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目前，我國有相當(dāng)一部分的農(nóng)業(yè)機(jī)械都是停留在過去低水平、低效率、低質(zhì)量的階段，農(nóng)業(yè)機(jī)械長期處于落后的主要原因，在于農(nóng)機(jī)研究與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)嚴(yán)重脫離。
全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)（GPS）和機(jī)器視覺是自動導(dǎo)航系統(tǒng)中使用較多的兩類傳感器，農(nóng)田中作物收割與未收割的邊界有時并非直線，單獨使用GPS進(jìn)行導(dǎo)航，在確定導(dǎo)航基準(zhǔn)線方面存在一定的誤差；使用機(jī)器視覺進(jìn)行此類作業(yè)，可以實時提取出當(dāng)前作物行的特征信息，提高了定位的精度，但是單獨使用機(jī)器視覺時，在圖像處理過程中有時會出現(xiàn)漏檢的情況；為了彌補單一傳感器的不足，常采用多傳感器組合進(jìn)行導(dǎo)航定位。
在農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航系統(tǒng)中，定位精度直接影響農(nóng)業(yè)機(jī)械進(jìn)行路徑自動跟蹤的質(zhì)量。為了更好的改善農(nóng)業(yè)機(jī)械的導(dǎo)航定位效果，研究者將GPS和攝像機(jī)兩種傳感器結(jié)合起來，并采用UKF濾波算法對采集到的信息進(jìn)行融合。
采用基于GPS和機(jī)器視覺的多傳感器組合導(dǎo)航定位獲取信息，用GPS獲取導(dǎo)航車的絕對位置信息、航向角度和行駛速度；機(jī)器視覺通過圖像處理獲取導(dǎo)航基準(zhǔn)線，并得到代表作物行特征的點；再使用UKF（無痕跡變化卡爾曼濾波Unscented Kalman Filter）濾波后，并以電瓶車為平臺，對濾波前后的定位效果進(jìn)行對比。導(dǎo)航定位精度和穩(wěn)定性得到改善，定位曲線得到平滑，克服了使用單一傳感器進(jìn)行定位的弊端。減少了定位數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)偏差，免了視覺信息丟失時導(dǎo)航無法進(jìn)行的情況，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
目前國內(nèi)對于GPS與機(jī)器視覺的組合導(dǎo)航研究相對較少，國外的一些研究大多是通過邏輯判斷進(jìn)行傳感器的互補導(dǎo)航，或者使用Kalman濾波算法進(jìn)行濾波，定位精度有待提高。此項研究填補了該領(lǐng)域的空白。此項研究成果顯示該方法能夠滿足農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航的要求，使農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航系統(tǒng)的定位精度和魯棒性得到了改善。同時此項研究成果為十二五期間，我國實現(xiàn)“成為世界農(nóng)業(yè)裝備制造大國和強(qiáng)國”的目標(biāo)添上了濃墨重彩的一筆。
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