农药喷雾飞行器自动导航控制系统研究——基于单片机和双目视觉技术

农药喷雾飞行器在作业过程中,容易受到外界环境因素的影响。为此,针对复杂多变的环境因素,采用单片机和双目视觉技术,基于Q-learning机器学习方法,实现了农药喷雾飞行器的自动导航控制。实验结果表明:农药喷雾飞行器在面对障碍物时能规划出一条合理的规避威胁航迹,成功避开障碍威胁,顺利到达终点,实现自动导航控制,证明了系统的可靠性和可行性。

基于ARM的农药喷雾飞行器越界控制系统设计

针对当前的农药喷雾飞行器需要人时刻观察是否飞出农田边界这一情况,从机器视觉的角度出发,综合嵌入式、图像处理和测控等技术,设计了一种以ARM Contex-A8平台为核心的农药喷雾飞行器越界控制系统。首先,采用混合高斯模型算法进行目标检测,通过计算目标的形状描述符来获得形状特征并进行目标定位。然后,计算目标的质心位置同时结合运动方向来判断飞行器是否出界。最后,根据综合判断的结果 ,用无线模块控制农药喷雾飞行器的飞行方向。实验结果表明,该系统能够很好地识别到农药喷雾飞行器,并能精准定位和越界判断,实现了无人操控,提高了工作效率。

农药喷雾飞行器越界检测算法实现

针对当前的农药喷雾飞行器需要人工时刻观察是否飞出农田边界这一现状,提出了一种基于高斯混合模型的农药喷雾飞行器越界自动检测算法。首先,采用混合高斯模型进行目标检测,然后通过计算形状描述符获取其形状特征并进行目标识别定位,最后通过计算目标质心位置结合目标的运动方向判断其是否出界。实验结果表明:该算法能够准确地判断飞行器的越界行为,准确率达到91.31%以上。