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基于农田特征的多模型交互粒子滤波跟踪算法
  • ISSN号:1671-7775
  • 期刊名称:《江苏大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:S24[农业科学—农业电气化与自动化;农业科学—农业工程]
  • 作者机构:[1]江苏大学电气信息工程学院,江苏镇江212013, [2]南京工业大学自动化与电气工程学院,江苏南京210009
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61070058); 江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)
中文摘要:

从农田垄线等间距地形特征着手,基于粒子滤波提出了一种基于低成本定位器的高精度跟踪算法.对农机工作路线进行优化设计的基础上,确定了适合农田作业的2种运动模型,并采用交互式多模型(IMM)粒子滤波算法对田间运动目标进行了定位滤波处理;然后以粒子滤波算法为基础,将农田地形特征作为一个限制因素融入到算法中,在滤波过程中对穿越垄线的粒子进行剔除,从而提高估计精度;最后基于改进的IMM粒子滤波算法进行了定位跟踪仿真和分析.结果表明:该算法借助普通低成本GPS应用于垄线规则的农田导航,可有效地提高定位跟踪精度.

英文摘要:

According to the regular farmland topography,a new tracking algorithm with low cost and high precision was proposed.Based on the optimized driving routes of agricultural vehicle,two maneuver mo-dels were determined for farmland work,and the farmland work target was tracked by interacting multiple model(IMM) particle filter.Considered the farmland topography as a factor in particle filter algorithm,the particles which cross ridges were ticked out to improve the estimated precision.The improved IMM particle filter algorithm was used to simulate and analyze the moving target.The results show that the proposed algorithm can improve the positioning tracking precision effectively only by general low cost GPS for the navigation of regular farmland topography.

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期刊信息
  • 《江苏大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:江苏省教育厅
  • 主办单位:江苏大学
  • 主编:袁寿其
  • 地址:江苏省镇江梦溪园巷30号
  • 邮编:212003
  • 邮箱:xbbj@ujs.edu.cn
  • 电话:0511-84446612
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-7775
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1668/N
  • 邮发代号:28-83
  • 获奖情况:
  • 原“机械电子部优秀科技期刊二等奖,江苏省高校学报优秀期刊一等奖,江苏省优秀科技期刊奖,江苏省期刊方阵优秀期刊,华东地区优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,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)
  • 被引量:8727