摘要
本发明公开了一种拖拉机田间作业地面类型实时辨识方法及系统，属于地面与路面识别技术领域。本发明利用传感器收集车轮振动、土壤特性、车辆动力学多维数据，全面反映地面特征，结合扩展卡尔曼滤波算法估算滑转率，作为地面附着特征增强系统对地面附着状态的判别能力；引入变分模态分解对车轮振动信号进行特征提取，与土壤特性和滑转率组成多维特征矩阵后使用统一流形近似与投影算法进行降维；采用遗传算法优化的极限学习机作为地面类型的智能识别模型，在拖拉机车轮单次旋转周期内完成数据采集与地面类型辨识，具备良好的实时性与准确性，有效提升农业作业操作的稳定性与自动化水平，为智能农机环境感知与作业参数自适应控制提供技术支撑。
