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《西南交通大学》 2018年
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基于WSN的农机自动导航技术研究

杨洁  
【摘要】:随着人工智能的发展,我国农业开始迈入智能化阶段,农田信息感知和农机自动导航技术是智能化农业的两个核心。在导航路径规划方面,农机的作业路径既要符合农机作业规范和要求,还要有利于提高农机的作业效率和作业质量。目前,农田无线传感器网络(WSN)仅用于农田信息的采集以及信息源位置的获取,而农田中未知节点位置的获取还主要依赖于全球定位系统(GPS)或其他传感器件。在农机自动导航系统中,已出现多种农机定位技术,但是这些技术都存在本身固有的缺陷,且造价成本偏高。基于此,本文针对农机自动导航技术展开了如下几方面研究:首先,本文对农机的常用作业模式进行了分析,归纳了不同作业模式的优缺点以及各自适用的农田环境,分析了不同作业模式所消耗的时间成本。本文还分析了GPS和捷联式惯性导航系统(SINS)的基本定位原理和误差模型,总结了无线传感器网络常用定位算法的优缺点,通过对设备的成本、算法复杂程度以及定位性能的综合考虑,本文选择基于接收信号强度指示(RSSI)的测距定位算法对农机进行无线传感器网络定位。其次,研究了基于自适应遗传算法的无障碍子区域路径规划。利用栅格法建立了农田环境模型,对农田无障碍区域进行了子区域的分割,利用自适应遗传算法对子区域路径规划进行了设计。对农机不同作业模式的作业性能进行了对比,验证了子区域套行法作业模式具有更好的作业性能。最后利用基于自适应遗传算法的子区域套行法对农田区域进行了路径规划。然后,通过在麦田环境和玉米农田环境中的试验获得了不同天线高度和不同载波频率下的RSSI值,根据最小二乘原理拟合得到了RSSI值与传输距离之间的关系。本文还设计了一种基于极大似然估计算法(MLE)和加权质心定位算法(WCL)的混和定位算法,并对定位性能进行了仿真对比。仿真结果表明,WCL-MLE算法的定位误差小于WCL算法和MLE算法的单独定位误差。基于WCL-MLE定位算法,本文设计了SINS/GPS/WCL-MLE组合导航算法,并对该组合导航算法进行了仿真,验证了SINS/GPS/WCL-MLE组合导航算法的定位性能要优于SINS/GPS和SINS/WCL-MLE两种组合导航算法。最后,在VC++环境下基于MapX控件,设计了农机位置跟踪系统。对农田栅格地图进行配准,将农机的位置信息以点图元形式导入地图中,实现农机的位置跟踪,将农机位置数据库与MapX进行ODBC绑定,实现农机位置轨迹的回放。
【学位授予单位】:西南交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:S22;S126

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