在林地信息测量中,树木胸径的测量是一个重要环节。树木胸径是评价林地质量、生长情况以及林地经营管理的重要数据标准。在当前的树木胸径测量中,仍然主要通过人工来进行测量,这样的方法不仅测量效率低下,测量精度更难以得到保障。为了降低人工劳动强度与测量成本,引入自动化测量方式势在必行。本文着眼于城市公园等林地,针对其特点设计车载胸径测量系统。在目标林地中,测径系统分为测量系统与移动系统。移动系统需要获取林地环境,识别树木的位置,自主规划安全行驶路线,测量系统则获取目标树木的胸径。本文利用激光雷达作为树木点云获取设备,激光雷达与深度摄像机作为导航设备,实现了在城市公园等林地的树木胸径检测与林地内机器人的自主导航。主要研究内容如下:(1)利用激光雷达获取林地环境信息,获取树木的点云数据与距离信息,通过基于密度的DBSCAN聚类算法对点云数据进行聚类。将聚类出的点云簇进行标记,划分出有效数据簇与无效数据簇,对有效数据簇中的数据应用胸径计算算法求出树木的胸径。针对于DBSCAN聚类算法对于距离阈值、邻域样本阈值敏感的缺点,将全局阈值参数改进为根据点到激光雷达的距离所获得的动态阈值参数,使算法对于不同距离,不同密度的点云数据聚类精度更高。(2)在林地中进行自主路径规划的关键在于定位与导航。移动系统通过激光雷达与深度相机获取的环境距离信息、移动系统里程计数据,使用自适应蒙特卡罗定位方法,得到移动系统在二维地图中的位姿。在完成移动系统的定位后,向移动系统发送目标点,移动系统会自主规划安全路径到达目标点。