10.11857/j.issn.1674-5124.2020110068
多传感器融合低成本农机自动导航方法
针对现有大田农机高精度卫星导航成本高,且受气象环境影响较大的问题,该文提出了一种基于D-S-CNN的农田多传感器融合的自动导航方法,实现田间低成本、高精度定位导航.首先,将低成本卫星导航、惯性导航、视觉导航传感器的数据进行预处理,分别得到拖拉机的位置、姿态信息,然后通过D-S证据理论进行传感器失效检验,最后将三种传感器的位置、姿态信息以及D-S证据信任函数矩阵输入CNN神经网络进行信息融合实现田间高精度定位.实验表明,采用基于D-S-CNN的农田多信息融合导航方法,在离线测试中,无传感器失效情况下定位精度为4 cm,单个传感器失效情况下定位精度为10 cm,定位时间约17 ms;在实际测试中,无传感器失效情况下定位精度为6 cm,单个传感器失效情况下定位精度为13 cm,且该算法具有较好的鲁棒性和实用性.
智能拖拉机;导航;传感器信息融合;卷积神经网络
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TP274.2(自动化技术及设备)
2022-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
106-113,119
