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基于农业机器人本体传感信号的旱田平作与垄作类型识别方法
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作者 张伟荣 陈学庚 +3 位作者 齐江涛 周俊博 温浩军 刘慧力 《农业机械学报》 北大核心 2025年第2期164-174,共11页
旱田农业耕作模式包括平作与垄作,不同耕作模式的地形起伏差异大,作物行耕作模式的准确识别对机器人行走稳定性具有重要意义,提出一种基于本体传感器信号的平作与垄作类型地形识别方法。首先,采集四足机器人在玉米田间作物行内行走的机... 旱田农业耕作模式包括平作与垄作,不同耕作模式的地形起伏差异大,作物行耕作模式的准确识别对机器人行走稳定性具有重要意义,提出一种基于本体传感器信号的平作与垄作类型地形识别方法。首先,采集四足机器人在玉米田间作物行内行走的机身惯性测量单元(Inertial measurement unit,IMU)信号,使用机器人左前腿的足端速度数据作为补充,生成机器人在平作与2种不同起垄高度的垄作种植模式下行走的信号数据集。其次,利用卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)提取信号的空间信息特征,通过双向长短期记忆网络(Bidirectional long short-term memory,BiLSTM)提取时间序列特征,采用注意力机制(Self-attention,SA)提取CNN与BiLSTM输出特征信息的注意力分值。最后,通过模型对比和田间试验,验证本文模型对平作与垄作类型识别的有效性。结果表明,本文CNN-BiLSTM-SA模型F1值为92%,与CNN、CNN-LSTM、CNN-LSTM-SA与CNN-BiLSTM模型相比,分别提升10.17、3.51、2.57、1.27个百分点。内嵌识别模型的田间机器人可在1.4 s内实现对当前作物行平作与垄作类型90%的识别准确率,在4.8 s内达到对作物行类别分类要求,满足机器人面对作物行不同地形的识别快速性、准确性要求。该算法能提供机器人在旱田典型耕作模式下的地形识别能力,为提高四足机器人作业的田间稳定性提供技术支撑。 展开更多
关键词 农业机器人 惯性测量单元 本体传感信号 地形识别 长短期记忆网络
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