本项目在技术上属于SLAM（同时定位与地图构建）机器人领域，在应用上属于智慧农业田间场景数字化与识别定位领域。目前三维重建算法以，精度较好的采集数据过程较为复杂，而实时算法需要GPU加速，复杂度较高、，且应用范围主要为光照条件良好、地面较光滑的室内场景，而对于田间场景这样受光照影响强烈、环境中含有较多不确定因素，其重建过程复杂、效果精度较差。针对激光雷达数字化无法适应田间快速、精准机器人定位问题，我们结合深度传感器及智能小车开发了基于ORBSLAM2的低成本、高效率田间作物三维场景实时重建系统。解决了：田间复杂农作物场景的高质量稠密地图三维重建，支持单目、双目、RGB-D等多种模式，在系统失效后能够迅速重定位。本项目研究成果可用于农业田间导航、机器人采摘、农业元宇宙，具有极大的应用前景、良好的推广应用价值及社会经济效益。
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