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基于UWB-IMU的设施园艺移动平台组合定位方法
1
作者
丁俊杰
许成果
+6 位作者
罗志涛
郑恩来
陈凤
章永年
施印炎
沈成
汪小旵
《农业工程学报》
北大核心
2025年第7期64-73,共10页
为解决设施场景下遮挡严重所致的电驱移动平台定位精度低、稳定性差的问题,该研究设计了基于超宽带(ultra wide band,UWB)和惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)的组合定位方法,并提出基于卡尔曼滤波的自适应抗差组合定位算法(...
为解决设施场景下遮挡严重所致的电驱移动平台定位精度低、稳定性差的问题,该研究设计了基于超宽带(ultra wide band,UWB)和惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)的组合定位方法,并提出基于卡尔曼滤波的自适应抗差组合定位算法(adaptive robust combination positioning algorithm,ARCPA)。首先,针对单传感器定位误差大的问题,搭建基于UWB与IMU两种传感器的组合定位系统;其次,为精准检测UWB数据的非视距误差,设计差分距离非视距误差检测滑动窗口;最后,为抑制卡尔曼滤波中的量测噪声,采用余弦重启函数实时调整渐消因子,并引入位置精度因子权值修正抗差因子。为验证所提定位方法的有效性,搭建设施园艺电驱移动平台和实时定位系统,并进行仿真与实车定位试验。试验结果表明,采用所提UWB-IMU组合定位方法的均方根误差为6.63 cm,比单传感器的定位误差降低了81.92%,相比于经典卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波与自适应抗差卡尔曼滤波算法,所提ARCPA算法的均方根误差分别降低50.15%、74.63%、60.01%、60.88%、28.34%。研究结果可为设施园艺环境下的定位导航提供理论依据和实施方案。
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关键词
超宽带
设施园艺
组合定位
电驱移动平台
自适应抗差滤波
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职称材料
基于自注意力机制与无锚点的仔猪姿态识别
被引量：
6
2
作者
许成果
薛月菊
+3 位作者
郑婵
侯文豪
郭景峰
王峡锐
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第14期166-173,共8页
在猪场养殖过程中,仔猪姿态识别对其健康状况和环境热舒适度监测有重要意义。仔猪个体较小,喜欢聚集、扎堆,且姿态随意性较大,给姿态识别带来困难。为此,该研究结合Transformer网络与无锚点目标检测头,提出了一种新的仔猪姿态识别模型Tr...
在猪场养殖过程中,仔猪姿态识别对其健康状况和环境热舒适度监测有重要意义。仔猪个体较小,喜欢聚集、扎堆,且姿态随意性较大,给姿态识别带来困难。为此,该研究结合Transformer网络与无锚点目标检测头,提出了一种新的仔猪姿态识别模型TransFree(Transformer+Anchor-Free)。该模型使用Swin Transformer作为基础网络,提取仔猪图像的局部和全局特征,然后经过一个特征增强模块(Feature Enhancement Module,FEM)进行多尺度特征融合并得到高分辨率的特征图,最后将融合后的特征图输入Anchor-Free检测头进行仔猪的定位和姿态识别。以广东佛山市某商业猪场拍摄的视频作为数据源,从12个猪栏的拍摄视频中选取9栏作为训练集,3栏作为测试集,训练集中仔猪的俯卧、侧卧和站立3类姿态总计19929个样本,测试集中3类姿态总计5150个样本。在测试集上,TransFree模型的仔猪姿态识别精度达到95.68%,召回率达到91.18%,F1-score达到93.38%;相较于CenterNet、Faster R-CNN和YOLOX-L目标检测网络,F1-score分别提高了2.32、4.07和2.26个百分点。该文提出的TransFree模型实现了仔猪姿态的高精度识别,为仔猪行为识别提供了技术参考。
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关键词
图像识别
模型
仔猪
姿态识别
Swin
Transformer
无锚点目标检测
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职称材料
题名
基于UWB-IMU的设施园艺移动平台组合定位方法
1
作者
丁俊杰
许成果
罗志涛
郑恩来
陈凤
章永年
施印炎
沈成
汪小旵
机构
南京农业大学工学院
农业农村部南京农业机械化研究所
出处
《农业工程学报》
北大核心
2025年第7期64-73,共10页
基金
国家重点研发计划项目(2023YFD2000302,2023YFD2000304)
