基于改进ORB_SLAM3的奶牛喂奶机器人建图算法研究

来源：中国农机化学报杂志2026年第3期北京时间：

作者：韩俊琰, 张勇, 华杨, 赵景波

单位：青岛理工大学信息与控制工程学院，青岛市，266520

摘要：随着畜牧业向智能化、标准化发展，智能喂奶机器人应运而生，以提高饲养效率、减少人工依赖、提升经济效益。设计一种结合SLAM算法和目标检测的智能喂奶机器人导航系统。设计一种利用扩展卡尔曼滤波（EKF）做预测、预积分做校正的混合滤波器，用此混合滤波器提升IMU与相机数据融合的精度与稳定性。将ECA注意力机制添加到YOLOv8s网络中，再将改进的YOLOv8s引入ORB_SLAM3系统做目标检测、图像分割和动态特征点剔除。通过对TUM数据集的试验对比，改进的算法在绝对轨迹误差（ATE）和相对位姿误差（RPE）上表现出明显优势，并且在动态场景中的均方根误差（RMSE）最大减小91.41%，有效提升系统的精度和稳定性。最后将系统部署到ROS机器人平台，在模拟牧场的环境中生成高精度稠密点云地图用于导航。为智能喂奶机器人提供一种高效、稳定的定位与导航解决方案，未来可进一步优化实时性与扩展应用场景。

关键词：奶牛,喂奶机器人,动态特征点剔除,ROS机器人,混合滤波器,地图重建

基金资助：山东省重点研发计划（软科学）重大项目（2023RZA02017）；青岛市科技惠民计划项目（青岛市科技惠民示范引导专项）（22—3—7—xdny—18—nsh）