目前，我國有相當一部分的農業(yè)機械都是停留在過去低水平、低效率、低質量的階段，農業(yè)機械長期處于落后的主要原因，在于農機研究與農業(yè)生產嚴重脫離。

全球衛(wèi)星定位系統（GPS）和機器視覺是自動導航系統中使用較多的兩類傳感器，農田中作物收割與未收割的邊界有時并非直線，單獨使用GPS進行導航，在確定導航基準線方面存在一定的誤差；使用機器視覺進行此類作業(yè)，可以實時提取出當前作物行的特征信息，提高了定位的精度，但是單獨使用機器視覺時，在圖像處理過程中有時會出現漏檢的情況；為了彌補單一傳感器的不足，常采用多傳感器組合進行導航定位。

在農業(yè)機械導航系統中，定位精度直接影響農業(yè)機械進行路徑自動跟蹤的質量。為了更好的改善農業(yè)機械的導航定位效果，研究者將GPS和攝像機兩種傳感器結合起來，并采用UKF濾波算法對采集到的信息進行融合。

采用基于GPS和機器視覺的多傳感器組合導航定位獲取信息，用GPS獲取導航車的絕對位置信息、航向角度和行駛速度；機器視覺通過圖像處理獲取導航基準線，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行對比。導航定位精度和穩(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行定位的弊端。減少了定位數據的標準偏差，免了視覺信息丟失時導航無法進行的情況，提高了系統的穩(wěn)定性。

目前國內對于GPS與機器視覺的組合導航研究相對較少，國外的一些研究大多是通過邏輯判斷進行傳感器的互補導航，或者使用Kalman濾波算法進行濾波，定位精度有待提高。此項研究填補了該領域的空白。此項研究成果顯示該方法能夠滿足農業(yè)機械導航的要求，使農業(yè)機械導航系統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“成為世界農業(yè)裝備制造大國和強國”的目標添上了濃墨重彩的一筆。

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