农机跑偏还丢信号?"三合一"打包化解!
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无边界割草时代,高精度定位如何应对复杂庭院环境?
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核心导读
欧美庭院的割草机器人逐渐摆脱实体边界线,迈入无边界线时代,RTK 高精度定位 + 视觉融合成为行业主流技术路线。但树冠与建筑遮蔽下的信号失锁、差分服务的持续稳定性、多源融合的算法门槛,对RTK定位厂商提出了更高要求。
司南导航以 GNSS+IMU 融合定位、自研 VRS-NRTK 服务与超级数据链为核心,为头部品牌提供通导一体解决方案,支撑国产机型走向全球。
01
从预埋边界线到无边界
智能割草机行业已从"预埋边界线"全面迈入无边界线(wire-free)时代,并普遍转向多传感器融合导航架构:RTK 高精度定位 + 视觉融合因兼顾成本与性能,成为行业内头部品牌的共同选择。其中,RTK提供厘米级位置坐标,为自主路径规划、自动回充、断点续割等功能提供位置基准。视觉等其他传感器则主要负责避障感知,以及在卫星信号失锁时提供冗余兜底。
但庭院并不是一个理想的GNSS应用环境:
复杂环境下的信号失锁
欧美典型庭院里,房屋、树冠、灌木造成大量卫星遮挡,单/双频模组在树荫、屋檐下频繁失锁,定位漂移甚至中断。
对高精度定位服务的强依赖
RTK 收敛快、精度稳,离不开可靠的差分源(VRS/NRTK)。服务覆盖不到、网络一抖,精度和可用性立刻打折。
多源融合的算法门槛
GNSS、IMU、视觉、轮速计各有所长。如何在复杂环境下协同工作,并在GNSS短时受限时维持连续定位,对组合导航算法提出了更高要求。
不同市场的部署与适配
欧洲、北美等市场数据链频段、基站网络、合规要求不一,海外庭院差异大,对方案的通用性、功耗与成本都是考验。
02
司南割草机通导一体解决方案
围绕这些实际需求,司南导航为智能割草机行业提供通导一体解决方案。
高兼容性:硬件接口标准化,适配不同整机架构,快速集成;
高性能:GNSS+IMU 融合 + 星地双增强,强遮挡环境保障定位连续可靠;
易集成:信号质量评估算法降低整机调试、基站部署难度;
成本可控:多档模组可选,高度集成方案优化 BOM 成本;
规模量产:经过大规模海外庭院真实场景验证,具备完整量产交付经验。

司南割草机通导一体解决方案

方案组成、核心参数及特点
03
面向真实庭院的关键技术
高精度定位技术进入割草机器人应用,难点不仅是开阔环境下做到厘米级,更在于复杂庭院中能否持续稳定工作。围绕树下穿行、房角绕行等实际场景,司南导航开发了四大关键技术,助力割草机高效轻松作业。
高精度GNSS+IMU融合定位
针对庭院中常见的树下穿行、房角绕行等短暂遮挡场景,司南导航GNSS+IMU组合导航可在卫星信号中断期间维持厘米至分米级定位。当割草机重新进入开阔区域后,系统快速重捕获卫星信号,降低短时遮挡对连续作业的影响。
RTK定位算法性能提升
针对庭院中树木、墙体造成卫星信号遮挡,且割草机长期低矮遮挡、低速移动的特点,司南导航 RTK 定位算法围绕固定率、可靠性、抗多路径、断链保持与快速收敛开展深度优化,庭院遮挡环境下固定率、定位精度及可靠性显著提升,可以更好地适配客户实际使用场景。
超级智能数据链+
针对庭院场景对差分数据稳定传输的需求,司南导航自研数据链模组实现差分数据本地化传输,无需流量费用,支持欧美相关频段并符合CE 欧规(LBT+AFA)及美规FCC(FHSS)要求。在典型庭院环境中,通信距离可达500m-2km,具体距离视障碍物密度而定。数据链路同时支持开机自动扫频、干扰频段智能避让、OTA和固件备份,兼顾通信可靠性和后期维护。
自研万象VRS-NRTK服务
针对割草机通过网络获取高精度增强服务的需求,司南万象平台依托星基增强、地基增强算法与前沿互联网技术,根据网络环境切换星地融合模式,通过星基、地基能力互补,缩短收敛时间,提升动态作业过程中的定位稳定性。
04
典型工作场景,实际表现如何?
针对割草机器人的典型工作场景,司南导航开展了多场景测试,围绕定位精度、遮挡环境可用性、通信距离、断链保持以及GNSS+IMU融合定位等能力进行验证。





RTK测试环境图+轨迹图


RTK+IMU融合测试场景图+轨迹图
05
从多场景测试到规模出海
•头部客户落地:行业头部企业科沃斯多代旗舰机型GOAT O Series采用司南方案,作业效率达初代机型3倍,此外还有苏美达、中坚高氪、广和通等合作伙伴均已量产出货;
•出货规模:年出货量达数十万套,完成从芯片模组到终端量产的全流程闭环;
•场景拓展:方案已拓展至庭院清洁机器人、户外安防巡检机器人等更多场景;
•出海能力:助力多家国产厂商产品成功出海欧洲、北美、澳洲等主流市场。

合规声明:本方案所含数据链、4G模组具备无线电发射功能,已按目标市场要求符合 CE(欧盟)、FCC(美国)等海外法规。本方案定位于出口机型,终端整机出口至各国家/地区时,相关无线电合规责任由整机厂商承担。


















