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传感器融合技术在农业工程的应用与前景(3)
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摘要：以上研究表明，使用卡尔曼滤波技术进行传感器信息融合测量，测量载体姿态角，同时对GPS 与SINS 进行有效组合，改善定位精度，更真实反映农用车辆的运
以上研究表明，使用卡尔曼滤波技术进行传感器信息融合测量，测量载体姿态角，同时对GPS 与SINS 进行有效组合，改善定位精度，更真实反映农用车辆的运动状态。
3.2 水平激光平地技术
激光平地机是将激光、液压技术应用于整地作业的农业新产品，激光平地技术可有效提高农田的平整度，提高农田灌溉水的利用率，是目前国际上推广应用的节水技术之一[25]。水田激光机在水田平地作业中，必须解决平地铲的姿态控制问题，即保持水平姿态[26]。华南农业大学赵祚喜设计了基于MEMS惯性传感器融合的平地铲水平控制系统，该系统采用双轴加速度计ADXL203 和单轴陀螺仪ADXRS信息融合的算法测量平地铲实时倾角，通过脉宽调节普通电磁阀实现平地铲水平控制。试验证明该系统能较好实现平地铲水平控制，但仍存在传感器融合的切入时机不完善、陀螺仪累加误差较大的问题[27]。文献[28]设计了基于MEMS 惯性传感器ADIS 姿态测量系统，提出了三轴加速度计与数字陀螺仪信息融合的算法，通过对重力加速度的观测修正陀螺仪偏差。试验证明该系统能较准确测量平地铲动态情况下的水平倾角。文献[29]设计了平地铲水平姿态测量系统，采用MEMS 惯性传感器集成模块ADIS 作为姿态测量单元，基于卡尔曼滤波实现多传感器信息融合，通过改进的位置控制算法对平地铲的水平姿态进行调节。以上研究引入了非线性I-PD 位置控制算法在平地铲水平控制上的应用，提高了水平控制精度和稳定性。通过水田平地的作业，证明平地效果良好，满足现代农业精细耕作的要求。
3.3 拖拉机田间自动转向控制器
自动转向控制是实现农业自动导航的关键环节，转向控制技术的研究对于实现精细农业和农业现代化具有重要意义。转向控制系统包括导航控制器和转向操纵控制器，导航控制器的作用是根据农业机械模型，设计最优的导航控制算法，将GPS、陀螺仪、惯性传感器、视觉传感器等多源传感器信息融合，计算分析最终决策出农业机械转向控制量。智能农业机械在很多发达国家和地区已有深入研究，并在上世纪九十年代研制出相关智能农业机械[30]。如日本Kubota 公司，利用激光距离传感器，在DGPS 结合惯性导航技术下实现车辆自主导航，研制出的智能农用机械在0.7 m/s 速度下，路径跟踪误差仅为0.05 m。
4 MEMS 传感器融合技术的发展展望
在当今倡导工程技术创新的条件下，多传感器信息融合技术在农业中将有广阔的应用前景。
基于MEMS 多传感器构成惯性测量模块IMU，并与GPS 构成联合导航控制系统，实现了两者的优势互补，提高了农业机械导航精准度。近年来，国内外科研机构在组合系统结构优化、组合测量算法、控制算法等方面做了大量研究工作。例如文献[30]以东方红X804 拖拉机为试验平台，结合拖拉机田间作业的特点，对转向控制算法作相应改进，加入了ADIS 惯性测量模块测量角速度，设计了一种新的东方红拖拉机自动转向控制器，采使转向轮以较低的速度平稳达到目标角度。田间试验表明：ADIS 角速度积分的角度值有较高准确度，平均误差为0.53°。方波信号的角度跟踪稳态时平均误差为0.40°，平均跟踪时间为1.3 s，角速率跟踪稳态时平均误差为1.25°/s，延时时间平均值为0.2 s。
近年来，我国自主研发北斗导航系统的研究工作取得突破，其应用已实现商业化，并开展应用于农业导航领域。利用IMU 提供被测量物体的姿态信息，用于修正北斗导航定位的中心位置坐标信息，则可得到高精度、高可靠的导航设备，且有助于实现产品国产化和低成本制造。
5 结 语
随着传感器技术、数据处理技术、计算机技术、网络通讯技术、人工智能技术等相关技术的发展，各种面向复杂应用背景的多传感器信息系统将大量涌现。在多传感器系统中，信息表现形式的多样化、信息容量及信息处理速度等要求，都已大大超出了传统信息处理方法的能力，多传感器信息融合必将成为未来智能检测、智能控制与数据处理中的重要技术，它无疑将有助于提高与改善系统的性能。
[1] 王思远，韩松来，任星宇，等.MEMS 惯性导航技术及其应用于展望[J].控制与信息技术，2018(6)：21-26.
[2] 蒋青，刁春帆，田增山，等.基于MEMS 辅助的单基线北斗融合测姿算法[J].重庆邮电大学出版社（自然科学版），2016,28（6）：804-809．
[3] 胡方强，吕涛，包亚萍.改进的自适应Kalman 滤波器在SINS/GPS 组合导航中的应用[J].计算机工程与应用，2018，54(5)：253-257.
文章来源：《农业工程技术》 网址: http://www.nygczz.cn/qikandaodu/2021/0330/1051.html
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