【摘 要】
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农用车辆自动导航技术可有效提高作业精度、实现农田规模化生产。为获得精确的定位信息,常采用多传感器融合来弥补单一传感器的不足,本文选用GPS和IMU作为定位传感器,研究不
【机 构】
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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;
【基金项目】
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国家自然科学基金(30900869);“十二五”国家科技支撑计划(2011BAD20B06)
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农用车辆自动导航技术可有效提高作业精度、实现农田规模化生产。为获得精确的定位信息,常采用多传感器融合来弥补单一传感器的不足,本文选用GPS和IMU作为定位传感器,研究不同的融合方法对定位信息的影响。常用的滤波算法包括UKF和PF等,为弥补UKF定位精度低和PF实时性差的问题,本文建立了一种以UKF产生重点密度函数的UPF滤波器模型。以电瓶车为导航试验平台,以RTDGPS和IMU为导航定位传感器,将采用UPF融合后的数据与RTKGPS定位数据进行对比研究。试验结果表明,UPF在低粒子数的条件下,融合时间短,定位精度优于UKF和PF,可满足精细农业中导航定位作业的要求。
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