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农业机械自动导航技术研究进展
引用本文:胡静涛,高雷,白晓平,李逃昌,刘晓光.农业机械自动导航技术研究进展[J].农业工程学报,2015,31(10):1-10.
作者姓名:胡静涛  高雷  白晓平  李逃昌  刘晓光
作者单位:1. 中国科学院沈阳自动化研究所,沈阳 110016; 2. 中国科学院网络化控制系统重点实验室,沈阳 110016;,1. 中国科学院沈阳自动化研究所,沈阳 110016; 2. 中国科学院网络化控制系统重点实验室,沈阳 110016;,1. 中国科学院沈阳自动化研究所,沈阳 110016; 2. 中国科学院网络化控制系统重点实验室,沈阳 110016;,1. 中国科学院沈阳自动化研究所,沈阳 110016; 2. 中国科学院网络化控制系统重点实验室,沈阳 110016;,1. 中国科学院沈阳自动化研究所,沈阳 110016; 2. 中国科学院网络化控制系统重点实验室,沈阳 110016;
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2013AA040403)
摘    要:农业机械自动导航是精准农业技术体系中的一项核心关键技术,广泛应用于耕作、播种、施肥、喷药、收获等农业生产过程。农机位置测量方法、农机模型与导航路径跟踪控制方法是农业机械自动导航技术的研究重点,受到国内外科研人员的广泛关注。农机位置测量主要有相对测量和绝对测量二类方法,前者以基于机器视觉的测量方法为代表,主要利用图像处理技术识别作物行,进而确定导航基准线,实现农机与作物的相对位置与航向信息的测量;后者则以基于全球导航卫星系统的测量方法为代表,利用卫星定位技术实现农机位置的高精度测量,在农业生产中应用最为广泛;而面对复杂的田间环境变化,在位置测量中应用多传感器数据融合技术通常可以得到更好的测量结果。导航路径跟踪控制通常以农机运动学模型或动力学模型为核心,多采用最优控制、最优估计、自适应控制、人工神经网络、模糊控制、鲁棒控制等现代控制理论与方法;而无模型控制方法则可以避免建模不准确或者模型参数剧烈变化对农机路径跟踪控制性能所产生的负面影响。该文从上述2个方面综述分析了农业机械自动导航技术的研究现状及存在的问题,并对未来农机导航技术的发展做出了展望,指出采用卫星导航技术,开展农机地头自动转向控制、障碍物探测及主动避障、多机协同导航等高级导航技术研究,以及引入先进的物联网技术,是现代农机自动导航技术发展的主要趋势。

关 键 词:农业机械  导航  模型  农机物联网
收稿时间:4/3/2015 12:00:00 AM
修稿时间:2015/5/10 0:00:00

Review of research on automatic guidance of agricultural vehicles
Hu Jingtao,Gao Lei,Bai Xiaoping,Li Taochang and Liu Xiaoguang.Review of research on automatic guidance of agricultural vehicles[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2015,31(10):1-10.
Authors:Hu Jingtao  Gao Lei  Bai Xiaoping  Li Taochang and Liu Xiaoguang
Institution:1. Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China; 2. Key Laboratory of Networked Control System, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China,1. Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China; 2. Key Laboratory of Networked Control System, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China,1. Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China; 2. Key Laboratory of Networked Control System, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China,1. Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China; 2. Key Laboratory of Networked Control System, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China and 1. Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China; 2. Key Laboratory of Networked Control System, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China
Abstract:
Keywords:agricultural machinery  navigation  models  internet of things for agriculture vehicles
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