基于大语言模型-多度量ICP的果园作业机器人全局定位方法及系统

本申请公开了一种基于大语言模型‑多度量ICP的果园作业机器人全局定位方法及系统，该方法先构建包含结构化文本描述和宏观几何特征向量的全局语义先验地图；再采集实时点云数据，经语义分割，生成当前场景的文本描述、几何特征向量；采用粗到细两阶段配准策略，粗配准阶段通过信息熵筛选特征，结合语义匹配度与几何特征相似度的自适应融合评分筛选最优候选区域，经NDT算法得到粗配准位姿；细配准阶段构建融合距离、特征、强度、语义四类残差项的多度量ICP优化目标函数，以粗配准位姿为初始值，基于大语言模型动态调整各度量项权重，求解最优位姿变换；基于最优位姿变换得到机器人的全局定位结果。本申请提升了定位的精度与鲁棒性。