；ｍｕｌｔｉ－ｓｅｎｓｏｒ　ｆｕｓｉ 　　中国是水果生产大国，但并不是水果产业强 国［１］。目前，我国果园无论面积还是产量均居世界 第一，但果树种植和管理技术落后，果园作业呈现机 械化程度低、劳动强度高、生产成本中劳动力比重大 的特点。针对这一现状，开发适合果园作业的先进 装备势在必行。 农业机器人研究在１９８２年始于日本京都大 学［２］。近３０年来，随着科学技术的飞速发展，农业 ＊ ［收稿日期］　２０１１－０５－２０ ［基金项目］　陕西省自然科学基础研究项目（２００９ＪＭ３０１８）；中央高校基本科研业务费项目（ＱＮ２００９０４１） ［作者简介］　蒋浩然（１９８７－），男，安徽宁国人，在读硕士，主要从事智能化农业装备技术研究。 ［通信作者］　陈　军（１９７０－），男，宁夏固原人，副教授，博士生导师，主要从事智能化农业装备技术研究。 机器人已经成为现代化农业装备研究的重要组成部 分。目前，农业机器人相关理论研究在大田农业领 域已经取得了重要进展［３－１０］。而果园作业现场受自 然环境（坡度、地面障碍、地表条件、气候条件）影响 很大，因此，适用于果园的农业机器人研究难度相对 较大［１１］。自动导航技术是移动机器人研究中的一项 重要内容［１２］，通过导航系统对周围环境的感知，对机 器人进行实时精准定位，能够使机器人完成多项工 作。作为果园移动机器人研究开发的基础工作，果园 移动机器人自动导航系统的研究受到各国学者的重 视，目前使用的导航方式有激光导航、视觉导航、机械 导航、电磁导航、超声波导航、ＧＰＳ导航等。但由于感 知方式及不同果园环境的差异，不同导航方式在果园 中的导航精度和稳定性存在差异。为了建立果园移 动机器人精确稳定的导航系统，本研究对现有导航方 式的研究进展进行了综述，分析了各种导航方式的异 同及优劣，以期为今后果园移动机器人导航系统的研 究提供参考。 １　机械导航 在果园移动机器人导航系统的早期研究中，众 多学者重点关注了机械导航。机械导航具有机构简 单、可靠性高、容易维护等优点。日本生研中心针对 树冠较矮、坡度在６°以下、转弯半径确保在１ｍ以上 的果园开发出了基于管道导航的植保机器人，在果 园内的作业道路上铺设聚乙烯管道，辅助诱导轮沿 管道前进实现无人驾驶作业，机器人行进方向由复 式前轮的辅助诱导轮决定［１３］。这种植保机器人在 日本已经投入到实际应用，但其使用条件有一定限 制，在一些转弯半径较小，坡度较大的果园中尚无法 应用。针对陡坡果园的情况，日本生研中心开发了 回行式和直线式２种多用途单轨车［１４］，日本四国农 业研究中心也开发了在树冠上方行走的单轨车［１５］。 使用单轨车后，农药使用量仅为普通喷洒植保作业 的５０％左右，同时搬运和施肥作业的劳动强度也大 大降低，但在果园中大量铺设这种轨道会提高成本， 而且并没有实现劳动力的完全解放。 国内关于机械导航的研究起步较晚，并且多处于 试验阶段。朱磊磊等［１６］基于曲柄滑块机构原理开发 了一种果园用履带式移动机器人自动导航系统，该系 统采用模糊ＰＩＤ控制，测试结果表明，当机器人以 ０．１５ｍ／ｓ的速度直线行走时，最大跟踪误差小于０．０２ ｍ；机器人转弯半径为２ｍ时，最大跟踪误差小于０．０５ ｍ。此研究目前还处于模拟果园试验阶段，同时机器 人运行速度较低，导致作业效率不高。 ２　电磁导航 电磁导航又称地下埋线导航，由美国在２０世纪 ５０年代最先开发成功，因其具有抗干扰能力强、技 术简单实用、使用寿命长等优点，到２０世纪７０年代 这种导航方式迅速发展并广泛应用于生产［１７］。国 内外学者基于电磁导航原理开发了多款果园移动机 器人导航系统。日本生研中心研究开发了诱导电缆 式果树无人植保机，沿园内作业路线在地下、地面或 空中铺设电缆，机器人沿电缆行走，基于模糊控制理 论行走控制算法［１８］，这款无人植保机已达到了 实用化程度，其不仅可以防止操作者受到农药伤害， 也能够减轻劳动强度。但此种导航方式在铺设电缆 时，电缆的位置和结构计算较为复杂，电缆铺设好后， 改造和维护也较为困难，这些缺点限制了电磁导航的 大规模应用。在国内，中国农业大学的宋健等［１９］在 电磁导航方面进行了深入的研究，研制了多代电磁诱 导农用喷雾机器人，并进行了直线行走和转弯试验， 取得较好的试验结果，但离实际应用仍有距离。 ３　超声波导航 超声波传感器因为其不可接触性，在距离测量 与避障等方面具有显著优势［２０］，因此广泛应用在移 动机器人的障碍物检测、定位等领域。Ｏｇａｗａ等［２１］ 开发了基于超声波导航定位的果园喷药机器人，该 机器人能在葡萄架下自动精确喷洒农药，并准确记 录操作过程。其优点在于通过精确操控和准确记 录，可以实现化学药剂的精确管理，减少了农药的施 用量，符合精细农业的发展方向。但超声波不适合 高速测量，且易受外界环境干扰，探测波束角大［２２］， 同时由于其能量会随着传播距离的增加而衰减，不 能进行远距离测量。因此，超声波传感器多与其他 传感器结合用于果园移动机器人的导航。日本东京 大学结合超声波传感器和红外线传感器开发了车辆 跟随系统，可以由一人操作实现多台机器同时作业， 既减轻了劳动强度，又提高了工作效率［２３］，因此，车 辆跟随系统是今后果园移动机器人的发展趋势。Ｉｉ－ ｄａ等［２４］利用超声波传感器和ＤＧＰＳ对果园移动机 器人进行导航，利用超声波传感器测量果树与机器 人之间的相对位置，其传感器为３对超声波发射接 收装置，两两相距３０ｃｍ。当机器人处于静止状态 时，３个传感器最大平均误差为０．０３ｍ；当机器人以 １．８ｍ／ｓ的速度行驶时，平均误差为０．２ｍ。该研究 ８０２ 西北农林科技大学学报（自然科学版） 第３９卷 表明，将ＧＰＳ和超声波传感器共同用于果园移动机 器人的导航，可以有效提高导航精度。 ４　ＧＰＳ导航 ＧＰＳ是美国于２０世纪７０年代开始研制，并于 １９９４年完全建成的具有三维导航与定位能力的卫 星定位系统。因为具有精度高、速度快、全天候作 业、精准授时测速等优点，ＧＰＳ在车辆导航、精准农 业等领域得到了广泛的应用。但 ＧＰＳ信号在果园 中会受到果树树冠的阻挡，导致果园移动机器人不 能稳定地接收卫星信号，因此在果园中应用ＧＰＳ导 航会有一定的局限性。Ｍｉｎ等［２５］研究了６种常用 的ＧＰＳ接收器在果园中的静态和动态精度，发现 ＧＰＳ接收器的类型对静态和动态精度均有显著影 响，ＧＰＳ天线高度对动态精度有影响。Ｌｅｅ等［２６］以 ＤＧＰＳ为导航传感器，采用模糊控制理论和遗传算 法作为控制方法，研究开发了一款果园植保机器人 的自动导航系统，其ＲＭＳ误差不超过０．３ｍ。王万 章等［２７］利用ＤＧＰＳ和超声波传感器测量果树的冠 径，利用ＤＧＰＳ描述拖拉机的行驶轨迹，其从初始的 拖拉机行驶轨迹看出，ＧＰＳ信号接收效果及定位精 度均不理想，因此又用电子罗盘修正ＧＰＳ信号，但 误差仍相对较大。通过该研究可以看出，ＧＰＳ导航 在果树行间的应用尚存在局限性，只适于树干较小 及枝叶稀疏的果园。在地头转弯时，由于不存在树 冠阻挡，ＧＰＳ接收机可以稳定接收卫星信号。因 此，将ＧＰＳ和其他导航方式综合应用，可以实现移 动机器人在整个果园的自动导航。 ５　激光导航 随着计算技术、电子技术以及控制技术的不断 发展，因激光导航和视觉导航具有能够完全解放劳 动力的优点，研究人员对其给予了更多的关注。近 年来，激光雷达因其测量精度高，能够以较高频率提 供大量距离信息等优点，在移动机器人导航中应用 越来越多［２８］。