2、IoT与AI助力全球农业创新,实现可持续粮食生产

IoT与AI助力全球农业创新,实现可持续粮食生产

1. 引言

随着时间的推移,科技不断改变着农业系统,对农业产业产生了广泛的影响。在世界许多国家,农业是主要的收入来源。然而,联合国预测,到2050年全球人口将从70亿增长到90亿,这将给土地和水资源带来更大压力,要求生产更多粮食以满足增长的人口需求。同时,农业部门相对较低的收入,以及大多数人迁往城市寻求更好的工作机会和参与全球竞争,导致农业劳动力短缺问题持续存在。

为应对这些挑战,2015年联合国大会制定了可持续发展目标(SDGs),旨在到2030年实现“为所有人创造更美好、更可持续的未来”。其中,SDG2提出“消除饥饿,实现粮食安全,改善营养状况,促进可持续农业”,这需要农业和粮食系统在生产和消费环节共同努力,以在下一代消除饥饿。

传统农业系统已难以应对这些挑战,因此迫切需要采用更智能的方式来革新农业和粮食生产系统,提高生产力并减少浪费。近年来,诸如可控环境农业(CEA)、物联网(IoT)、机器学习(ML)、人工智能(AI)、深度学习(DL)、无人机(UAV)和全球定位系统(GPS)等前沿技术,吸引了农民和研究人员的广泛关注,有望满足不断增长的农产品和粮食需求。

硬件和软件技术的结合优化了农业运营,提高了生产效率。目前,许多便携式、低成本、高效能且具备无线连接功能的硬件和传感器,已广泛应用于室内和室外农业。通过硬件和传感器网络持续监测农业生长参数,如温度、相对湿度和土壤湿度,农民可以获得关键信息,从而更好地管理投入、监控作物生长,提高作物质量和产量。同时,先进的硬件如图形处理单元(GPUs),可在基于AI框架的软件支持下,处理传感器收集的大量数据。

AI和大数据技术的兴起,为软件系统提供了

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码仿真模型,动手实践飞行器建模控制流程,重点关注动力学方程的实现控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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