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搜索结果: 1-10 共查到农业工程 Navigation相关记录10条 . 查询时间(0.046 秒)
阐述了一种基于自适应模糊控制的拖拉机自动导航系统。由PLC、电控开关液压阀和比例方向液压阀组成自动转向控制系统,设计了PD转向控制算法;为提高拖拉机自动导航的精度和稳定性,提出了一种基于遗传算法的自适应模糊控制方法,采用遗传算法在线优化模糊控制规则以及输出比例因子,既保留了传统模糊控制的优点,又有效改善了系统的控制品质;仿真和田间试验结果表明,该方法可以迅速消除跟踪误差,响应速度快,超调小,系统工...
设计了一种速度自适应导航控制器。在搭建的联合收获机视觉导航试验平台上,提出了双闭环控制结构,采用PD控制,按照导航路径偏差形式,确定了偏差e的构成,试验得到了增益K、控制周期T与行走速度v的关系,设计了小闭环控制方法,并提出了一种后轮中位动态标定方法。路面与田间试验结果表明:联合收获机能在不同速度下沿路面标示线自动行走,跟踪误差最大为0.05m。在田间不同速度下,联合收获机均能跟...
基于GPS技术和嵌入式系统技术,设计了可实现自动规划边界、自动规划航道、计算农田面积、实时显示飞行轨迹和语音提示的农用飞机作业导航系统。阐明了系统硬件平台结构和QT交叉编译过程,研究了系统各项功能的实现算法。运用最小二乘法实时预测了高速运行环境下的定位数据,有效减小了高速运动产生的GPS定位延迟。在选定地块手持导航系统进行功能模拟,实现了作业导航系统的设计功能。
针对智能车辆导航中传感器信息的不确定性,结合BP神经网络和模糊神经网络分别对传感器信息进行了数据层与决策层的两层融合。采用BP神经网络对多超声波传感器信息进行数据层融合,以减少超声波测距传感器信息的不确定性,提高对障碍物距离探测的准确率;采用模糊神经网络融合障碍物距离信息和车体与标志线间偏差信息,实现智能车辆的导航决策控制,使之更适合系统的跟踪避障要求。该方法使智能车辆在跟踪与避障中具有较好的灵活...
研究了农田非结构环境下,通过机器视觉提取导航线的处理算法。首先,根据农作物的特点提出了使用聚类的方法检测作业区域终点;其次,为避免噪声干扰,利用移动窗口检测二值图像白色像素的个数,确定导航路径区域;最后,使用改进的Hough变换提取导航线。实验表明,该算法可以准确提取绿色植物的行信息,处理一帧分辨率为320×240像素的彩色图像平均需要57.404ms,正确识别率达99%。
在普通环境导航路径识别方法的基础上,分析了株间杂草和垄间杂草对农业车辆导航路径的影响。针对影响较大的垄间杂草环境,提出一种基于BP神经网络的杂草环境下导航路径识别方法。田间实验证明,该方法对杂草的影响具有较好的适应性,能够快速、可靠、准确地提取导航路径特征,识别率为97%,单幅图像平均耗时560ms。
基于ISO 11783标准构建了拖拉机自动导航控制系统,系统包括5个电子控制单元(ECU),其中转向ECU节点可以根据从总线上接收到的转向指令来控制前轮转向。对自动导航控制系统的网络服务性能进行了分析,并进行了使用该系统的拖拉机直线路径跟踪试验。试验表明,基于ISO 11783的拖拉机自动导航控制系统能满足实时性要求,并能较好地实现路线跟踪,直线跟踪最大横向偏差为11cm。 According t...
在农田非结构化自然环境下,通过机器视觉提取导航线的处理算法,利用透视投影变换得到摄像机相对于导航路径的偏移距离和偏移角,成功地在TMS320DM642系统上得到实现,并对程序进行了基于C语言的代码优化。试验结果表明,偏移角的最大误差为2°,横向偏移距离最大误差为5cm。
提出了一种基于机器视觉的、适用于林间行走机器人导航的路径生成算法,即采用扫描图像获得视野两边的树干底部与地面的交界点,计算得到交点中心的一系列离散点簇,通过最小二乘法拟合该中点生成导航直线的算法。Matlab仿真结果表明:该算法可有效地处理多种林间复杂环境,符合人眼视觉所识别的导航线,在图像批量处理时具有较高的可靠性和稳定性。
分析了对路径识别影响较大的变光照环境、杂草环境和阴影环境对农业车辆导航路径的影响,提出一种实际环境中的农业车辆视觉导航研究方法,即先采用神经网络算法对农田环境进行自动分类,然后再相应的选择不同的路径识别方法进行处理。环境识别与分类试验结果证明,该方法能够提高农业车辆视觉导航系统的实用性和可靠性,导航环境的分类准确率为95%,单幅图像平均耗时23ms。

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