A-Star算法的无人机航迹规划研究农用无人机多传感器遥感辅助小麦育种

       传统A-Star算法在无人机航迹规划问题应用中的局限性,提出了一种结合飞行器简化运动学方程的改进A-Star算法,并将该算法应用于解决无人机在未知危险环境中的威胁规避问题;研究了综合考虑各路径代价影响因素情形下的航迹规划方法.最后对无人机参考航迹规划的数字仿真证明了改进算法的有效性。

       为实现小麦育种过程中大规模育种材料表型信息快速高通量获取,该文分别从无人机平台优选、农情信息采集传感器集成及数据处理与解析等方面开展研究,研发了一套农业多载荷无人机遥感辅助小麦育种信息获取系统。该系统基于多旋翼无人机平台,并集成高清数码相机、多光谱仪、热像仪等多载荷传感器,提出了无地面控制点条件下的无人机遥感数据几何精校正模型,实现多载荷遥感数据几何校正。

        该系统操控简便,适合农田复杂环境条件作业,能够高通量获取作物倒伏面积、叶面积指数、产量及冠层温度等育种关键表型参量,为研究小麦育种基因型与表型关联规律提供辅助支持。

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