周云成，许童羽，邓寒冰，苗 腾，吴 琼

（沈阳农业大学信息与电气工程学院，沈阳 110866）

0 引言

在无导轨或辅助标志物引导的非结构化温室环境下，移动机器人需要通过自身传感系统探查工作场景结构，据此完成导航、定位和避障等功能，即机器人通常要具备即时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）系统，而位置及姿态（位姿）跟踪是其中的一个关键环节[1]。

传统温室移动机器人通过跟踪导轨[2]或辅助标志物实现导航定位。袁挺等[3]用铺设在硬化水泥路面中央的红色线作为导航标志物。高国琴等[4]以图像色调分量为特征，用番茄垄间路径与两侧的差异，通过阈值分割、边缘提取和Hough变换获取导航路径。居锦等[5]提出一种基于侧向光电圆弧阵列的下沉路沿或凸起路沿检测方法，实现道路沿边导航。这些方法可实现机器人的移动导引，但对温室建设结构及作物种植模式也提出了较高要求。日光温室构型和种植作物变化多样，如果机器人缺少对环境结构的获取和理解过程，也无相应的位姿跟踪与定位技术，则难以实现自主作业。为此，国内外学者在该方向上开展了相关研究。史兵等[6]利用无线传感器网络采集对机器人通过性有影响的环境温湿度，构建动态更新的环境信息栅格地图，实现机器人导航。该研究需要手动输入温室结构及障碍物位置信息，自适应能力有限。Masuzawa等[7]用Kinect v2相机作为视觉传感器，开发了一个园艺收获支持机器人原型，利用从一系列连续帧中提取的彩色图像特征点及对应深度来估计机器人运动及温室三维结构。……