智能農機裝備是實施智慧農業(yè)的基礎，而導航技術是智能農機裝備的一個重要組成部分，在自動噴藥、中耕除草、土地平整、插秧收割等許多方面有著廣泛的應用，可以大大提高農機的作業(yè)精度和效率，減輕駕駛員的勞動強度，提高資源利用率，降低生產成本，有利于實現(xiàn)農田作業(yè)規(guī)�；l(fā)展。本書主要內容包括：基于GNSS、機器視覺和多傳感器信息融合的導航定位方法的基本原理，智能導航決策控制、轉向操縱控制的基本方法和研究成果，以及農業(yè)機械智能導航系統(tǒng)、多機協(xié)同及導航避障系統(tǒng)的開發(fā)設計實例。本書具有綜合性、系統(tǒng)性和前瞻性，反映了作者及其研究團隊近年來的重要科研成果，可以作為現(xiàn)代農業(yè)、智慧農業(yè)以及農業(yè)信息化等相關專業(yè)本科生、研究生的教材，也可以作為相關領域研究人員、技術人員的參考書。
第1章 緒論
1.1 精細農業(yè)與智慧農業(yè)
1.1.1 精細農業(yè)概述
1.1.2 精細農業(yè)的發(fā)展——智慧農業(yè)
1.2 農業(yè)機械自動導航
1.2.1 概述
1.2.2 導航定位
1.2.3 導航路徑規(guī)劃
1.2.4 導航控制
1.3 智能導航及其發(fā)展趨勢
1.3.1 自主避障
1.3.2 多機協(xié)同作業(yè)
1.3.3 自診斷
1.3.4 智能化作業(yè)
參考文獻
第2章 基于GNSS的導航定位技術
2.1 全球導航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)
2.1.1 概述
2.1.2 GPS
2.1.3 GLONASS
2.1.4 伽利略系統(tǒng)
2.1.5 北斗系統(tǒng)
2.1.6 衛(wèi)星導航的差分和增強系統(tǒng)
2.2 GPS定位原理及其數(shù)據(jù)處理
2.2.1 導航電文與衛(wèi)星信號
2.2.2 GPS定位原理
2.2.3 GPS定位中的誤差分析
2.2.4 差分技術
2.2.5 坐標系統(tǒng)
2.3 GNSS在智慧農業(yè)中的應用
本章小結
參考文獻
第3章 基于機器視覺的導航定位技術
3.1 機器視覺導航路徑識別流程
3.2 彩色模型選擇及圖像灰度化
3.2.1 RGB彩色模型
3.2.2 HSI彩色模型
3.2.3 YUV彩色模型
3.2.4 幾種彩色模型分析比較
3.3 圖像分割
3.3.1 邊緣檢測
3.3.2 閾值分割
3.3.3 聚類分割
3.3.4 幾種圖像分割方法分析比較
3.4 圖像形態(tài)學去噪與特征點檢測
3.4.1 膨脹
3.4.2 腐蝕
3.4.3 膨脹與腐蝕相結合
3.4.4 特征點檢測
3.5 作物行檢測及導航線提取
3.5.1 霍夫變換
3.5.2 二乘法
3.5.3 幾種檢測方法分析比較
本章小結
參考文獻
第4章 基于多傳感器信息融合的導航定位技術
4.1 常用的導航定位傳感器
4.1.1 慣性測量單元
4.1.2 激光雷達
4.2 多傳感器信息融合
4.2.1 多傳感器信息融合結構
4.2.2 多傳感器信息融合級別
4.2.3 常用融合方法
4.3 傳感器配準
4.3.1 時間配準
4.3.2 空間配準
4.4 卡爾曼濾波
4.4.1 卡爾曼濾波基本原理
4.4.2 擴展卡爾曼濾波
4.4.3 無跡卡爾曼濾波
本章小結
參考文獻
第5章 智能導航轉向縱控制技術
5.1 轉向縱控制方法
5.1.1 PID控制
5.1.2 模糊控制
5.1.3 滑模控制
5.2 電液控制轉向系統(tǒng)建模
5.3 基于模糊滑�？刂频霓D向縱控制器
5.3.1 模糊滑�？刂苹驹�
5.3.2 帶補償?shù)哪：＾D向縱控制器設計
5.3.3 轉向縱控制試驗
本章小結
參考文獻
第6章 智能導航決策控制技術
6.1 導航作業(yè)路徑規(guī)劃
6.1.1 全局路徑規(guī)劃
6.1.2 行走方式與成本消耗
6.1.3 全局路徑規(guī)劃指標
6.2 拖拉機運動學模型
6.2.1 運動學模型
6.2.2 直線跟蹤算法
6.2.3 拖拉機離散跟蹤模型
6.2.4 慣性時間參數(shù)估計
6.3 基于遺傳算法的自適應模糊導航決策控制技術
6.3.1 遺傳算法基本原理
6.3.2 自適應模糊控制器的設計
6.3.3 路徑跟蹤仿真結果
6.3.4 路徑跟蹤試驗結果
本章小結
參考文獻
第7章 基于GNSS及多傳感器信息融合的導航定位方法研究
7.1 基于NTRIP的虛擬差分GPS接收系統(tǒng)
7.1.1 VRS網絡無線傳輸協(xié)議
7.1.2 系統(tǒng)硬軟件設計
7.1.3 試驗結果與分析
7.2 基于卡爾曼濾波的車輛導航定位系統(tǒng)
7.2.1 系統(tǒng)硬件構成
7.2.2 模型構建
7.2.3 試驗結果與分析
7.3 基于GPS和機器視覺的組合導航定位系統(tǒng)
7.3.1 系統(tǒng)硬件構成
7.3.2 數(shù)據(jù)法
7.3.3 試驗結果與分析
7.4 基于GPS和IMU的組合導航定位方法
7.4.1 系統(tǒng)硬件構成
7.4.2 數(shù)據(jù)法
7.4.3 試驗結果與分析
本章小結
參考文獻
第8章 基于機器視覺的導航基準線快速檢測方法研究
8.1 基于掃描濾波的農機具視覺導航基準線快速檢測方法
8.1.1 SF算法設計
8.1.2 基于SF算法的農機具導航線檢測方案
8.1.3 試驗結果與分析
8.2 基于邊緣檢測與掃描濾波的農機導航基準線提取方法
8.2.1 導航基準線提取算法
8.2.2 試驗結果與分析
8.3 基于遺傳算法的農機具視覺導航基準線檢測方法
8.3.1 遺傳算法的
8.3.2 基于遺傳算法的導航線檢測方案
8.3.3 試驗結果與分析
8.4 基于線性相關系數(shù)約束的作物行中心線檢測方法
8.4.1 作物行中心線識別算法
8.4.2 試驗結果與分析
本章小結
參考文獻
第9章 農業(yè)機械智能導航系統(tǒng)設計與開發(fā)
9.1 基于DSP和MCU的農機具視覺導航終端
9.1.1 系統(tǒng)總體設計
9.1.2 導航終端硬件設計
9.1.3 導航終端軟件設計
9.1.4 試驗結果與分析
9.2 基于CAN總線的農用車輛智能導航控制系統(tǒng)
9.2.1 系統(tǒng)結構
9.2.2 系統(tǒng)通信協(xié)議
9.2.3 系統(tǒng)測試與導航試驗結果
9.3 基于粒子群算法優(yōu)
書單推薦
