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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114162127A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111631210.7
申请日：2021-12-28
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机具位姿估计的水田无人农机路径跟踪控制方法，包括以下步骤：S1、在农机机身安装全球卫星定位测量装置GNSS，获取农机车体中心坐标，获取农机机具位姿估计；S2、建立农机车体和机具的运动学模型；S3、建立农机运动学模型预测路径跟踪控制器，以水田农机行驶速度和转向轮角作为系统输入控制变量，以农机具位姿为系统状态变量，建立农机机具的状态空间模型，采用欧拉法对模型进行离散化，获得农机具线性误差模型；设计目标函数和约束条件，求解农机机具的最优控制输入增量。本发明提高了水田无人农机路径跟踪精度和抗干扰性能。
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公开(公告)号：CN114162127B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202111631210.7
申请日：2021-12-28
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机具位姿估计的水田无人农机路径跟踪控制方法，包括以下步骤：S1、在农机机身安装全球卫星定位测量装置GNSS，获取农机车体中心坐标，获取农机机具位姿估计；S2、建立农机车体和机具的运动学模型；S3、建立农机运动学模型预测路径跟踪控制器，以水田农机行驶速度和转向轮角作为系统输入控制变量，以农机具位姿为系统状态变量，建立农机机具的状态空间模型，采用欧拉法对模型进行离散化，获得农机具线性误差模型；设计目标函数和约束条件，求解农机机具的最优控制输入增量。本发明提高了水田无人农机路径跟踪精度和抗干扰性能。
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公开(公告)号：CN115047207A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210389016.0
申请日：2022-04-14
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种无人驾驶农机陷车预警方法，包括以下步骤：S1、获取无人驾驶农机运动状态数据，以农机速度为状态变量来表征农机陷车突变，采用相关关系法分别对各因变量求取与速度的Spearman秩相关系数，确定突变模型控制变量；S2、基于燕尾型突变模型建立农机正常作业‑陷车燕尾型突变模型；S3、根据农机正常作业‑陷车燕尾型突变模型进行陷车预警，对误差评价指标进行模型检验；S4、将模型用于实际农机陷车预警。本发明采用无人驾驶农机数据和突变模型设计农机陷车预警机制，能提前预判农机陷车的发生，有效减少甚至避免无人驾驶农机陷车事故发生。
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公开(公告)号：CN118618388A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410717974.5
申请日：2024-06-04
Applicant: 华南农业大学
IPC: B60W40/076 , B60W40/11 , B60W50/00
Abstract: 本发明涉及坡度识别技术，揭露了一种拖拉机坡度识别方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：对拖拉机加速度信号进行基于坡度突变的纵向加速度限制得到校正加速度；对实时驱动力参数进行角速度计算得到拖拉机角速度，对拖拉机角速度进行基于横滚垂直角速度的影响消除计算得到纵向俯仰角速度；计算预设时间段内校正加速度与重力加速度的差值属于预设阈值内的步长数，根据步长数查询预设的增益调节规则得到调节卡尔曼增益；对校正加速度进行坡度求解得到第一坡度值，对纵向俯仰角速度进行积分得到第二坡度值，根据调节卡尔曼增益对第一坡度值及第二坡度值进行加权求和得到拖拉机坡度。本发明可以提高拖拉机在复杂路况下坡度识别的识别准确性。
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公开(公告)号：CN115047207B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202210389016.0
申请日：2022-04-14
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种无人驾驶农机陷车预警方法，包括以下步骤：S1、获取无人驾驶农机运动状态数据，以农机速度为状态变量来表征农机陷车突变，采用相关关系法分别对各因变量求取与速度的Spearman秩相关系数，确定突变模型控制变量；S2、基于燕尾型突变模型建立农机正常作业‑陷车燕尾型突变模型；S3、根据农机正常作业‑陷车燕尾型突变模型进行陷车预警，对误差评价指标进行模型检验；S4、将模型用于实际农机陷车预警。本发明采用无人驾驶农机数据和突变模型设计农机陷车预警机制，能提前预判农机陷车的发生，有效减少甚至避免无人驾驶农机陷车事故发生。
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