水田作业机械组合导航多源信息融合算法研究

发布时间：2020-05-13 20:22

【摘要】：组合导航技术应用于水田作业机械可以实现农机自主行走和精准作业,由于北斗定位系统(BDS)和惯性导航系统(INS)构成的导航系统一方面难以满足水田作业精度要求,另一方面,水田环境复杂造成的北斗信号丢失也会影响导航定位精度。为了满足水田作业机械导航定位精度,提高作业效率,本文结合水田作业环境、水田作业精度要求和农业成本三个方面,设计了基于北斗定位系统(BDS)、惯性导航系统(INS)和机器视觉(VNS)的组合导航系统,采用BDS和INS组合导航实现水田作业机械的绝对定位,VNS实现水田作业机械的相对定位,并对系统中的多源信息融合算法进行深入研究,本文研究主要内容包括:(1)结合水田环境特点和传感器性能优缺点,分析水田作业机械定位性能要求,研究水田作业机械多源传感器导航定位策略,最终确定BDS/INS/VNS组合导航系统总体方案。(2)基于水田作业机械BDS/INS/VNS组合导航系统的总体设计方案,对多传感器信息融合算法展开研究。由于联邦卡尔曼滤波算法存在滤波发散严重、收敛效果差、定位精度低等不足,提出一种自适应联邦卡尔曼滤波改进算法,建立信息融合模型,该算法首先根据量测量构造子滤波器自适应因子,其次根据方差、权值分配的关系求解主滤波器信息分配的最佳权值实现算法的自适应,最后对标准算法和改进后的算法进行导航数据的仿真实验,对比分析实验结果,可见改进后的算法提高了,得出改进后滤波算法提高了定位精度,满足系统要求。(3)根据组合导航系统总体方案以及模块的功能需求,基于久保田SPU-68C高速水稻插秧机,搭建水田作业机械试验平台,设计相应功能模块的软硬件系统,采用北斗模块,惯导模块和工业相机作为导航信息接收设备,在VC++6.0软件环境设计了系统各功能模块的软件程序。(4)设计了基于高速水稻插秧机试验平台的设计试验方案,对试验平台各单元进行测试以及信息融合算法的验证,结果表明该系统能正常运行,信息融合算法可以满足水田作业精度要求。
【图文】：

导航系统难点分析稻种植区域主要为丘陵地区，该区域田块具有特点，其次丘陵地区水田的软泥层深度较深即作业机械发生打滑、侧滑的现象，我省水稻种类大风天气，，而且田间可能掺杂石块、树等小型剧了农机作业难度，因此对导航定位精度提出水田环境复杂对水田作业机械自主导航系统的作业机械在泥脚深的区域完成地头转向，由于能会发生侧滑、打滑的现象，导航定位会产生的路径跟踪。图 2-2 为水田中出现树木的情况发从而影响水田作业机械导航系统的定位精度业的效率。

图 2- 2 有树木遮挡田Fig. 2-2Afield that is sheltered by trees导航系统总体设计要求文献资料以及田间实地调研的基础上，针对水田作业机械自主导航系统的总体设计要求：减少漏播（耕、收）、重播（耕、收）的现象境作业工况复杂的情况下不影响导航定位精度走时的轨迹尽可能的是平行直线，行间距不多机械自主导航系统成本低、效率高、精度满足感器特点及误差模型分析定位系统及误差模型定位系统 产 生 于 二 十 世 纪 ， 由 空间部分
【学位授予单位】：安徽农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN967.2;S22

【参考文献】

相关期刊论文 前9条

1 周俊;陈钦;梁泉;;基于强化学习的农业移动机器人视觉导航[J];农业机械学报;2014年02期

2 陈艳;张漫;马文强;刘兆祥;籍颖;;基于GPS和机器视觉的组合导航定位方法[J];农业工程学报;2011年03期

3 张漫;周建军;籍颖;陈艳;刘春红;刘刚;;农用车辆自动导航定位方法[J];农业工程学报;2009年S2期

4 籍颖;刘兆祥;刘刚;张漫;周建军;;基于Kalman滤波农用车辆导航定位方法[J];农业机械学报;2009年S1期

5 杨宝珍;安龙哲;李会荣;;水稻插秧机的现状及发展展望[J];农机化研究;2009年07期

6 路阳;;插秧机的研究现状及发展趋势[J];农机化研究;2009年07期

7 李文辉;梁彦;杨峰;张共愿;;组合导航计算系统的Simulink仿真[J];计算机工程与应用;2009年08期

8 张智刚;罗锡文;周志艳;臧英;;久保田插秧机的GPS导航控制系统设计[J];农业机械学报;2006年07期

9 彭霞,张彦军,崔平远;联邦卡尔曼滤波与集中式卡尔曼滤波的等价性[J];青岛科技大学学报(自然科学版);2005年02期

相关博士学位论文 前2条

1 郑旭媛;资源禀赋约束、要素替代与中国粮食生产变迁[D];南京农业大学;2015年

2 张亚;视觉里程计辅助的INS/GPS组合导航系统研究[D];哈尔滨工程大学;2015年

相关硕士学位论文 前10条

1 李会彬;轮式拖拉机高精度自主耕作关键技术研究[D];河南科技大学;2017年

2 葛牧川;基于SINS/北斗的组合导航技术研究[D];内蒙古大学;2017年

3 李振;智能车辆组合导航系统设计及先进信息融合算法研究[D];青岛科技大学;2017年

4 孙磊;BDS/INS组合导航系统滤波算法研究[D];昆明理工大学;2017年

5 石慧;基于多传感器融合的车辆导航系统研究与实现[D];北京工业大学;2016年

6 陈艳丽;基于北斗定位的农机车载组合导航系统研究[D];江苏大学;2016年

7 金海龙;插秧机视觉导航关键技术的研究[D];浙江理工大学;2015年

8 李家森;北斗/INS组合导航信息融合滤波算法研究[D];哈尔滨工程大学;2013年

9 夏欢;水田用除草机器人的结构与实现[D];华南理工大学;2012年

10 秦庆兵;基于神经网络的摄像机畸变校正研究[D];东北大学;2010年

本文编号：2662490