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题名基于RTK和IMU的多行播种定位系统研究
被引量：1
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作者
张昱婷
张康宁
滕桂法
么炜
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机构
河北农业大学信息科学与技术学院
河北省农业大数据重点实验室
沧州交通学院计算机与信息技术学院
河北省数字农业产业技术研究院
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出处
《河北农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期92-100,共9页
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基金
河北省高等学校科学技术研究青年基金项目(QN2021077).
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文摘
在耕种过程中,为了保持株距行距一致性、使作物长势均匀,提高后续管理便捷性,以及提高粮食产量,需要精确记录植株空间位置分布信息。为提高植株位置定位精度,本研究设计1种基于双天线RTK和IMU的多行精播机播种定位系统,利用RTK/IMU组合定位方式检测系统定位坐标及航向,通过落种检测模块判断落种状态,完成落种数据提取以及定位数据的采集,并设计了基于双天线RTK和IMU的播种定位算法,结合卡尔曼滤波融合算法获取播种机位置和姿态,根据排种机构与RTK天线及IMU相对位置,设计基于相对排种器位置模型的落种位置解算算法,实现各排种单体落种位置实时解算。实验表明系统在进行直线播种时作业速度在7 km/h以内或在进行弯道播种时作业速度在3 km/h以内时,能准确测量落种位置,均方根误差均小于30 mm,可以满足在精密播种过程中对落种位置预测精度的要求。
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关键词
播种定位系统
RTK/IMU组合定位
双天线RTK
卡尔曼滤波
弯道播种
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Keywords
seeding positioning system
RTK/IMU combined positioning
dual antenna RTK
kalman filter
curve sowing
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分类号
S24
[农业科学—农业电气化与自动化]
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题名增强现实教育应用研究中的多模态学习分析
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作者
刘潇
王志军
薛彬
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机构
天津师范大学教育学部
沧州交通学院计算机与信息技术学院
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出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2024年第3期111-116,223,共7页
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基金
全国教育科学“十四五”规划2021年度教育部青年课题(ECA210407)。
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文摘
采用系统性文献综述法,收集来自Springer、SAGE、ERIC和CNKI等数据库的增强现实(AR)教育应用相关文献,从“数据来源”“评价指标”和“数据整合方式”对AR教育应用研究中多模态学习分析的应用情况做出解释并提出改进措施,以期通过优化学习分析手段更好地揭示AR学习的本质。研究发现,在相关研究中,多模态学习分析数据来源以文本测量为主,较为单一;评价指标基本涵盖多个维度,对较为复杂的思维水平缺少观测;数据整合方式多倾向于“一对一”,缺乏科学性。未来研究应努力实现数据来源在线化、评价指标高阶化以及整合方法关联化。
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关键词
增强现实
多模态学习分析
系统性文献综述
评价指标
数据整合
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Keywords
augmented reality
multimodal learning analysis
literature review method
evaluation indicators
data integration
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分类号
G43
[文化科学—教育技术学]
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