【摘 要】
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针对现有大田农机高精度卫星导航成本高,且受气象环境影响较大的问题,该文提出了一种基于D-S-CNN的农田多传感器融合的自动导航方法,实现田间低成本、高精度定位导航.首先,将低成本卫星导航、惯性导航、视觉导航传感器的数据进行预处理,分别得到拖拉机的位置、姿态信息,然后通过D-S证据理论进行传感器失效检验,最后将三种传感器的位置、姿态信息以及D-S证据信任函数矩阵输入CNN神经网络进行信息融合实现田间高精度定位.实验表明,采用基于D-S-CNN的农田多信息融合导航方法,在离线测试中,无传感器失效情况下定位精度
【机 构】
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三江学院,江苏 南京 210012;南京农业大学人工智能学院,江苏 南京 210031
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针对现有大田农机高精度卫星导航成本高,且受气象环境影响较大的问题,该文提出了一种基于D-S-CNN的农田多传感器融合的自动导航方法,实现田间低成本、高精度定位导航.首先,将低成本卫星导航、惯性导航、视觉导航传感器的数据进行预处理,分别得到拖拉机的位置、姿态信息,然后通过D-S证据理论进行传感器失效检验,最后将三种传感器的位置、姿态信息以及D-S证据信任函数矩阵输入CNN神经网络进行信息融合实现田间高精度定位.实验表明,采用基于D-S-CNN的农田多信息融合导航方法,在离线测试中,无传感器失效情况下定位精度为4 cm,单个传感器失效情况下定位精度为10 cm,定位时间约17 ms;在实际测试中,无传感器失效情况下定位精度为6 cm,单个传感器失效情况下定位精度为13 cm,且该算法具有较好的鲁棒性和实用性.
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建立离子色谱法测定绿茶中亚硝酸盐和硝酸盐的含量的方法,茶样前处理方式模拟日常饮茶方式制备茶叶浸提液,依次经过C18柱、Ag柱和Na柱净化,直接进样,采用KOH梯度洗脱.亚硝酸盐和硝酸盐工作曲线呈良好的线性相关,相关系数分别为0.9999和0.9992;添加三个浓度水平的加标回收率在96.3％～106.0％之间,精密度测试的相对标准偏差(RSD)值均小于5％.采用该方法对市售46个茶叶进行亚硝酸盐和硝酸盐的检测,结果显示各地所采集的绿茶中亚硝酸盐均存在未检出的情况,检出率和检出含量低.但几乎所有的样品中硝酸
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