【摘 要】
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在河蟹养殖水草清理过程中,为降低养殖户劳动强度和提高导航定位精度,研究结合DGPS和视觉导航的优点,设计一种用免疫粒子群算法(IPSO)来优化无迹卡尔曼滤波(UKF)的组合导航定位方
【机 构】
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武夷学院机电工程学院,江苏大学电气信息工程学院,江苏大学机械工业设施农业测控技术与装备重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31571571、61573170);高等学校博士学科点专项科研基金项目(20133227110024);江苏省高校优势学科建设项目(PAPD);镇江市重点研发(现代农业)计划项目(NY2015022);江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(KYLX15_1075);福建省教育厅中青年项目(JAT160506);武夷学院校科研基金项目(XD201504)
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在河蟹养殖水草清理过程中,为降低养殖户劳动强度和提高导航定位精度,研究结合DGPS和视觉导航的优点,设计一种用免疫粒子群算法(IPSO)来优化无迹卡尔曼滤波(UKF)的组合导航定位方法,并应用于水草清理作业船。首先通过建立组合导航模型,得到系统的状态方程和量测方程;为解决UKF对导航模型滤波存在的发散问题,再通过粒子群算法(PSO)优化UKF,并引入免疫算法避免PSO的早熟现象;最后得到滤波后新的位置坐标。为获取视觉信息,对采集的图像采用相应的图像处理技术确定导航路径。导航实验结果表明,所提方法相比DGP
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