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基于多传感器数据融合的旋耕耕深检测系统研究

[基于多传感器数据融合的旋耕耕深检测系统研究]

作     者:马若飞 伟利国 赵博 周利明 刘阳春 邢高勇 MA Ruofei;WEI Liguo;ZHAO Bo;ZHOU Liming;LIU Yangchun;XING Gaoyong

作者机构:中国农业机械化科学研究院集团有限公司 农业装备技术全国重点实验室 

出 版 物:《农业机械学报》 (Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery)

年 卷 期:2024年第55卷第9期

页      面:52-64页

核心收录:

学科分类:0810[工学-信息与通信工程] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 0808[工学-电气工程] 0809[工学-电子科学与技术(可授工学、理学学位)] 0828[工学-农业工程] 08[工学] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 

基  金:国家重点研发计划项目(2021YFD2000601) 

主  题:旋耕整地 运动仿真 耕深检测 RTK-BDS 

摘      要:旋耕作业时通常用耕深衡量作业质量,适合的耕深能打破土壤板结、改善土壤结构,促进作物根系生长。目前耕深检测研究场景主要为旱田,检测方法主要为倾角传感器间接检测,而水田土质松软,作业过程中会出现机具下陷和姿态变化的问题。为此,本文设计了一种适用于不同土壤环境的耕深检测系统。为检测地形起伏及机具下陷,设计一种地面仿形机构,通过耦合仿真探究其设计参数,验证可行性;为提高单传感器间接检测稳定性,使用三点悬挂倾角检测和北斗卫星系统(Beidou system, BDS)相对高程数据融合的检测方法,并建立耕深检测模型(Tillage detection model, TDM)。提出自适应迭代扩展卡尔曼算法(Adaptive iterative extended Kalman filter, AIEKF)对传感器获取数据先滤波再融合,获得更稳定、准确的耕深。在参考传统耕深测量方法的基础上,提出了RTK-BDS高程差值的测量方法获取耕深真值,并和传统方法进行了对比。仿形机构耦合仿真试验结果表明,所设计的仿形机构检测绝对误差小于0.5 cm,仿形后土槽高程最大形变量为2.89 mm。田间试验结果表明,TDM检测模型能有效反映耕深变化,AIEKF处理后数据较KF处理后数据信噪比平均提升1.41 dB,融合得到的耕深较两种单一传感器检测的耕深MAPE平均分别提高2.30%和2.07%,融合后平均MAPE为3.95%,平均RMSE为1.08 cm。提出的RTK-BDS差值真值检测法和传统检测法最大绝对误差为2.45 cm,能较好完成耕深真值检测。

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