隨著我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化加速發(fā)展,農(nóng)業(yè)機(jī)械向著大型化發(fā)展,機(jī)具的機(jī)構(gòu)復(fù)雜程度、工作幅寬等參數(shù)逐步增加,而農(nóng)業(yè)勞動力在不斷減少,從而對操作人員和智能農(nóng)機(jī)裝備都提出了更高的要求。農(nóng)業(yè)機(jī)械的姿態(tài)主要包含俯仰角和橫滾角,而橫滾角是影響作業(yè)質(zhì)量、定位精度和機(jī)具操控性能的重要因素。由于農(nóng)業(yè)機(jī)械作業(yè)環(huán)境復(fù)雜,寬幅農(nóng)業(yè)機(jī)械在地表存在一定坡度的農(nóng)田中作業(yè)時姿態(tài)會不斷發(fā)生變化,對其橫滾角進(jìn)行有效監(jiān)測對提高機(jī)具作業(yè)性能具有十分重要的意義。因此,本文以橫滾角作為姿態(tài)的主要參數(shù),研究寬幅農(nóng)業(yè)機(jī)械在田間作業(yè)時的姿態(tài)監(jiān)測方法。本文分析了寬幅農(nóng)業(yè)機(jī)械姿態(tài)監(jiān)測方法在國內(nèi)外方面的研究現(xiàn)狀和目前研究方法中存在的問題,分別研究了基于傳感器信息、圖像特征匹配和多源信息融合的姿態(tài)監(jiān)測方法,以實現(xiàn)在寬幅農(nóng)業(yè)機(jī)械作業(yè)過程中準(zhǔn)確監(jiān)測姿態(tài)的目的。在基于傳感器信息的姿態(tài)監(jiān)測方法中,應(yīng)用卡爾曼濾波方法對MTi-300AHRS慣性傳感器和北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,設(shè)計了監(jiān)測終端的軟件方案,并利用MATLAB GUI對融合監(jiān)測終端進(jìn)行了人機(jī)界面設(shè)計。進(jìn)行了對比試驗,試驗表明經(jīng)過卡爾曼濾波對MTi-300 AHRS與衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行融合后,系統(tǒng)橫... 

【文章來源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：108 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景與意義
        1.1.2 課題來源
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究目標(biāo)和研究內(nèi)容
    1.4 小結(jié)
第2章 基于傳感器信息的姿態(tài)監(jiān)測方法
    2.1 基于慣性傳感器的姿態(tài)監(jiān)測
        2.1.1 MTi-300 AHRS及其性能指標(biāo)
        2.1.2 系統(tǒng)測姿算法
    2.2 基于北斗的姿態(tài)監(jiān)測
        2.2.1 系統(tǒng)組成和功能
        2.2.2 北斗姿態(tài)監(jiān)測中的坐標(biāo)系及轉(zhuǎn)換矩陣
        2.2.3 姿態(tài)角求解
    2.3 傳感器信息融合方法及其實現(xiàn)
        2.3.1 慣性傳感器和北斗融合監(jiān)測方法
        2.3.2 慣性傳感器和北斗融合算法實現(xiàn)
    2.4 融合監(jiān)測終端設(shè)計
        2.4.1 系統(tǒng)軟件方案
        2.4.2 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計
    2.5 小結(jié)
第3章 基于圖像特征匹配的姿態(tài)監(jiān)測方法
    3.1 橫滾角獲取原理
    3.2 圖像配準(zhǔn)原理及方法
        3.2.1 圖像配準(zhǔn)原理
        3.2.2 圖像配準(zhǔn)方法分類
        3.2.3 常用的圖像配準(zhǔn)算法
    3.3 圖像特征檢測及其實現(xiàn)
        3.3.1 角點檢測算法及其實現(xiàn)
        3.3.2 SURF特征點檢測及其實現(xiàn)
        3.3.3 MSER算法及其實現(xiàn)
    3.4 基于特征的圖像配準(zhǔn)算法及其實現(xiàn)
        3.4.1 圖像配準(zhǔn)算法及其實現(xiàn)
        3.4.2 圖像配準(zhǔn)試驗及分析
    3.5 基于特征匹配的姿態(tài)獲取系統(tǒng)
        3.5.1 系統(tǒng)的軟件方案
        3.5.2 系統(tǒng)的功能模塊設(shè)計
        3.5.3 角度獲取算法
    3.6 小結(jié)
第4章 基于多源信息融合的姿態(tài)監(jiān)測方法
    4.1 多源信息融合監(jiān)測方法
    4.2 系統(tǒng)硬件設(shè)計
        4.2.1 系統(tǒng)電源電路的設(shè)計
        4.2.2 信息采集模塊
        4.2.3 人機(jī)交互系統(tǒng)
    4.3 自適應(yīng)加權(quán)融合算法模型
    4.4 自適應(yīng)加權(quán)融合算法實現(xiàn)過程
    4.5 小結(jié)
第5章 姿態(tài)監(jiān)測試驗與分析
    5.1 基于傳感器信息的姿態(tài)監(jiān)測試驗
        5.1.1 北斗系統(tǒng)的定位精度試驗
        5.1.2 基于北斗的姿態(tài)精度試驗
        5.1.3 基于MTi-300 AHRS的姿態(tài)精度試驗
        5.1.4 融合系統(tǒng)姿態(tài)精度試驗
    5.2 基于圖像特征匹配的姿態(tài)監(jiān)測試驗
        5.2.1 試驗條件
        5.2.2 試驗方法
        5.2.3 試驗結(jié)果與分析
    5.3 基于多源信息融合的姿態(tài)監(jiān)測試驗
        5.3.1 試驗條件
        5.3.2 試驗方法
        5.3.3 試驗結(jié)果與分析
    5.4 小結(jié)
第6章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
導(dǎo)師及作者簡介
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[3]基于圖像特征提取和特征點描述的匹配算法研究及其應(yīng)用[D]. 肖飛.電子科技大學(xué) 2013
[4]基于北斗衛(wèi)星船載導(dǎo)航系統(tǒng)研究[D]. 郝瀟敏.大連海事大學(xué) 2012
[5]基于北斗的航天器測姿/測速技術(shù)研究[D]. 黨超.哈爾濱工程大學(xué) 2012
[6]圖像配準(zhǔn)的理論及其相關(guān)算法研究[D]. 李哲.西安電子科技大學(xué) 2011
[7]GPS三維姿態(tài)測量系統(tǒng)的研究[D]. 苑振國.哈爾濱工程大學(xué) 2011
[8]圖像配準(zhǔn)理論及算法研究[D]. 張銳娟.西安電子科技大學(xué) 2009
[9]圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究與應(yīng)用[D]. 陳明生.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2006



本文編號：3014501