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摘要
针对采摘机器人自主行走导航过程中，难以准确定位其与果树之间的相对位置，难以准确估计果树树干姿态的问题，提出基于双目eye in hand系统的多角度树干位姿估计方法。利用YOLOv5深度学习方法与半全局块匹配算法识别树干并生成局部点云；利用半径滤波和体素滤波减少树干点云数据；利用闭环式手眼标定方法对双目eye in hand系统进行标定，并对同一树干多角度相机位置的点云数据进行拼接；利用随机抽样一致（RANSAC）算法与无约束最小二乘法估计并优化树干的位置和姿态，获取树干的圆柱体参数。通过对30幅标定板图像进行实验，闭环式手眼标定方法的平均欧式误差为3.717 7 mm；采用半径滤波和体素滤波可减少98.470%的点云数据；采用RANSAC算法、圆柱体估计算法拟合树干点云数据，得到圆柱体的半径r=41.277 1 mm,RMAE=2.571 56 mm,RRMSE=2.989 36 mm；无约束最小二乘法优化后r=39.402 8 mm,RMAE=1.989 55 mm,RRMSE=2.465 88 mm。该文通过对双目eye in hand系统进行标定，建立坐标系转换关系，多角度采集环境信息，准确定位机器人与果树之间的相对位置，估计果树树干的姿态。