在室外移动机器人研究中，激光多用 于避障，而在果园环境下，可以利用激光扫描获取的 果树位置信息作为导航信息，实现果园环境下移动 机器人的导航。日本学者开发了基于激光导航的果 园移动机器人导航系统，其采用 Ｈｏｕｇｈ变换检测果 树行，实现了移动机器人在果树行间的直线行走，试 验得到的横向和航向误差分别为０．１１ｍ 和１．５° ［２９－３１］，这个精度能够满足移动机器人在果园中自动 行走的要求。Ｌｅｅ等［３２］基于佛罗里达州柑橘收获现 状，设计了以ＬＭＳ　２００激光扫描仪为导航设备，采 用ＰＩＤ控制的移动机器人跟随控制系统。但上述 研究只对果树行间的直线路径进行了探讨，并未涉 及到曲线路径和地头转弯情况，存在一定的局限性。 Ｈａｍｎｅｒ等［３３］开发了利用激光感知周围环境的果园 多用途自主移动机器人ＡＰＭ，并基于开环控制理论 控制机器人的地头转弯，在不同果园中的转弯成功 率为５０％～９０％，尚缺乏稳定性；该研究中机器人的 转弯性能随果园自身环境的变化而变化，如果地头 存在障碍物缺失情况，系统就无法获取有效导航信 息，因此系统不具有果园环境的普遍适应性。 国内学者将激光导航用于果园移动机器人的研 究起步较晚。刘沛等［３４］设计了基于激光导航的果 园拖拉机自动控制系统，实现了拖拉机在模拟果园 环境下的直线行走功能，在３０ｍ的行驶距离内，最 大横向偏差为０．１５ｍ。此系统的优点在于能够快 速、准确采集果树位置信息，模拟果园环境试验结果 显示该系统可靠性较高，但拖拉机测试速度较低，当 速度提高时，可靠性会随之降低，同时缺乏真实果园 环境的实车试验。于金霞等［３５］对激光的测距性能进 行了研究，分析了激光雷达在不同测量距离、不同反 射率、不同灰度及速度下的统计特性。袁夏等［３６］以 激光雷达为导航传感器，提出了一种可应用于结构化 和半结构化环境的路面提取算法，试验结果表明，该 算法不仅能在结构化环境下提取路面信息，而且可在 路边形状不规则的半结构环境下提取路面信息。以 上研究成果虽对果园移动机器人导航系统的研究具 有一定的参考价值，但由于果园环境非结构化的特 点，还需对以上算法进行改进，使其适于果园这种特 殊环境。 ６　视觉导航 随着计算机技术、数码技术、图像传感器和图像 算法的不断改进，机器视觉在农业工程中的应用更 加广泛［３７－３９］。视觉图像具有收集信息丰富、目标信 息完整等特点，因此成为果园移动机器人导航系统 的一个重要研究方向。目前，果园移动机器人视觉 导航技术的研究主要集中在导航参数的获取和导航 控制算法的设计方面［４０］。 从果园环境中获取的图像存在大量噪声干扰， 果树信息的缺失也会造成图像信息的丢失，上述原 因都会导致移动机器人不能满足实时性要求。为 此，众多学者提出了多种改进图像处理算法。Ｈａｎ 等［４１］提出了一个能够有效获取车辆自动导航系统 ９０２第１２期 蒋浩然，等：移动机器人自动导航技术研究进展 中导航准线的程序。杨庆华等［４２］提出了一种适于 林业环境的改进 Ｈｏｕｇｈ算法，对其进行预定限制， 使运算量减少，可实现批量处理。Ｃｈｅｎ等［４３］提出 了一种果园环境下导航路径识别算法，该算法由中 值滤波、平均灰度转换、阈值分割、边缘检测和直线 检测组成，对采集到的照片用此算法进行处理能取 得较好的结果；但该算法并未在真实果园中进行实 车试验，而在果园中进行图像动态采集时会面临更 多的噪声干扰，所以其性能尚待进一步检验。 立体视觉能够提供三维图像信息，极大地拓展 了视觉导航的研究。Ｔａｋａｈａｓｈｉ等［４４］采用双目视觉 模拟人眼聚焦原理采集物体的三维图像信息，对树 木、苹果和人等物体进行的试验表明，在被测物体宽 度不大、物体颜色及颜色密度的变化能与周围环境 有所区分时，２９ｍ距离范围内的误差为５％～１０％。 双目视觉的方法对于获取物体的三维信息很有效， 但需要提高计算颜色密度平均变化的速度以及图像 处理的速度。Ｒｏｖｉｒａ－Ｍáｓ等［４５－４６］对提高立体视觉 算法的实时性进行了深入研究，先后提出了通过光 谱分析提高地图差异性及通过提取导航有效信息处 理点簇等方法，在果园环境中取得了较好的试验效 果，这些方法在一定程度上解决了立体视觉数据量 大及其非结构性不适合利用传统模型处理的不足， 但该算法的稳定性还需进一步检验。 ７　基于多传感融合技术的导航 果园环境复杂，使用一种传感器往往不能获取 足够的导航信息，同时现代农业对农业机器人的导 航精度、稳定性以及安全性等要求越来越高，单独使 用一种传感器可能会由于果园环境中存在的大量噪 声干扰而产生一些偶然错误，从而影响导航的精度 和稳定性。因此，果园移动机器人导航的发展趋势 是将多种传感器结合使用，融合各自信息，为机器人 的运动提供高精度的导航信息。多传感器信息融合 是指将多个传感器或多源的信息通过一定的算法进 行综合处理，从而得到更准确、更可靠的导航效果。 目前常用的信息融合方法有证据方法、航迹融合的 分层法、贝叶斯方法、卡尔曼滤波法、模糊逻辑推理 法以及神经网络法等［４７］，其中以卡尔曼滤波法和模 糊逻辑法的应用最多。 卡尔曼滤波是 Ｋａｌｍａｎ于１９６０年提出的一种 著名算法，其核心是利用递推的方法估计导航系统 的各种状态，并通过估计的状态去校正系统。该方 法适合低层不确定数据的融合，可在没有存储任何 历史数据的情况下使用［４８］，因此在多传感器融合技 术中得到了广泛应用。Ｋｈｏｔ等［４９］基于苗圃环境设 计了一款机器人导航控制系统，该系统的传感装置 由ＲＴＫ－ＧＰＳ、ＤＭＵ和激光扫描仪组成，利用二阶 自回归模型消除ＲＴＫ－ＧＰＳ中的噪声，并通过改进 的卡尔曼滤波器融合３种传感器信息，试验表明其 对果树的平均定位误差为４．４ｃｍ。该研究表明，基 于卡尔曼滤波融合算法，可使移动机器人导航系统 对果树的定位精度显著提高。Ｌｉｂｂｙ等［５０］研究开发 了一款果园移动机器人的导航控制系统，其应用光 电编码器、车轮转角传感器等内部传感器估计机器 人的初始位姿状态，然后利用卡尔曼滤波器融合通 过激光扫描获得的信息，对机器人的位姿状态进行 修正，此系统在果园中能得到半米级精度的试验结 果。以标准化果园来看，半米精度基本能够满足果 园应用，此系统的优势在于成本相对较低。国内也 有学者研究利用多传感器融合进行果园移动机器人 的导航。Ｃｈｅｎ等［５１］进行了基于内部信息的农业移 动机器人跟踪控制研究，其仅利用内部传感器检测移 动机器人的各种状态信息，同时利用卡尔曼滤波对内 部传感器信息进行融合，并设计模糊控制器，实现了 移动机器人短距离直线跟踪控制，该研究的意义在于 提供了一种能够在视觉导航系统和ＧＰＳ导航系统存 在信息缺失及信号不稳定等情况下，保证对机器人实 现有效控制的方法，可用于移动机器人在果园的果树 行间与地头转弯过渡段的导航。但卡尔曼滤波法的 使用也存在一定的条件限制，如果移动机器人的运动 状态能用线性模型描述且模型误差和传感器的测试 误差能用高斯白噪声模型化，则卡尔曼滤波法可在统 计意义上提供融合数据的最优估计；反之，使用卡尔 曼滤波法的效果将会下降［５２］。而实践表明，果园实 际环境中的噪声往往是有色噪声，因此，在果园环境 中，单纯利用卡尔曼滤波法进行多传感器融合尚存在 一定的局限性。 在多传感器融合过程中，由于融合信息存在不 确定性，不能将其直接归类或采用明确的规则，而模 糊逻辑推理方法不需要精确的数学模型，能够避免 因系统模型不准确而产生的误差，因此，这种方法在 多传感器融合中也得到了广泛采用［４８］。