跨垄平均误差3.2%
基于RGB-D相机、光流估计与稀疏特征匹配的紧耦合算法，针对茶园环境优化，能可靠获取采茶机沿种植垄的实时运动信息。
杜小强 · Fangwei, Hong · Ma, Zenghong · 赵立军 · Qiyin, Zhuang · Jia, Jiangming · 陈建能 · Wu, Chuanyu
Computers and Electronics in Agriculture 2024
在0.3~0.7 m/s速度范围内，三条垄实验的平均误差率分别为2.84%、3.67%和3.18%，证明该算法能够提供足够准确的实时运动信息，满足精准控制需求。
通过光流估计和稀疏特征匹配识别茶垄，使视觉惯性里程计算法能够适应茶园的特殊环境，解决了传统算法在光照变化和纹理缺失下的退化问题。
在获得采茶机六自由度位姿的基础上，开发了适应复杂环境的速度解算算法，为精确控制提供实时速度信息，替代依赖操作者经验的传统驾驶方式。