基于激光雷达与深度相机融合的SLAM算法

针对单一传感器地图构建时存在环境表征不充分，无法为移动机器人自主导航提供完整环境地图等问题，本文通过将激光雷达与深度相机获取的环境信息进行互补融合，构建出更完整精确的栅格地图。首先，对传统ORB-SLAM2算法进行增强，使其具备稠密点云地图构建、八叉树地图构建以及栅格地图构建等功能。其次，为验证增强后ORB-SLAM2算法的性能，在fr1＿desk1数据集和真实场景下进行测试，数据显示增强后ORB-SLAM2算法绝对位姿误差降低52.2%,相机跟踪轨迹增长14.7%,定位更加精准。然后，D435i型深度相机采用增强型ORB-SLAM2算法，激光雷达采用的Gmapping-Slam算法，按照贝叶斯估计的规则进行互补融合构建全局栅格地图。最后，搭建实验平台进行验证，并分别与深度相机和激光雷达2个传感器建图效果进行对比。实验结果表明，本文融合算法对周围障碍物的识别能力更强，可获取更完整的环境信息，地图构建更加清晰精确，满足移动机器人导航与路径规划的需要。     

寄主植物调控棉铃虫种群对气候变暖的不对称响应

为明确全球气候变暖对不同寄主植物上棉铃虫Helicoverpa armigera种群发生的影响，通过收集2008—2019年全国范围、华北地区、华东地区、西北地区及华中地区7种寄主植物（小麦、玉米、大豆、棉花、花生、蔬菜和其他粮食作物）上棉铃虫成灾面积及各地区平均温度数据，采用单因素方差分析法及广义线性模型分析不同寄主植物上棉铃虫种群的发生程度。结果显示，玉米、大豆、花生和蔬菜寄主植物上棉铃虫成灾面积显著增加，棉花上棉铃虫成灾面积显著降低。玉米（全国范围、华北地区）、花生（全国范围、华中地区）及蔬菜（华东地区）上棉铃虫成灾面积随着温度距平的升高而显著增加；但棉花上棉铃虫成灾面积随着温度距平的升高而显著降低。如全国范围内，在玉米和花生上，2014—2019年棉铃虫成灾面积均显著高于2008—2013年，其增加比率分别为24.0%和34.3%；在棉花上，2014—2019年棉铃虫成灾面积显著低于2008—2013年，其降低比率为62.0%。表明全球气候变暖显著增加了玉米、花生及蔬菜上棉铃虫成灾面积，而棉花上棉铃虫成灾面积的降低主要受转Bt基因棉花种植的影响。