Ｃｈｏ等［５３］ 针对果园中喷洒农药对人身安全伤害较大的问题， 研究开发了智能拖拉机系统用于果树农药的喷洒， 其总共设计了１３条模糊逻辑规则，并运用模糊推理 的方法对机器视觉信息和超声波传感器信息进行融 合，实现了拖拉机在果园中的自动行走。同时，Ｃｈｏ ０１２ 西北农林科技大学学报（自然科学版） 第３９卷 等［５４］还利用同样的思想对ＤＧＰＳ信号和超声波传 感器信号进行融合，将得到有效导航信息用于果园 移动机器人的导航，果园实车试验表明此方法的导 航误差较小。模糊逻辑推理方法在果园移动机器人 导航系统中的应用也存在缺陷：首先，由于模糊逻辑 推理方法主要依据局部信息，缺乏整体考虑，可能会 引起移动机器人的运动稳定性降低；同时，由于移动 机器人是一个高度非线性系统，果园复杂的环境会 产生大量噪声干扰，两者都会导致设计的模糊逻辑 规则不够完善，进而影响传感器的融合效果。 考虑到多传感器融合方法均存在各自的优势和 局限性。国外有学者将两种信息融合方法结合使 用，取得了较好的效果。Ｓｕｂｒａｍａｎｉａｎ等［５５］将激光 传感器、机器视觉、ＩＭＵ惯性导航传感器及超声波 传感器组合用于果园移动机器人的导航，其在多传 感器信息融合中结合使用了卡尔曼滤波法和模糊逻 辑推理方法，首先通过卡尔曼滤波对传感器信息进 行去噪处理，并对这些信息进行融合，考虑到固定参 数的卡尔曼滤波器应用的局限性，其又利用模糊逻 辑推理方法对卡尔曼滤波器参数进行实时更新，期 望获得较高精度的导航信息，并利用模糊控制理论 对移动机器人的运动进行控制，在其所搭建的测试 环境中，当机器人的运动速度为１．８和３．１ｍ／ｓ时， 导航系统的平均误差分别为１．５和１．９ｃｍ，最大误 差不超过４ｃｍ；在果园实车试验中，车辆轨迹的平 均误差小于１０ｃｍ，与Ｓｕｂｒａｍａｎｉａｎ等［５６］之前单独 利用激光和视觉进行导航时得到的试验结果相比， 该系统导航精度与稳定性均大大提高。由此可以预 见，多种传感器融合技术的结合使用，在未来果园移 动机器人的发展中有很大的应用潜力。 ８　研究展望 自动导航技术作为果园移动机器人研究中的一 项重要内容，现已成为该领域的研究热点。目前已 存在的果园移动机器人的导航方式主要有机械、电 磁、超声波、ＧＰＳ、激光及视觉几种。随着计算机技 术、控制技术的发展，激光和视觉导航因具有精度 高、能完全解放劳动力等优点，逐渐成为果园移动机 器人导航系统中应用最多的导航传感器。同时，现 代农业对农业机器人的导航精度、稳定性以及安全 性的要求越来越高，单一的传感器已经不能满足要 求。因此，多传感器融合技术将是未来果园移动机 器人感知环境的主要手段，未来的导航系统将以激 光传感器和视觉传感器为主，结合其他多种传感器， 进行合理组合，形成导航精度高、抗干扰能力强、具 有自适应功能的导航系统。由于果园环境复杂，存 在大量随机噪声，并且传感器信息来源复杂，单独一 种多传感器融合策略并不能很好地融合多源信息， 因此在未来的研究中，需要考虑果园实际环境以及 移动机器人自身的特点，结合多种传感器策略，通过 改进与完善，以获得一种能够适合于果园这种特殊 环境的多传感器融合策略；通过硬件和软件两部分 的研究综合，得到果园移动机器人的最佳导航系统， 以满足现代农业对导航精度、稳定性和安全性越来 越高的要求。 ［参考文献］ ［１］　王万章，洪添胜，李　捷，等．果树农药精确喷雾技术 ［Ｊ］．农业 工程学报，２００４，２０（６）：９８－１０１． Ｗａｎｇ　Ｗ　Ｚ，Ｈｏｎｇ　Ｔ　Ｓ，Ｌｉ　Ｊ，ｅｔ　ａｌ．Ｒｅｖｉｅｗ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｐｅｓｔｉｃｉｄｅ　ｐｒｅｃｉ－ ｓｉｏｎ　ｏｒｃｈａｒｄ　ｓｐｒａｙｉｎｇ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｔｈｅ ＣＳＡＥ，２００４，２０（６）：９８－１０１．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ） ［２］　近藤直，门田充司，野口伸．农业机器人：Ⅰ．基础和理论 ［Ｍ］． 乔　军，陈兵旗，译．北京：中国农业大学出版社，２００９． Ｎａｏｓｈｉ　Ｋ，Ｍｉｔｓｕｊｉ　Ｍ，Ｎｏｂｏｒｕ　Ｎ．Ａｇｒｉ－ｒｏｂｏｔ：Ⅰ．Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ ａｎｄ　ｔｈｅｏｒｙ［Ｍ］．Ｑｉａｏ　Ｊ，Ｃｈｅｎ　Ｂ　Ｑ，ｔｒａｎｓｌａｔｅ．Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｃｈｉｎａ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　Ｐｒｅｓｓ，２００９．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ） ［３］　Ｎｏｂｏｒｕ　Ｎ．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ａ　ｍａｓｔｅｒ－ｓｌａｖｅ　ｒｏｂｏｔ　ｓｙｓｔｅｍ　ｆｏｒ　ｆａｒｍ ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ　ａｎｄ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ　ｉｎ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，２００４，４４ （１）：１－１９． ［４］　Ｓｕｇｉｕｒａｌ　Ｒ．Ｒｅｍｏｔｅ　ｓｅｎｓｉｎｇ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｆｏｒ　ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ　ｍｏｎｉｔｏ－ ｒｉｎｇ　ｕｓｉｎｇ　ａｎ　ｕｎｍａｎｎｅｄ　ｈｅｌｉｃｏｐｔｅｒ［Ｊ］．Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒ－ ｉｎｇ，２００５，９０（４）：３６９－３７９． ［５］　Ｍｅｈｔａ　Ｓ　Ｓ，Ｂｕｒｋｓａ　Ｔ　Ｆ，Ｄｉｘｏｎｂ　Ｗ　Ｅ．Ｖｉｓｉｏｎ－ｂａｓｅｄ　ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ　ａ　ｗｈｅｅｌｅｄ　ｍｏｂｉｌｅ　ｒｏｂｏｔ　ｆｏｒ　ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ：Ａ　ｄａｉｓｙ－ ｃｈａｉｎｉｎｇ　ａｐｐｒｏａｃｈ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ　ａｎｄ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ　ｉｎ　Ａｇｒｉｃｕｌ－ ｔｕｒｅ，２００８，６３：２８－３７． ［６］　Ｓｔａｒｃｅｖｉｃａ　Ｎ，Ｔｈｕｌｌｎｅｒ　Ｃ，Ｂｕｘ　Ｍ，ｅｔ　ａｌ．