基于A*与B样条算法的农用机器人路径规划系统

为高效智能地规划农用机器人在农田中的运行路径,保证精确的作业行距及作业方向,实现机器人按照指定路径自动行驶,设计了基于A*与B样条算法的农用机器人路径规划系统.使用A*算法对农用机器人运行过程进行路径规划,并利用B样条算法平滑该路径,进而得到最优作业路径.Matlab仿真实验结果表明:A*算法和B样条算法结合起来应用于农用机器人的路径规划是可行的.

基于MC9S12XS128和LTC6803-4的WSN节点光伏充电管理系统

针对太阳能的特点和锂电池的特性,设计基于MC9S12XS128和LTC6803-4的WSN节点光伏充电管理系统,设计锂电池组充放电、温度检测、电压采集和均衡控制等硬件电路,编写相应的底层软件,将电池电压、充放电电流、电池温度的采样值与实际值进行比较,验证采样值的准确性,同时分析均衡控制的效果.实验结果表明:设计的光伏充电管理系统运行安全、可靠,能为WSN节点提供稳定的能量来源.

基于HE和MSR的玉米病虫害图像预处理

针对大田玉米图像采集时存在的过曝和欠曝图像问题,设计了一种将直方图均衡算法(Histogram Equalization,HE)和多尺度视网膜大脑皮层理论算法(Multi-Scale Retinex,MSR)相结合的混合算法,即先对图像进行MSR运算,再使用HE算法,解决了HE存在的灰度级过度合并的问题,降低了MSR存在的对比度低的缺陷。实验结果表明,从主观评价上看,经过MSR+HE处理后的图像清晰度更高,细节更加丰富;从客观指标上看,利用MSR+HE处理后的图像的对比度和平均梯度指标均大于MSR或HE单独处理图像后得到的指标,表明MSR+HE算法稳定性好、处理结果清晰、细节丰富,更适于农田图像处理。

基于ArcGIS的农用机器人定位及路径跟踪

为了实时获取农用机器人在农田中的精确位置,并跟踪其运行路径,设计了基于ArcGIS的农用机器人定位及路径跟踪系统。利用3G网络实现机器人与服务器之间的通信,运用ArcGIS Engine组件处理空间数据、显示机器人的运行路径,并存储机器人在运行过程中的位置信息。系统采用Visual C#.NET编程实现,实验结果证明本系统精确可靠。

分簇算法与压缩感知下的农田信息处理

为了减小无线传感器传输数据的数据量,提出了一种相关性分簇算法与压缩感知相结合的方法。首先,将节点数据显著相关性的节点划分到一个簇中;其次,在每个簇中,根据节点间的平均相关度大小来确定参考节点与非参考节点,参考点的数据结合压缩感知进行无线网络传输,而非参考点的数据可以根据与参考节点的线性回归系数计算出来;最后,对实测的温度进行仿真实验。结果表明,簇中参考节点的数据重构误差在允许范围内,对非参考节点进行线性回归计算与原始数据相比基本吻合。

基于ArcGIS和SOM神经网络的山羊定位和行为分类

针对目前山羊行为分类的不准确以及定位困难的问题,提出了一种基于ArcGIS和SOM神经网络算法的山羊定位和行为分类系统,系统由数据层、算法服务层、图形化展示层组成。设计了对山羊三轴加速度数据的SOM神经网络算法分类器,实现了对山羊静止、行走、采食、跳跃等主要日常行为的分类,并结合了ArcGIS二次开发平台在地图上显示山羊地理位置。实验结果表明:本文设计的系统运行安全、数据准确,对山羊科学饲养提供了依据。

基于复合算法的二维运动模糊图像处理

玉米虫害图像采集时存在的二维运动模糊导致采集的虫害图片质量降低,严重影响了机器对玉米病虫种类的自动识别。本文以二维运动模糊图像为研究对象,利用Radon变换和自相关函数计算,确定出模糊方向和模糊尺度,得到相应的点扩展函数PSF(Point spread function),再选用Lucy-Richardson方法复原图像。从实验结果主观和客观的评价上看,经过确定PSF函数复原处理后的图像细节更加丰富,清晰度更高,为后续玉米虫害的特征提取、目标识别奠定扎实的基础。