摘要：马楠, 曹姗姗, 白涛, 孔繁涛, 孙伟. 农业复杂场景下多机器人协同SLAM研究进展与展望[J]. 智慧农业(中英文), 2024, 6(6): 23-43.

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马楠, 曹姗姗, 白涛, 孔繁涛, 孙伟. 农业复杂场景下多机器人协同SLAM研究进展与展望[J]. 智慧农业(中英文), 2024, 6(6): 23-43.

MA Nan, CAO Shanshan, BAI Tao, KONG Fantao, SUN Wei. Research Progress and Prospect of Multi-robot Collaborative SLAM in Complex Agricultural Scenarios[J]. Smart Agriculture, 2024, 6(6): 23-43.

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农业复杂场景下多机器人协同SLAM研究进展与展望

（1.新疆农业大学 计算机与信息工程学院，新疆乌鲁木齐 830052；2.中国农业科学院农业信息研究所，北京 100081；3.国家农业科学数据中心，北京 100081；4.智能农业教育部工程研究中心，新疆乌鲁木齐 830052；5.新疆农业信息化工程技术研究中心，新疆乌鲁木齐 830052；6.中国农业科学院农业经济与发展研究所，北京 100081）

摘要：

［目的/意义］在大田作业、野外放牧、果园采收等典型农业应用场景下，多机器人（包括移动式智能农机装备等）高精度快速协同同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）是智慧农业乃至无人农场的关键基础和核心支撑。与单机器人SLAM相比，多机器人协同SLAM具有精度高、范围广、实时性强、扩展性好等优势，但在农业种植和养殖等自然复杂环境下，由于场景动态可变、地形复杂多变、环境丰富多样、通信约束受限等多重因素叠加影响，尚存在诸多问题与挑战。

［进展］ 现有研究主要是从通用基础技术的视角对多机器人SLAM的研究脉络、优缺点、适用条件和关键核心问题等方面进行总结归纳，但缺乏针对农业复杂场景特性的剖析。本研究面向农业复杂场景的主要特征，以“多传感器数据融合—协同定位—协同建图—回环检测”为关键技术主线，分析了多机器人协同SLAM的优缺点及其在农业领域的适用性；从多机器人协同作业的视角，明晰了集中式、分布式和混合式三种主要协同框架的优势、局限性及适用的典型农业应用场景；进而探讨了农业复杂场景下多机器人SLAM存在的多传感器融合精度偏低、协同通信环境受限、相对位姿估计准确性不高等突出问题。

［结论/展望］从优化数据融合底层算法、融合深度学习和强化学习、引入大语言模型、应用数字孪生技术等方面，对农业复杂环境下多机器人SLAM的未来发展方向和趋势进行了展望。

关键词：农业复杂场景；多机器人SLAM；协同定位；协同建图；协同框架

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图 1 多机器人SLAM的农业复杂场景应用

Fig. 1 Application of multi-robot SLAM in agricultural scene

图 2 农业复杂场景下多机器人协同SLAM研究框架

Fig. 2 Research framework of multi-robot collaborative SLAM in complex agricultural scenarios

图3 视觉+IMU处理流程图

Fig. 3 Visual+IMU processing flow chart

图4 激光雷达+IMU处理流程图

Fig. 4 LiDAR+IMU processing flowchart

图5 雷达+视觉+IMU处理流程图

Fig. 5 Processing flowchart of LiDAR +Vision+IMU

图6 集中式、分布式和混合式多机器人协同框架示例

Fig. 6 Examples of centralized， distributed， and hybrid multi-robot coordination frameworks

图7 集中式多机器人协同框架示例

Fig.7 Example of a centralized multi-robot cooperation framework

图8 多机器人SLAM分布式框架示意图

Fig. 8 Illustration of the distributed framework for multi-robot SLAM

作者简介

孙伟 研究员

中国农业科学院农业信息研究所，研究员。长期从事动植物表型智能提取、智慧畜牧、时空信息建模分析等方面的科研工作。主持国家及省部级项目 25 项，包括国家农业重大科技项目子课题 1 项、国家重 点研发子课题 2 项、国家自然科学基金 2 项、农业农村部重点专项、省自然科学基金 1 项、UNDP-GEF 项目课题 2 项、“948”项目课题 1 项、新疆重点研发项目课题等。发表学术论文 104 篇（其中：SCI/EI 论文 25 篇；第 1 作者或通讯作者 72 篇； CSCD 期刊 58 篇），出版学术著作 5 部。获授权专利 35 件，其中：发明专利 18 件；第 1 完成人 10 件。获软件著作权 29 项，制定行业、地方等标准 5 项。

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来源：智慧农业资讯