３Ｄｐａｔｈ　ｐｌａｎｎｉｎｇ　ｆｏｒ　ａ ｂｉｏｍａｓｓ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｒｏｂｏｔ　ｖｉａ　ｍｏｔｉｏｎ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ－Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ，２０１０，２６（１）：１０９－ １１８． ［７］　Ｈｕａｎｇ　Ｙ　Ｊ，Ｌｅｅ　Ｆ　Ｆ．Ａｎ　ａｕｔｏｍａｔｉｃ　ｍａｃｈｉｎｅ　ｖｉｓｉｏｎ－ｇｕｉｄｅｄ　ｇｒａｓｐｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ　ｆｏｒ　Ｐｈａｌａｅｎｏｐｓｉｓ　ｔｉｓｓｕｅ　ｃｕｌｔｕｒｅ　ｐｌａｎｔｌｅｔｓ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ　ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ　ｉｎ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，２０１０，７０：４２－５１． ［８］　Ｇａｒｃíａ－Ｐéｒｅｚ　Ｌ，Ｇａｒｃíａ－Ａｌｅｇｒｅ　Ｍ　Ｃ，Ｒｉｂｅｉｒｏ　Ａ，ｅｔ　ａｌ．Ａｎ　ａｇｅｎｔ ｏｆ　ｂｅｈａｖｉｏｕｒ　ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ　ｆｏｒ　ｕｎｍａｎｎｅｄ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｏｆ　ａ　ｆａｒｍｉｎｇ　ｖｅ－ ｈｉｃｌｅ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ　ａｎｄ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ　ｉｎ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，２００８，６０： ３９－４８． ［９］　Ａｌｂｅｒｔｏ　Ｔ，Ｘａｖｉｅｒ　Ｐ　Ｂ，Ｇｏｎｚａｌｏ　Ｐ．Ａ　ｎｅｗ　ｖｉｓｉｏｎ－ｂａｓｅｄ　ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ　ｓｐｒａｙｉｎｇ　ｉｎ　ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ　ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ ａｎｄ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ　ｉｎ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，２０１０，７０：１４４－１５５． ［１０］　罗锡文，张智刚，赵祚喜，等．东方红Ｘ－８０４拖拉机的ＤＧＰＳ自 动导航控制系统 ［Ｊ］．农业工程学报，２００９，２５（１１）：１３９－１４５． Ｌｕｏ　Ｘ　Ｗ，Ｚｈａｎｇ　Ｚ　Ｇ，Ｚｈａｏ　Ｚ　Ｘ，ｅｔ　ａｌ．Ｄｅｓｉｇｎ　ｏｆ　ＤＧＰＳ　ｎａｖｉｇａ－ １１２第１２期 蒋浩然，等：移动机器人自动导航技术研究进展 ｔｉｏｎ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｓｙｓｔｅｍ　ｆｏｒ　Ｄｏｎｇｆａｎｇｈｏｎｇ　Ｘ－８０４ｔｒａｃｔｏｒ［Ｊ］． Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ＣＳＡＥ，２００９，２５（１１）：１３９－１４５．（ｉｎ　Ｃｈｉ－ ｎｅｓｅ） ［１１］　李竞驰．果园多作业辅佐机器人系统研究与设计 ［Ｄ］．辽宁沈 阳：沈阳工业大学，２００７． Ｌｉ　Ｊ　Ｃ．Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｆ　ａ　ｒｏｂｏｔ　ｓｙｓｔｅｍ　ｆｏｒ　ｍｕｌｔｉ－ａｓｓｉｓｔａｎｔ　ｍａｎａｇ－ ｉｎｇ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｏｒｃｈａｒｄ　ａｎｄ　ｉｔｓ　ｄｅｓｉｇｎ［Ｄ］．Ｓｈｅｎｙａｎｇ，Ｌｉａｏｎｉｎｇ： Ｓｈｅｎｙａｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００７．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ） ［１２］　田海清，应义斌，张方明．农业车辆导航系统中自动控制技术 的研究进展 ［Ｊ］．农业机械学报，２００５，３６（７）：１４８－１５２． Ｔｉａｎ　Ｈ　Ｑ，Ｙｉｎｇ　Ｙ　Ｂ，Ｚｈａｎｇ　Ｆ　Ｍ．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｃｏｎｔｒｏｌ　ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ　ｆｏｒ　ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　ｖｅｈｉｃｌｅ　ｇｕｉｄａｎｃｅ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓ－ ａｃｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｓｏｃｉｅｔｙ　ｆｏｒ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｍａｃｈｉｎｅｒｙ， ２００５，３６（７）：１４８－１５２．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ） ［１３］　近藤直，门田充司，野口伸．农业机器人：Ⅱ．机构和事例 ［Ｍ］．孙　明，李民赞，译．北京：中国农业大学出版社，２００９． Ｎａｏｓｈｉ　Ｋ，Ｍｉｔｓｕｊｉ　Ｍ，Ｎｏｂｏｒｕ　Ｎ．Ａｇｒｉ－ｒｏｂｏｔ：Ⅱ．Ｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ ａｎｄ　ｐｒａｃｔｉｃｅ［Ｍ］．Ｓｕｎ　Ｍ，Ｌｉ　Ｍ　Ｚ，ｔｒａｎｓｌａｔｅ．Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｃｈｉｎａ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　Ｐｒｅｓｓ，２００９．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ） ［１４］　Ｋｏｉｃｈｉｒｏ　Ｏ，Ｍａｓａｈｉｒｏ　Ｍ，Ｙｕｊｉ　Ｎ，ｅｔ　ａｌ．Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｆａｒｍ ｗｏｒｋ　ｂｙ　ａｎ　ｏｖｅｒｈｅａｄ　ｍｏｎｏｒａｉｌ　ｓｙｓｔｅｍ　ｉｎ　ｓｔｅｅｐ　ｓｌｏｐｅｄ　ｃｉｔｒｕｓ ｏｒｃｈａｒｄｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｊａｐａｎｅｓｅ　Ｓｏｃｉｅｔｙ　ｏｆ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｍａｃｈｉｎｅｒｙ，１９９６，５８（３）：１０３－１０９． ［１５］　Ｍｉｋｉｏ　Ｋ，Ｓａｔｏｓｈｉ　Ｙ，Ｋｅｉｊｉ　Ａ，ｅｔ　ａｌ．