基于状态预测的田间机-地传感器系统协同采集方式研究

• 作者: 兰玉彬 张亚莉 施叶茵 李继宇 欧阳帆 陈盛德
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 农业植保 北斗定位系统 无人机 传感器 机-地协同 状态预测
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 农业信息化工程
• 页码范围: 246-253,277
• 页数: 9页
• 分类号: S252+.3|V279+.2
• 字数: 7330字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2018.06.029

摘要

基于旋翼无人机的低空、低速、利用旋翼风场作业等飞行特征,采用机载北斗定位系统获取精准机体实时观测值,协同地面风速传感器构成机-地传感器采集系统,尝试对具有稳定飞行轨迹的无人机进行状态预测.在充分讨论飞行状态的预测策略、可预测性、起始点确定等问题基础上,建立状态预测模型,设计状态预测算法用以自动判定传感器采集时段的起始点.依据算法展开冠层风速田间采集试验,对于无人机预测状态数据和实际观测数据做了对比分析,发现在可置信度为99％水平时,两者无差异的概率P值为0.956;同时统计出X、Y、Z向风速最大值出现时刻均值分别为3.036、2.427、3.145 s,计算出对应的标准差分别为0.79、0.87、0.98s,说明3向风速最大值出现时刻在5 s采样范围内具有较明显的区域性,验证了采集时刻的准确性,表明机-地协同实时采集旋翼风场数据的有效性得到了显著提高.