植保飞控AB点功能

AB点新功能,方便用户在没有地面站的情况下,依然可以实现区域航线的喷洒,以及在实现精准喷洒的同时,减少飞手的劳动强度。



步骤:
  • 记录A点:将飞行器飞至合适位置,将CH7拨至高位,记录A点。此时,LED指示灯闪红灯10次。
  • 记录B点:在距离A点8米范围外时,将CH7拨至低位,记录B点。此时,LED指示灯闪绿灯10次。
  • 切换CH8开关,进入AB点作业模式。此时,LED指示灯闪蓝灯。
  • 向左/右拨动横滚杆一次并立即回中,飞行器向左/右飞行一个作业间隔后,自动沿路线L/路线R作业。作业过程中,向A点方向飞行时,LED指示灯红灯持续闪烁;向B点方向飞行时,LED指示灯绿灯持续闪烁。


记录A、B点后,切换为AB点作业模式,飞行器接收到向左/右换行命令后,将沿上图所示路线L/路线R飞行并进行作业。飞行器飞行时将自动喷洒药液,换行时不喷洒药液。作业时需保证飞行器处于视线范围内。且只有在作业模式或GPS模式下可记录AB点。
                               
注意事项:
  • 根据实际情况通过控制油门杆调整飞行高度,油门中立时,飞行器将保持当前高度。
  • 若飞行路线AB点方向和既定待喷洒区域有所偏离,则每向上推/向后拉俯仰杆持续1秒,飞行器整体既定航线将向前/向后移动1米。移动完毕后,飞行器将继续作业。主要用于实时修正喷洒区域和地块是否有偏移或夹角。
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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