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ｍｕｌｔｉｐｕｒ－ ｐｏｓｅ　ｍｏｎｏｒａｉｌ　ｆｏｒ　ｈｉｌｌｓｉｄｅ　ｏｒｃｈａｒｄｓ（Ｐａｒｔ　２）：Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ Ｓ－ｓｈａｐｅｄ　ｍｏｎｏｒａｉｌ　ｓｙｓｔｅｍ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｏｆ　ｆｉｅｌｄ　ｔｅｓｔ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｊａｐａｎｅｓｅ　Ｓｏｃｉｅｔｙ　ｏｆ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｍａｃｈｉｎｅｒｙ， ２００８，７０（３）：１１５－１２３． ［１６］　朱磊磊，陈　军，白晓鸽，等．基于曲柄滑块机构原理导航的农 业机器人设计 ［Ｊ］．农业机械学报，２００９，４０（Ｓ１）：３３－３６． Ｚｈｕ　Ｌ　Ｌ，Ｃｈｅｎ　Ｊ，Ｂａｉ　Ｘ　Ｇ，ｅｔ　ａｌ．Ｄｅｓｉｇｎ　ｏｆ　ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　ｒｏｂｏｔ ｎａｖｉｇａｔｅｄ　ｂｙ　ｔｈｅ　ｓｌｉｄｅｒ－ｃｒａｎｋ　ｍｅｃｈａｎｉｓｍ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｆ ｔｈｅ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｓｏｃｉｅｔｙ　ｆｏｒ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｍａｃｈｉｎｅｒｙ，２００９，４０ （Ｓ１）：３３－３６．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ） ［１７］　杨世胜，张　宾，于曙风，等．电磁诱导农用喷雾机器人路径导 航系统的设计与实现 ［Ｊ］．机器人，２００７，２９（１）：７８－８１，８７． Ｙａｎｇ　Ｓ　Ｓ，Ｚｈａｎｇ　Ｂ，Ｙｕ　Ｓ　Ｆ，ｅｔ　ａｌ．Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　ｓｙｓｔｅｍ　ｏｆ　ｓｐｒａ－ ｙｉｎｇ　ｒｏｂｏｔ　ｂｙ　ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ　ｇｕｉｄａｎｃｅ［Ｊ］．Ｒｏｂｏｔ，２００７，２９ （１）：７８－８１，８７．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ） ［１８］　Ｋｏｉｃｈｉ　Ｔ，Ｓｕｍｉｈｉｋｏ　Ｍ，Ｔｏｍｏｈｉｋｏ　Ｉ，ｅｔ　ａｌ．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ｍｉ－ ｃｒｏｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ　ｄｒｉｖｅｒｌｅｓｓ　ａｉｒ　ｂｌａｓｔ　ｓｐｒａｙｅｒ：Ⅰ．Ｕｎ－ ｍａｎｎｅｄ　ｔｒａｖｅｌｉｎｇ　ｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｊａｐａｎｅｓｅ　Ｓｏｃｉｅｔｙ ｏｆ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｍａｃｈｉｎｅｒｙ，１９９６，５８（６）：１０１－１１０． ［１９］　宋　健，张　宾，张铁中．电磁诱导式喷雾机器人导航系统 ［Ｊ］．农业机械学报，２００５，３６（１２）：９１－９４． Ｓｏｎｇ　Ｊ，Ｚｈａｎｇ　Ｂ，Ｚｈａｎｇ　Ｔ　Ｚ．Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　ｓｙｓｔｅｍ　ｏｆ　ｓｐｒａｙｉｎｇ ｒｏｂｏｔ　ｂｙ　ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ　ｇｕｉｄａｎｃｅ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｔｈｅ Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｓｏｃｉｅｔｙ　ｆｏｒ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｍａｃｈｉｎｅｒｙ，２００５，３６（１２）：９１－ ９４．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ） ［２０］　李建平，林妙玲．自动导航技术在农业工程中的应用研究进展 ［Ｊ］．农业工程学报，２００６，２２（９）：２３２－２３６． Ｌｉ　Ｊ　Ｐ，Ｌｉｎ　Ｍ　Ｌ．Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｐｒｏｇｒｅｓｓ　ｏｆ　ａｕｔｏｍａｔｉｃ　ｇｕｉｄａｎｃｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ　ａｐｐｌｉｅｄ　ｉｎ　ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓａｃ－ ｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ＣＳＡＥ，２００６，２２（９）：２３２－２３６．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ） ［２１］　Ｏｇａｗａ　Ｙ，Ｋｏｎｄｏ　Ｎ，Ｍｏｎｔａ　Ｍ，ｅｔ　ａｌ．Ｐｅｓｔｉｃｉｄｅ　ｒｏｂｏｔ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ ｔｈｅ　ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃ　ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ［Ｊ］．Ｆｉｅｌｄ　ａｎｄ　Ｓｅｒｖ－ ｉｃｅ　Ｒｏｂｏｔｉｃｓ，２００６，２４：３９－５４８． ［２２］　梁焕兵．基于ＲＦＩＤ和超声波传感器的移动机器人研制及导 航研究 ［Ｄ］．湖北武汉：武汉理工大学，２００９． Ｌｉａｎｇ　Ｈ　Ｂ．Ｄｅｓｉｇｎ　ｏｆ　ｍｏｂｉｌｅ　ｒｏｂｏｔ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＲＦＩＤ　ａｎｄ　ｕｌｔｒａ－ ｓｏｎｉｃ　ｓｅｎｓｏｒ　ａｎｄ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｆ　ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ［Ｄ］．