Landwirtschaftliche Pflanzenschutz Sprühdrohne

Produkteinführung

* AGR F&E Exklusivprodukt Q10 2020 Landwirtschaft Pflanzenschutz Sprühdrohne, geeignet für alle Arten von Szene, sehr gute Wahl für Landwirte.

* Drohne für landwirtschaftliche Spraying haben 10L Fähigkeit Tank, Faltkörper, kompakte Größe und schönes Design von AGR-Teams

* Modularisierungdesign, weniger Zubehör, 15% Wartungskosten sparen.

* Funktionelle Landwirtschaftliche Pflanzenschutz-Sprühdrohne, die zu Staub, Spritzen und Vernebeln erweitert werden kann.

VIO (visual-inertial odometry) ist ein visueller Trägiktoktometer, manchmal auch als visuelles Trägialsystem (VINS, visuell-inertiales System) bezeichnet. Es ist ein Algorithmus, der Kamera und IMU-Daten verschmelzen, um SLAM zu erreichen. Je nach Differenz des Fusionsrahmens ist es in eng gekoppelte und lose Kopplung unterteilt, die visuelle Bewegungsschätzung und Trägheitsnavigationsbewegungsschätzungssysteme in loser Kopplung sind zwei unabhängige Module, die den Ausgang jedes Moduls verschmelzen, während die enge Kopplung die Rohdaten der beiden Sensoren verwendet, um gemeinsam einen Satz von Variablen zu schätzen. Sensorrauschen wirkt sich auch gegenseitig aus, und der enge Kopplungsalgorithmus ist komplizierter, aber die volle Nutzung von Sensordaten kann bessere Ergebnisse erzielen, was im Mittelpunkt der aktuellen Forschung steht. Die geschätzte Menge an Bewegung erfordert ein Drittanbieter-Tool, um die Genauigkeit seines Algorithmus zu messen.

Wie andere autonome Bewegungssysteme stand auch die Bewegungsplanung von Drohnen schon immer im Fokus der Forschung. Unbemannte Luftfahrzeuge können aufgrund ihrer vertikalen Start- und Lande- und Schwebefähigkeiten glatte und einige nicht glatte 3D-Flugbahnen verfolgen. Es ist eine ideale universelle 3D-Bewegungsplanungsalgorithmus-Verifizierungsplattform. Planen Sie die Bewegung der Landwirtschafts-Pflanzenschutz-Sprühdrohne UAV durch horizontales Scannen und Umgebung, so dass sie alle Oberflächen vollständig scannen kann; Forschung über den progressiven Optimierungsalgorithmus des linearen Systems mit begrenzten Unsicherheiten; erhalten Sie den probabilistisch machbaren Pfad im nichtlinearen System, das der Gaußschen Verteilungsannahmelösung entspricht, für das Studium von Algorithmen mit starken Unsicherheiten ohne Grenzen. Zur Beschreibung des Pfades werden eine Reihe von Pfadpunkten mit Zeitverzögerung verwendet, die Steuereingabe zwischen den einzelnen Pfadpunkten wird entsprechend den Flugparametern berechnet, und die koordinierte Drehung wird durch die Planung der drei Aktionen der Landwirtschafts-Pflanzenschutzdrohne UAV zu einer Aktionssequenz erreicht.

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