6、农业农场运输移动机器人导航系统设计

农业移动机器人导航系统设计

农业农场运输移动机器人导航系统设计

1. 引言

随着城市化的发展,越来越多的劳动力流入城市,农田面临劳动力短缺的问题。在此期间,农业自动化技术得到了极大的发展。然而,由于手动驱动的农业自动化设备缺乏准确性,出现了一系列问题:过度使用农药和化肥导致环境退化和农业生态环境受损;重复工作区域和漏工作区域较大,生产效率低下,驾驶员的劳动强度也很高。

在农业机械自动化的发展中,自主导航系统是提高农业机械性能准确性的重要技术。定位、跟踪和避障是农业机械自动导航系统的主要研究问题。目前,全球导航卫星系统(GNSS)定位技术主要用于定位,但GNSS技术极易受到天气和外部环境的影响,导致定位精度较低。GNSS和惯性导航系统(INS)的组合导航技术可以有效解决这个问题,提高定位的准确性和稳定性。

因此,集成了GNSS、INS和激光雷达(LiDAR)的农业导航系统可以有效提高农业机器人的准确性,从而减少农药和化肥的过度使用,改善农业生态环境。同时,它还可以减少重复工作区域和漏工作区域,提高生产效率,缓解农场工作中的劳动力短缺问题。

GPS系统是一种具有三维导航和定位能力的卫星定位系统,于20世纪70年代在美国开发,并于1994年完成。该系统由24颗卫星组成,设置了六个轨道平面,以确保在地球上的任何位置都能捕获到五颗以上的卫星进行三维定位。GPS导航具有全天候运行、定位精度高、速度快等优点,已广泛应用于各个领域。

不同研究团队在农业导航系统方面取得了一定成果:
- 东京大学的Nørremark等人基于RTK - GPS导航研究开发了联合收割机的自动导航系统,该系统通过跟踪预先规划的路径进行导航,在实验中,联合收割机在0.31 m/s和0.52 m/s速度

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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