摘要：为更好地实现在实际农业作业环境下智能农业车辆的自主导航,提出了基于全景视觉的同时定位与地图创建方法（PV-SLAM）。首先对惯性测量单元（IMU）的姿态进行了解算分析,并设计实现了惯性测量单元的硬件电路模块。其次研究建立了农业车辆运动模型和全景视觉系统观测模型。然后将多目全景视觉（PV）和惯性测量单元（IMU）结合,采用扩展卡尔曼滤波（EKF）,实现了自主导航农业车辆的PV-SLAM过程,并具体分析阐释了算法实现流程和步骤。试验结果表明,相较传统视觉SLAM算法,本研究提出的PV-SLAM方法,在较少或无固定路标情况下,获取的环境路标数平均增加80.2%,成功率平均提高15.8个百分点,在x和y方向的平均精度分别提高35.3%和37.8%,定位平均精度提高36.2%。PV-SLAM能较准确完整地提取环境路标信息,且对环境固定路标的依赖较小,因此在实际农业路径作业中运行效果较好。

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