江苏省农机研发制造推广应用一体化试点项目(JSYTH04)。
文摘
为解决设施场景下遮挡严重所致的电驱移动平台定位精度低、稳定性差的问题,该研究设计了基于超宽带(ultra wide band,UWB)和惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)的组合定位方法,并提出基于卡尔曼滤波的自适应抗差组合定位算法(adaptive robust combination positioning algorithm,ARCPA)。首先,针对单传感器定位误差大的问题,搭建基于UWB与IMU两种传感器的组合定位系统;其次,为精准检测UWB数据的非视距误差,设计差分距离非视距误差检测滑动窗口;最后,为抑制卡尔曼滤波中的量测噪声,采用余弦重启函数实时调整渐消因子,并引入位置精度因子权值修正抗差因子。为验证所提定位方法的有效性,搭建设施园艺电驱移动平台和实时定位系统,并进行仿真与实车定位试验。试验结果表明,采用所提UWB-IMU组合定位方法的均方根误差为6.63 cm,比单传感器的定位误差降低了81.92%,相比于经典卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波与自适应抗差卡尔曼滤波算法,所提ARCPA算法的均方根误差分别降低50.15%、74.63%、60.01%、60.88%、28.34%。研究结果可为设施园艺环境下的定位导航提供理论依据和实施方案。
关键词
超宽带
设施园艺
组合定位
电驱移动平台
自适应抗差滤波
Keywords
UWB
protected horticulture
integrated localization
electric driven mobile platform
adaptive robust filtering
分类号
S147.2 [农业科学—肥料学]
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职称材料
题名
基于自注意力机制与无锚点的仔猪姿态识别
被引量：
6
2
作者
许成果
薛月菊
郑婵
侯文豪
郭景峰
王峡锐
机构
华南农业大学电子工程学院(人工智能学院)
华南农业大学数学与信息学院
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第14期166-173,共8页
基金
广东省科技计划项目(2021A0505030058)
广东省普通高校重点领域专项(2020ZDZX1041)。
文摘
在猪场养殖过程中,仔猪姿态识别对其健康状况和环境热舒适度监测有重要意义。仔猪个体较小,喜欢聚集、扎堆,且姿态随意性较大,给姿态识别带来困难。为此,该研究结合Transformer网络与无锚点目标检测头,提出了一种新的仔猪姿态识别模型TransFree(Transformer+Anchor-Free)。该模型使用Swin Transformer作为基础网络,提取仔猪图像的局部和全局特征,然后经过一个特征增强模块(Feature Enhancement Module,FEM)进行多尺度特征融合并得到高分辨率的特征图,最后将融合后的特征图输入Anchor-Free检测头进行仔猪的定位和姿态识别。以广东佛山市某商业猪场拍摄的视频作为数据源,从12个猪栏的拍摄视频中选取9栏作为训练集,3栏作为测试集,训练集中仔猪的俯卧、侧卧和站立3类姿态总计19929个样本,测试集中3类姿态总计5150个样本。在测试集上,TransFree模型的仔猪姿态识别精度达到95.68%,召回率达到91.18%,F1-score达到93.38%;相较于CenterNet、Faster R-CNN和YOLOX-L目标检测网络,F1-score分别提高了2.32、4.07和2.26个百分点。该文提出的TransFree模型实现了仔猪姿态的高精度识别,为仔猪行为识别提供了技术参考。
关键词
图像识别
模型
仔猪
姿态识别
Swin
Transformer
无锚点目标检测
Keywords
image recognition
models
piglet
postures recognition
Swin Transformer
Anchor-Free target detection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于UWB-IMU的设施园艺移动平台组合定位方法
丁俊杰
许成果
罗志涛
郑恩来
陈凤
章永年
施印炎
沈成
汪小旵
《农业工程学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于自注意力机制与无锚点的仔猪姿态识别
许成果
薛月菊
郑婵
侯文豪
郭景峰
王峡锐
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
6
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职称材料
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