一种基于三维数据的耕深检测方法及系统

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一种基于三维数据的耕深检测方法及系统
申请号:CN202511092800
申请日期:2025-08-06
公开号:CN120932226A
公开日期:2025-11-11
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于三维数据的耕深检测方法及系统,涉及精准农业技术领域,包括,基于校正后的姿态角与提升臂角度建立非线性映射,并使用扩展卡尔曼滤波更新非线性映射,得到高精度实时姿态角,基于高精度实时姿态角构建初始耕深模型,融合目标耕深与LiDAR深度获得目标耕深值。通过融合LiDAR、RGB‑D和IMU等多传感器数据,采用互补滤波和RANSAC算法校正姿态角,提高姿态估计精度,引入点云密度和信噪比自适应权重机制,优化目标耕深与视觉深度的融合,提升复杂田间条件下耕深检测的鲁棒性与准确性,有效解决了传统方法对机械动态变化和地形坡度适应性不足的问题。
技术关键词
扩展卡尔曼滤波 多传感器采集 非线性 GNSS定位数据 时间同步 时间序列预测模型 RANSAC算法 精准农业技术 校正 犁沟 强化学习模型 力学传感器 三维点云数据 陀螺仪数据 识别土壤 深度图 权重机制 平滑技术 点云密度