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基于GPS和机器视觉的组合导航定位方法
  • ISSN号:1002-6819
  • 期刊名称:农业工程学报
  • 时间:0
  • 页码:126-130
  • 分类:S220.1[农业科学—农业机械化工程;农业科学—农业工程]
  • 作者机构:[1]中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室,北京100083
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(30900869); 国家“863”计划项目(2006AA10A304)
  • 相关项目:农业机械智能导航系统多传感器信息融合模式与方法研究
中文摘要:

准确、可靠的位置信息是进行农业机械自动导航的前提。该文构建了一个基于GPS和机器视觉的多传感器组合导航定位系统。在此系统中,采用GPS获取导航车的绝对位置信息、航向角度和行驶速度;机器视觉通过图像处理获取导航基准线,并得到代表作物行特征的点;UKF(unscented kalman filter,无迹卡尔曼滤波)滤波器用来对上述传感器获取的信息进行滤波,并以电瓶车为平台,对滤波前后的定位效果进行对比。试验结果表明,使用UKF滤波后的定位精度和稳定性得到了改善,X方向和Y方向标准偏差分别为2.43、0.07m,定位曲线得到了平滑,克服了使用单一传感器进行定位的弊端,能够满足自动导航系统的要求。

英文摘要:

Accurate and reliable location information is the basis for the autonomous navigation of off-road vehicle.In this paper,a multi-sensor navigation positioning system,integrated with a RTK-GPS(Trimble AgGPS332/MS750) and a CCD camera(OK AC1310) was constructed.The RTK-GPS was used for obtaining the absolute position data,heading angle and speed of the vehicle;and the calibrated CCD camera was used for obtaining the baseline for navigation through the image processing and the feature points of crop rows.Based on the kinematics model of navigation vehicle,UKF filter was established to filter the information of the two sensors.An electric power vehicle was applied to the platform,and the position effects before and after filtering were compared.Experiments results showed that the standard deviations of X and Y were 2.44 m and 0.07 m separately with smoother location curves and the impact of jump points reduced after filtering by UKF.This multi-sensor navigation positioning system can overcome the disadvantages for using a single sensor and meet the requirements of the autonomous navigation system of off-road vehicles.

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期刊信息
  • 《农业工程学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国农业工程学会
  • 主编:朱明
  • 地址:北京朝阳区麦子店街41号
  • 邮编:100125
  • 邮箱:tcsae@tcsae.org
  • 电话:010-59197076 59197077 59197078
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-6819
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2047/S
  • 邮发代号:18-57
  • 获奖情况:
  • 百种中国杰出学术期刊,中国精品科技期刊,中国科协精品科技期刊工程项目期刊,RCCSE中国权威学术期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国食品科技文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:93231