对靶系统数据 DATAFRAME

一 数据来源

  • LIDAR
  • IMU
  • GPS
  • 树干探测装置

二 创建数据结构 DATAFRAME

1 全局参数:
1.0 喷雾机类型
  • 喷杆式喷雾机
    • 几组喷头组:6
    • 每组喷头组的覆盖区域,cm
  • 风送式喷雾机
    • 几组喷头组:6
    • 每组喷头组的覆盖区域,cm
  • 风炮式喷雾机
    • 几组喷头组:6
    • 每组喷头组的覆盖区域,cm
1.1 果树类型
  • 香蕉
  • 柑橘
  • 荔枝
  • 龙眼
1.2 对靶系统位置
  • 高度:cm
  • 与喷头组平面之间的距离:cm
  • 到喷雾机左侧面的距离:cm
  • 到喷雾机右侧面的距离:cm
1.3 LIDAR
  • 激光雷达类型
    • 串口激光雷达
      • 串口号
      • 串口速率
    • SOCKET激光雷达
      • 网口IP
      • 网口port
  • 检测范围设定
    • 最大有效检测距离/ 毫米
    • 最小有效检测距离/ 毫米
1.4 旋转编码器
  • 工作模式
    • 左右两轮
    • 中间单轮
  • 编码器参数设置
    • 每圈多少脉冲:脉冲/圈
    • 每个脉冲距离多少: 米/脉冲
    • 每圈多少距离:米/圈
1.5 树干检测装置
  • 喷雾机与左边果树树干之间的距离:厘米
  • 激光雷达与左边树干检测装置的位置:厘米
  • 喷雾剂与右边果树树干之间的距离:厘米
  • 激光雷达与右边树干检测装置的位置:厘米
1.6 果树形态尺寸(基于激光雷达数据)
  • 左边果树高度:厘米
  • 左边果树宽度:厘米
  • 右边果树高度:厘米
  • 右边果树宽度:厘米
1.7 果树间隔识别精度设置
  • xx 厘米
1.8 喷雾剂流量设定
  • 药液剂量: L/MIN
2 采样数据 DATAFRAME 设置
采样数据序号tXYZdZAlphaBetaGammadAlphadBetadGammaLongitudeLatitudeHeightTimeLeft TrunkRight TrunkLeft Main SizeRight Main SizeLeft Trunk HeightLeft Trunk WidthRight Trunk HeightRight Trunk WidthLeft LAIRight LAILeft SparsityRight SparsityLeft Pest IndexRight Pest Index
111600160016001600160016001600160016001600160016001600160016001600160016001600160011111111
22121212121212121212121212121212121212121211111111
331111111111111111111111111111
2.1数据说明
  • 三维数据: x,y,z
    - t :采样时间
    - x
    - y
    - z
    - dz : dz = z(t)-z(t-1)
  • 姿态数据
    - alpha
    - beta
    - gamma
    - dalpha: dalpha = alpha(t) - alpha(t-n); n = 10, 20, 30 ,40
    - dbeta: dbeta = beta(t) - beta(t-n); n = 10, 20, 30 ,40
    - dgamma: dgamma = gamma(t) - gamma(t-n); n = 10, 20, 30 ,40
  • GPS 数据
    • longitude
    • latitude
    • height
    • time
  • 树干检测数据
    • left trunk
    • right trunk
    • left main stem size
    • right main stem size
  • 果树尺寸
    • left trunk height
    • left trunk width
    • right trunk height
    • right trunk width
  • 其他指标
    • left LAI :左边叶面积指数
    • left LAI :右边叶面积指数
    • left Sparsity : 左边稀疏程度
    • right Sparsity : 右边稀疏程度
    • left Pest index: 左边虫害指数
    • right Pest index: 右边虫害指数
数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值