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为实现根据无人机作业位置改变中途补充能源或喷洒物的起降地点,增加无人机有效作业时间,提高无人机作业效率,设计了无人机移动补给平台。通过研究农用无人机自主降落过程,提出一种基于模糊逻辑和比例积分微分(Proportional-integral and derivative,PID)分段控制的农用无人机跟踪降落算法,该算法既拥有PID算法的高精度,又兼顾模糊控制算法响应速度快、超调量小、鲁棒性强的优点。目标轨迹跟踪预测由粒子滤波器跟踪算法和轨迹拟合算法相结合进行求解。仿真和现场试验表明,与单一的PID算法和模糊逻辑算法相比,分段控制算法能够把农用无人机对移动补给平台的跟踪误差缩小到6. 7 cm以内,在移动补给平台上的降落精度控制在7. 2 cm以内。 相似文献
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王红 《中国农村水利水电》2010,(12)
通过对清代子贝渊纠纷进行全方位的考察,分析出子不贝渊纠纷的四大特征,即左右两岸不同地缘特征、行政区划特征、长时段特征和以邻为壑特征。 相似文献
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49.
灌溉小麦优质高产生态栽培优化数学模型研究 总被引:8,自引:0,他引:8
运用农业系统工程原理,采用三因子二次饱和D最优设计方案[8],选取对小麦产量影响较大的播期x1、播量x2和施肥量x3为调控因子[5] [7],以每公顷 产量y为目标函数研究灌溉小麦优质高产生态栽培优化数学模型。结果表明,在试验设计条件下,影响灌溉小麦产量的各生态因素权重依次为播期x1>播量x2>施肥量x3,依据建立的模型,目标产量在7500~9000kg/hm2时,灌溉小麦优质高产最佳农艺方案为:播期x1 10月2日~5日,播量x2 145.91~211.76万粒/ hm2,施肥量x3纯N、P(N∶P2O5=1∶1)191.83~304.73 kg/hm2。本研究为灌溉小麦优质高产生态栽培提供科学依据。 相似文献
50.
基于LiDAR的亚热带次生林林窗对幼树更新影响分析 总被引:2,自引:0,他引:2
以湖南亚热带次生林为研究对象,利用多时相机载激光雷达(Light detection and ranging,Li DAR)和野外调查数据对林窗及幼树进行监测,分析比较林窗对幼树密度分布和树高生长变化的影响。结果表明,林窗大小和位置对幼树密度分布都有显著影响,喜光树种幼树主要集中在小林窗的中心区或大林窗的过渡区,在大林窗中密度最大(647株/hm2),耐荫树种幼树主要集中在林窗的边缘区,在中等林窗中密度最大(941株/hm~2)。林窗大小对幼树树高生长有显著影响,喜光树种和耐荫树种幼树分别在大林窗和中等林窗中树高生长量最大(69.3 cm/a、57.7 cm/a),喜光树种幼树在中心区的树高生长量明显大于其他位置,耐荫树种幼树的树高生长量在位置上的差异不显著。线性混合模型分析显示林窗大小是促进幼树树高生长的最主要因素,幼树树高生长变化在不同林窗中呈聚集性。从幼树密度树高生长情况来看,50~150 m~2林窗较适合促进亚热带次生林的群落演替。 相似文献