Ｗｕｈａｎ，Ｈｕｂｅｉ： Ｗｕｈａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００９．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ） ［２３］　Ｔｏｒｉｉ　Ｔ．Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｉｎ　ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ　ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ　ｖｅｈｉｃｌｅｓ　ｉｎ　Ｊａｐａｎ ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ　ａｎｄ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ　ｉｎ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，２０００，２５（１）： １３３－１５３． ［２４］　Ｉｉｄａ　Ｍ，Ｂｕｒｋｓ　Ｔ　Ｆ．Ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃ　ｓｅｎｓｏｒ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｆｏｒ　ａｕｔｏ－ ｍａｔｉｃ　ｓｔｅｅｒｉｎｇ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｏｆ　ｏｒｃｈａｒｄ　ｔｒａｃｔｏｒ［Ｃ］／／Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｆｏｒ　Ｏｆｆ－Ｒｏａｄ　Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　２６－２７ Ｊｕｌｙ，２００２Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ．Ｃｈｉｃａｇｏ，Ｉｌｌｉｎｏｉｓ，ＵＳＡ：ＡＳＡＢＥ，２００２： ２２１－２２９． ［２５］　Ｍｉｎ　Ｍ，Ｅｈｓａｎｉ　Ｒ，Ｓａｌｙａｎｉ　Ｍ．Ｄｙｎａｍｉｃ　ａｃｃｕｒａｃｙ　ｏｆ　ＧＰＳ　ｒｅｃｅｉｖ－ ｅｒｓ　ｉｎ　ｃｉｔｒｕｓ　ｏｒｃｈａｒｄｓ［Ｊ］．Ａｐｐｌｉｅｄ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ｉｎ　Ａｇｒｉｃｕｌ－ ｔｕｒｅ，２００８，２４（６）：８６１－８６８． ［２６］　Ｌｅｅ　Ｊ　Ｈ，Ｃｈｏ　Ｓ　Ｉ，Ｌｅｅ　Ｊ　Ｙ．Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ　ｓｐｅｅｄ　ｓｐｒａｙｅｒ　ｕｓｉｎｇ ＤＧＰＳ　ａｎｄ　ｆｕｚｚｙ　ｃｏｎｔｒｏｌ［Ｊ］．Ｋｏｒｅａｎ　Ｓｏｃ　Ａｇｒｉｃ　Ｍａｃｈ，１９９８，２３ （１）：７５－８２． ［２７］　王万章，洪添胜，陆永超，等．基于超声波传感器和ＤＧＰＳ的果 树冠径检测 ［Ｊ］．农业工程学报，２００６，２２（８）：１５８－１６１． Ｗａｎｇ　Ｗ　Ｚ，Ｈｏｎｇ　Ｔ　Ｓ，Ｌｕ　Ｙ　Ｃ，ｅｔ　ａｌ．Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ｏｆ　ｔｒｅｅ　ｃａｎ－ ｏｐｙ　ｄｉａｍｅｔｅｒ　ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃ　ｓｅｎｓｏｒ　ａｎｄ ＤＧＰＳ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ＣＳＡＥ，２００６，２２（８）：１５８－１６１． （ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ） ［２８］　李云翀，何克忠．基于激光雷达的室外移动机器人避障与导航 新方法 ［Ｊ］．机器人，２００６，２８（３）：２７５－２７８． Ｌｉ　Ｙ　Ｃ，Ｈｅ　Ｋ　Ｚ．Ａ　ｎｏｖｅｌ　ｏｂｓｔａｃｌｅ　ａｖｏｉｄａｎｃｅ　ａｎｄ　ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ　ｆｏｒ　ｏｕｔｄｏｏｒ　ｍｏｂｉｌｅ　ｒｏｂｏｔ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｌａｓｅｒ　ｒａｄａｒ［Ｊ］．Ｒｏ－ ｂｏｔ，２００６，２８（３）：２７５－２７８．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ） ［２９］　Ｒｙｏ　Ｔ，Ｎｏｂｏｒｕ　Ｎ，Ａｋｉｒａ　Ｍ．Ａｕｔｏｍａｔｉｃ　ｇｕｉｄａｎｃｅ　ｗｉｔｈ　ａ　ｌａｓｅｒ ｓｃａｎｎｅｒ　ｆｏｒ　ａ　ｒｏｂｏｔ　ｔｒａｃｔｏｒ　ｉｎ　ａｎ　ｏｒｃｈａｒｄ［Ｃ］／／Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｆｏｒ　Ｏｆｆ－Ｒｏａｄ　Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　７－８ Ｏｃｔｏｂｅｒ　２００４Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ．Ｋｙｏｔｏ，Ｊａｎｐａｎ：ＡＳＡＢＥ，２００４：３６９－ ３７３． ［３０］　Ｏｓｃａｒ　Ｃ　Ｂ　Ｊ，Ａｋｉｒａ　Ｍ，Ｋａｚｕｎｏｂｕ　Ｉ，ｅｔ　ａｌ．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ａｎ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ　ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　ｓｙｓｔｅｍ　ｕｓｉｎｇ　ａ　ｔｗｏ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ　ｌａｓｅｒ ｓｃａｎｎｅｒ　ｉｎ　ａｎ　ｏｒｃｈａｒｄ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒ－ ｉｎｇ，２００７，９６（２）：１３９－１４９． ［３１］　Ｏｓｃａｒ　Ｃ　Ｂ　Ｊ，Ｋａｚｕｎｏｂｕ　Ｉ，Ｎｏｂｏｒｕ　Ｎ．Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄ　ｆｏｒ　２－ Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ　ｌａｓｅｒ　ｓｃａｎｎｅｒ　ａｔｔａｃｈｅｄ　ｏｎ　ａ　ｒｏｂｏｔ　ｖｅｈｉｃｌｅ［Ｃ］／／ Ｔｈｅ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｆｅｄｅｒａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ａｕｔｏｍａｔｉｃ　Ｃｏｎｔｒｏｌ，Ｐｒｏｃｅｅｄ－ ｉｎｇｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　１７ｔｈ　Ｗｏｒｌｄ　Ｃｏｎｇｒｅｓｓ，Ｓｅｏｕｌ，Ｋｏｒｅａ：ＩＦＡＣ，２００８： １５９６－１６０１． ［３２］　Ｌｅｅ　Ｋ　Ｈ，Ｅｈｓａｎｉ　Ｒ，Ｓｃｈｕｅｌｌｅｒ　Ｊ　Ｋ．