机器视觉与GPS组合导航，改善农业机械定位精度
我国在国际上是首屈一指的农业大国，一直以来，在农业领域，不管是对农业机械还是对农作物，国家都保持高度的重视。从前，我国在农业机械方面相对于发达国家来说，是有很大差距的，进入机械化阶段的时间较晚，技术水平的提高速度也相对较为缓慢。但是随着中国科学与经济的迅速发展，我国也已经进入到了以gps等高新技术的应用为代表的精确农业技术阶段。但是，赶超国际水平不是我们的目的，能够研究出更有利于我国农业生产、更有利于增收的技术手段才是科学家不断研究的方向。
gps，全称全球卫星定位系统，其在农业领域的应用，标志着传统农业向精细农业的过渡。九十年代以来，遥感、全球定位系统和地理信息系统三者在农业上的应用一直备受关注。一直以来，为了确保产量，大量采用飞机播种、除草、施肥等工作，利用gps便可以大大节省飞机作业的费用、控制化肥数量、合理利用农业资源。但是，在某些技术领域也是存在一定问题的，如农作物收割领域，有时收割边界并非直线，如果单独使用gps进行导航的话，在确定导航基准线方面就一定会存在误差。
为了改善这一弊端，进一步的推动农业的发展。专家发现，gps和机器视觉技术结合起来，将会大大改善农业机械的定位精度。gps和机器视觉是自动导航系统中使用较多的两类传感器，使用机器视觉与gps相配合来进行农业机械定位，就可以实时提取出当前作物的特征信息，着实是提高了定位的精度。
当然，为了更好的改善定位效果，专家还不只是将两种传感器进行可组合，还一并采用ukf滤波算法对采集到的信息进行融合。使用ukf滤波后的定位精度得到了改善，减少了定位数据的标准偏差，提高了系统的稳定性。
机器视觉与gps组合导航的这种方式，确实是填补了精确定位农业机械技术的空白，目前，这种组合应用已经不仅仅只是局限于农业领域了，在其他一些检测、定位领域也同样开始被应用起来。
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当然，为了更好的改善定位效果，专家还不只是将两种传感器进行可组合，还一并采用ukf滤波算法对采集到的信息进行融合。使用ukf滤波后的定位精度得到了改善，减少了定位数据的标准偏差，提高了系统的稳定性。
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