轮式里程计在复杂不平的地形和光滑的地面上性能较差，传统的激光扫描匹配方法并不总是正确地建立点云之间的对应关系，容易出现点与点之间的异常关联，导致定位精度较差。针对这一问题，提出一种基于方向端点的激光扫描匹配方法。首先，从环境中提取直线端点作为特征点，通过端点间的特征匹配得到相邻时刻移动机器人的相对位姿关系。基于端点的匹配方法在特征点较少时有可能会产生误匹配，为进一步提高匹配精度，利用端点的方向剔除误匹配的特征点。在此基础之上，利用迭代最近邻法进一步优化方向端点的匹配结果，得到更加精准的移动机器人位姿。实验结果表明，所提方法在7 m×7 m的室内光滑地面环境中，能够达到0.12 m的平均定位误差以及1.18°的平均角度误差，与传统的激光扫描匹配方法相比精度更高。

种子活力对于农业发展至关重要, 而甜玉米种子普遍存在活力较低且不耐贮藏的问题。 因此, 及时准确地对甜玉米种子活力进行检测尤为重要。 电导率测定法作为一种传统的种子活力检测方法, 存在对种子有一定破坏性、 耗时较长、 重复性不佳等缺点。 针这些问题, 尝试利用可见-近红外(VIS-NIR)高光谱成像系统结合化学计量学算法建立甜玉米种子电导率快速、 无损且精确的检测方法。 以高温高湿老化的绿色超人甜玉米种子为试验材料, 先通过可见-近红外高光谱成像系统采集种子的高光谱图像和进行电导率测定试验, 随后对高光谱图像进行黑白板校正、 提取感兴趣区域, 获取光谱反射率数据。 利用多种预处理方法分别为标准正态变量变换(SNV)、 二阶导(SD)、 一阶导(FD)、 和多元散射校正(MSC)建立甜玉米种子电导率的偏最小二乘回归(PLSR)模型, 比较分析并筛选出最适预处理方法。 再通过连续投影算法(SPA)及遗传算法(GA)对MSC预处理后的高光谱波段进行筛选提取, 基于选出的特征波段建立PLSR模型, 并与全波段(Full)PLSR模型进行对比分析, 得到与甜玉米种子电导率相关性最高的高光谱波段组合, 最终确立一种能够预测甜玉米种子电导率的方法体系。 实验结果显示: 不同预处理方法(SNV, FD, SD和MSC)建立的PLSR模型性能有所差异, 其中MSC-PLSR模型的表现最优秀, 其校正决定系数和预测决定系数分别为0.983和0.974, 相应的校正均方根误差和预测均方根误差分别为0.165和0.226。 进一步分析MSC-Full-PLSR, MSC-SPA-PLSR和MSC-GA-PLSR模型, 发现GA能够将全光谱的853个波段压缩至25个有效波段, 所建立的MSC-GA-PLSR模型仍表现优秀, 其校正决定系数和预测决定系数分别为0.976和0.973, 相应的校正均方根误差和预测均方根误差分别为0.194和0.212。 实验结果表明: 基于可见-近红外(VIS-NIR)高光谱成像系统结合化学计量学算法实现对甜玉米种子电导率的预测存在一定的可行性。 该研究为甜玉米种子电导率的快速、 无损且精确的检测提供一定的理论支持。