Ｆｏｒｗａｒｄ　ｍｏｖｅｍｅｎｔ　ｓｙｎ－ ｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｗｏ　ｖｅｈｉｃｌｅｓ　ｉｎ　ｐａｒａｌｌｅｌ　ｕｓｉｎｇ　ａ　ｌａｓｅｒ　ｓｃａｎｎｅｒ ［Ｊ］．Ａｐｐｌｉｅｄ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ｉｎ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，２００７，２３（６）：８２７－ ２１２ 西北农林科技大学学报（自然科学版） 第３９卷 ８３４． ［３３］　Ｈａｍｎｅｒ　Ｂ，Ｓｉｎｇｈ　Ｓ，Ｂｅｒｇｅｒｍａｎ　Ｍ．Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ　ｏｒｃｈａｒｄ　ｅｆｆｉｃｉｅｎ－ ｃｙ　ｗｉｔｈ　ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ　ｕｔｉｌｉｔｙ　ｖｅｈｉｃｌｅｓ［ＥＢ／ＯＬ］．（２０１０－０４－２０）． ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｌｉｄｅｓｈａｒｅ．ｎｅｔ／ＣＡＳＣｒｏｐ／ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ－ｏｒｃｈａｒｄ－ｅｆ－ ｆｉｃｉｅｎｃｙ－ｗｉｔｈ－ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ－ｕｉｌｉｔｙ－ｖｅｈｉｃｌｅｓ． ［３４］　刘　沛，陈　军，张明颖．基于激光导航的果园拖拉机自动控 制系统 ［Ｊ］．农业工程学报，２０１１，２７（３）：１９６－１９９． Ｌｉｕ　Ｐ，Ｃｈｅｎ　Ｊ，Ｚｈａｎｇ　Ｍ　Ｙ．Ａｕｔｏｍａｔｉｃ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｓｙｓｔｅｍ　ｏｆ　ｏｒ－ ｃｈａｒｄ　ｔｒａｃｔｏｒ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｌａｓｅｒ　ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｆ ｔｈｅ　ＣＳＡＥ，２００６，２７（３）：１９６－１９９．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ） ［３５］　于金霞，蔡自兴，邹小兵．基于激光雷达的移动机器人障碍测 距研究 ［Ｊ］．传感器与微系统，２００６，２５（５）：３１－３３，３６． Ｙｕ　Ｊ　Ｘ，Ｃａｉ　Ｚ　Ｘ，Ｚｏｕ　Ｘ　Ｂ．Ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　ｏｂｓｔａｃｌｅｓ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ｍｏ－ ｂｉｌｅ　ｒｏｂｏｔ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｌａｓｅｒ　ｓｃａｎｎｅｒ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓｄｕｃｅｒ　ａｎｄ　Ｍｉｃｒｏ－ ｓｙｓｔｅｍ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，２００６，２５（５）：３１－３３，３６．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ） ［３６］　袁　夏，赵春霞，陈得宝，等．一种基于激光雷达的路面提取算 法 ［Ｊ］．中国图像图形学报，２００９，１４（１０）：２０３５－２０４１． Ｙｕａｎ　Ｘ，Ｚｈａｏ　Ｃ　Ｘ，Ｃｈｅｎ　Ｄ　Ｂ，ｅｔ　ａｌ．Ｒｏａｄ－ｓｕｒｆａｃｅ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｒａｄａｒ　ｓｅｎｓｉｎｇ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｉｍａｇｅ　ａｎｄ　Ｇｒａｐｈｉｃｓ， ２００９，１４（１０）：２０３５－２０４１．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ） ［３７］　Ｔｉｌｌｅｔｔ　Ｎ　Ｄ，Ｈａｇｕｅ　Ｔ．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ－ｖｉｓｉｏｎ－ｂａｓｅｄ　ｈｏｅ　ｇｕｉｄａｎｃｅ　ｆｏｒ ｃｅｒｅａｌｓ：Ａｎ　ｉｎｉｔｉａｌ　ｔｒｉａｌ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒ－ ｉｎｇ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ，１９９９，７４：２２５－２３６． ［３８］　Ｐｉｎｔｏ　Ｆ　Ａ　Ｃ，Ｒｅｉｄ　Ｊ　Ｆ，Ｚｈａｎｇ　Ｑ．Ｖｅｈｉｃｌｅ　ｇｕｉｄａｎｃｅ　ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ　ｆｒｏｍ　ｃｒｏｐ　ｒｏｗ　ｉｍａｇｅｓ　ｕｓｉｎｇ　ｐｒｉｎｃｉｐａｌ　ｃｏｍｐｏ－ ｎｅｎｔ　ａｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｒｅ－ ｓｅａｒｃｈ，２０００，７５：２５７－２６４． ［３９］　丁幼春，王书茂．联合收获机视觉导航控制系统设计与试验 ［Ｊ］．农业机械学报，２０１０，４１（５）：１３８－１４２． Ｄｉｎｇ　Ｙ　Ｃ，Ｗａｎｇ　Ｓ　Ｍ．Ｖｉｓｉｏｎ　ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｓｙｓｔｅｍ　ｆｏｒ　ｃｏｍ－ ｂｉｎｅ　ｈａｒｖｅｓｔｅｒ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｓｏｃｉｅｔｙ　ｆｏｒ　Ａｇｒｉ－ ｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｍａｃｈｉｎｅｒｙ，２０１０，４１（５）：１３８－１４２．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ） ［４０］　王福娟，张　宾．农业车辆视觉导航技术研究进展 ［Ｊ］．农机 化研究，２００８（１１）：２２３－２２６． Ｗａｎｇ　Ｆ　Ｊ，Ｚｈａｎｇ　Ｂ．