基于IPSO-UKF的水草清理作业船组合导航定位方法

摘要：

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DGPS导航和组合导航,纬度误差分别下降22.69％、9.14％,工作时间分别减少4.77％、4.32％,进一步提高了作业船工作效率.

关键词：河蟹养殖、水草清理作业船、视觉导航、DGPS、IPSO-UKF

所属期刊栏目：48

分类号：TP2;TP391(自动化技术及设备)

资助基金：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;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

在线出版日期：2017-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：38-45