基于GPS和IMU的农业机械导航定位融合方法研究

摘要

农用车辆自动导航技术可有效提高作业精度、实现农田规模化生产。为获得精确的定位信息，常采用多传感器融合来弥补单一传感器的不足，本文选用GPS 和IMU 作为定位传感器，研究不同的融合方法对定位信息的影响。常用的滤波算法包括UKF 和 PF 等，为弥补UKF 定位精度低和PF 实时性差的问题，本文建立了一种以UKF 产生重点密度函数的UPF 滤波器模型。以电瓶车为导航试验平台，以RTD GPS 和IMU 为导航定位传感器，将采用UPF 融合后的数据与RTK GPS 定位数据进行对比研究。试验结果表明，UPF 在低粒子数的条件下，融合时间短，定位精度优于UKF 和PF，可满足精细农业中导航定位作业的要求。