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｉｎ　ｖｉｓｉｏｎ　ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　ｔｅｃｈｎｏｌ－ ｏｇｙ　ｏｆ　ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　ｖｅｈｉｃｌｅ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｍｅｃｈａ－ ｎｉｚａｔｉｏｎ，２００８（１１）：２２３－２２６．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ） ［４１］　Ｈａｎ　Ｓ，Ｄｉｃｋｓｏｎ　Ｍ　Ａ，Ｎｉ　Ｂ，ｅｔ　ａｌ．Ａ　ｒｏｂｕｓｔ　ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ　ｔｏ　ｏｂｔａｉｎ ａｇｕｉｄａｎｃｅ　ｄｉｒｅｃｔｒｉｘ　ｆｏｒ　ｖｉｓｉｏｎ－ｂａｓｅｄ　ｖｅｈｉｃｌｅ　ｇｕｉｄａｎｃｅ　ｓｙｓｔｅｍｓ ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ　ａｎｄ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ　ｉｎ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，２００４，４３（３）： １７９－１９５． ［４２］　杨庆华，吴佳艺，鲍官军，等．农林环境机器视觉导航路径生成 算法及应用 ［Ｊ］．农业机械学报，２００９，４０（３）：１４７－１５１． Ｙａｎｇ　Ｑ　Ｈ，Ｗｕ　Ｊ　Ｙ，Ｂａｏ　Ｇ　Ｊ，ｅｔ　ａｌ．Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ　ｏｆ　ｐａｔｈ　ｇｕｉｄ－ ａｎｃｅ　ｌｉｎｅ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｖｉｓｉｏｎ　ａｎｄ　ｔｈｅｉｒ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ　ｉｎ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ　ａｎｄ　ｆｏｒｅｓｔｒｙ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｔｈｅ Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｓｏｃｉｅｔｙ　ｆｏｒ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｍａｃｈｉｎｅｒｙ，２００９，４０（３）：１４７－ １５１．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ） ［４３］　Ｃｈｅｎ　Ｊ，Ｙｕａｎ　Ｃ，Ｚｈａｎｇ　Ｗ　Ｈ．Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ　ｏｆ　ｍａｃｈｉｎｅ　ｖｉｓｉｏｎ－ ｂａｓｅｄ　ｇｕｉｄａｎｃｅ　ｐａｔｈ　ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　ｉｎ　ｏｒｃｈａｒｄ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ［Ｒ］． Ｋｙｏｔｏ，Ｊａｐａｎ：Ｋｙｏｔｏ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０１０． ［４４］　Ｔａｋａｈａｓｈｉ　Ｔ，Ｚｈａｎｇ　Ｓ　Ｈ，Ｆｕｋｕｃｈｉ　Ｈ．Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ　ｏｆ　３－Ｄ　ｉｎ－ ｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｂｙ　ｂｉｎｏｃｕｌａｒ　ｓｔｅｒｅｏ　ｖｉｓｉｏｎ　ｆｏｒ　ｖｅｈｉｃｌｅ　ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｔｈｒｏｕｇｈ　ａｎ　ｏｒｃｈａｒｄ ［Ｃ］／／Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｆｏｒ　Ｏｆｆ－ Ｒｏａｄ　Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　２６－２７Ｊｕｌｙ，２００２Ｃｏｎｆｅｒ－ ｅｎｃｅ，Ｃｈｉｃａｇｏ．Ｉｌｌｉｎｏｉｓ，ＵＳＡ：ＡＳＡＢＥ，２００２：３３７－３４６． ［４５］　Ｒｏｖｉｒａ－Ｍáｓ　Ｆ，Ｗａｎｇ　Ｑ，Ｚｈａｎｇ　Ｑ．Ｎｏｉｓｅ　ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ　ｉｎ　ｓｔｅｒｅｏ ｄｉｓｐａｒｉｔｙ　ｉｍａｇｅｓ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｓｐｅｃｔｒａｌ　ａｎａｌｙｓｉｓ［Ｒ］．Ｒｅｎｏ，Ｎｅｖａｄ－ ａ：Ｇｒａｎｄ　Ｓｉｅｒｒａ　Ｒｅｓｏｒｔ　ａｎｄ　Ｃａｓｉｎｏ，２００９． ［４６］　Ｒｏｖｉｒａ－Ｍáｓ　Ｆ，Ｒｅｉｄ　Ｊ　Ｆ，Ｚｈａｎｇ　Ｑ．Ｓｔｅｒｅｏｖｉｓｉｏｎ　ｄａｔａ　ｐｒｏｃｅｓｓ－ ｉｎｇ　ｗｉｔｈ　３Ｄｄｅｎｓｉｔｙ　ｗａｓｐ　ｆｏｒ　ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　ｖｅｈｉｃｌｅ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓ－ ａｃｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ＡＳＡＢＥ，２００６，４９（４）：１２１３－１２２２． ［４７］　郭彤颖，蔡安勇，郑春晖．移动机器人导航与定位技术研究进 展 ［Ｊ］．科技广场，２００８（７）：２２９－２３１． Ｇｕｏ　Ｔ　Ｙ，Ｃａｉ　Ａ　Ｙ，Ｚｈｅｎｇ　Ｃ　Ｈ．Ｍｏｂｉｌｅ　ｒｏｂｏｔ　ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　ａｎｄ ｌｏｃａｔｅ　ｏｎ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ａｎｄ　ｉｔｓ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｐｒｏｇｒｅｓｓ［Ｊ］．Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　Ｓｑｕａｒｅ，２００８（７）：２２９－２３１．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ） ［４８］　周　俊，姬长英．自主车辆导航系统中的多传感器融合技术 ［Ｊ］．农业机械学报，２００２，３３（５）：１１３－１１６，１３３． Ｚｈｏｕ　Ｊ，Ｊｉ　Ｃ　Ｙ．Ｍｕｌｔｉ－ｓｅｎｓｏｒ　ｆｕｓｉｏｎ　ｉｎ　ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　ｏｆ　ａｕｔｏｎｏ－ ｍｏｕｓ