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公开(公告)号：CN116661502A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310913709.X
申请日：2023-07-25
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供一种智能农业无人机路径规划方法，涉及路径规划技术领域，该方法首先以无人机为中心，利用对障碍物赋予斥力势场与目标点赋予引力势场的人工势场法进行避障：当障碍物较小或情况简单时，直接避障；当障碍物过大或情况复杂时，通过建立三维格栅地图、利用跳点搜索进行节点的筛选、引入A‑star算法进行路径规划的方法，有效解决采用人工势场法易陷入局部最优的问题，从而实现实时、准确的避障。同时，本申请方法有效改善A‑star算法计算量庞大、计算复杂程度高、计算时间长、规划路径长度长等问题，在短时间完成高精度、节点少的路径规划，节省计算资源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118011782B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410415669.0
申请日：2024-04-08
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明提供一种基于THGS‑PID的蔬菜水培营养自适应调控方法，涉及水培蔬菜领域，包括无损测重方法、生长目标设定方法、营养液浓度控制方法与控制参数设置方法；其中，营养液浓度控制方法根据无损测重方法中获得的单株水培蔬菜重量与生长目标设定方法中获得的水培蔬菜的各阶段生长目标曲线，采用PID控制器控制当前营养液浓度；控制参数设置方法在营养液浓度控制方法的每个控制阶段，采用THGS算法对PID控制器中参数进行调优。该方法解决了现有技术中存在的水培蔬菜营养液浓度无法进行有效的自适应调控、调控效率低、调控误差大等问题，实现水培蔬菜高效、高产率种植。
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公开(公告)号：CN118011782A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410415669.0
申请日：2024-04-08
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明提供一种基于THGS‑PID的蔬菜水培营养自适应调控方法，涉及水培蔬菜领域，包括无损测重方法、生长目标设定方法、营养液浓度控制方法与控制参数设置方法；其中，营养液浓度控制方法根据无损测重方法中获得的单株水培蔬菜重量与生长目标设定方法中获得的水培蔬菜的各阶段生长目标曲线，采用PID控制器控制当前营养液浓度；控制参数设置方法在营养液浓度控制方法的每个控制阶段，采用THGS算法对PID控制器中参数进行调优。该方法解决了现有技术中存在的水培蔬菜营养液浓度无法进行有效的自适应调控、调控效率低、调控误差大等问题，实现水培蔬菜高效、高产率种植。
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公开(公告)号：CN118838435B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411061022.9
申请日：2024-04-08
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G05D11/13
Abstract: 本发明提供一种适用于水培蔬菜的营养液浓度调控系统，涉及水培蔬菜领域，包括无损测重方法、生长目标设定方法、营养液浓度控制方法、控制参数设置方法与营养液传输模型；其中，无损测重方法实现对水培系统中蔬菜的无损测重，生长目标设定方法包括历史数据采集与生长目标曲线统计，营养液浓度控制方法通过PID控制器控制当前营养液浓度，控制参数设置方法采用THGS算法对PID控制器中参数进行调优，营养液传输模型设置在水培系统中，用于反映营养液浓度随时间的变化、进而判定调控方式。该系统用于解决现有水培蔬菜营养液浓度调控过程中无法进行自适应调控、调控效率低、调控误差大、具有一定滞后性、实时性差等问题。
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公开(公告)号：CN118838435A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411061022.9
申请日：2024-04-08
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G05D11/13
Abstract: 本发明提供一种适用于水培蔬菜的营养液浓度调控系统，涉及水培蔬菜领域，包括无损测重方法、生长目标设定方法、营养液浓度控制方法、控制参数设置方法与营养液传输模型；其中，无损测重方法实现对水培系统中蔬菜的无损测重，生长目标设定方法包括历史数据采集与生长目标曲线统计，营养液浓度控制方法通过PID控制器控制当前营养液浓度，控制参数设置方法采用THGS算法对PID控制器中参数进行调优，营养液传输模型设置在水培系统中，用于反映营养液浓度随时间的变化、进而判定调控方式。该系统用于解决现有水培蔬菜营养液浓度调控过程中无法进行自适应调控、调控效率低、调控误差大、具有一定滞后性、实时性差等问题。
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公开(公告)号：CN116661502B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310913709.X
申请日：2023-07-25
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供一种智能农业无人机路径规划方法，涉及路径规划技术领域，该方法首先以无人机为中心，利用对障碍物赋予斥力势场与目标点赋予引力势场的人工势场法进行避障：当障碍物较小或情况简单时，直接避障；当障碍物过大或情况复杂时，通过建立三维格栅地图、利用跳点搜索进行节点的筛选、引入A‑star算法进行路径规划的方法，有效解决采用人工势场法易陷入局部最优的问题，从而实现实时、准确的避障。同时，本申请方法有效改善A‑star算法计算量庞大、计算复杂程度高、计算时间长、规划路径长度长等问题，在短时间完成高精度、节点少的路径规划，节省计算资源。
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