基于多传感器融合与视觉伺服控制的智能节水灌溉系统
机器人学
2025-10-28 v1 计算机视觉与模式识别
系统与控制
系统与控制
摘要
本文提出一种智能节水灌溉系统，旨在解决精密农业中存在的水资源利用效率低下和地形适应性差等关键挑战。该系统通过多传感器融合方法，集成了先进的计算机视觉、机器人控制和实时稳定技术。在嵌入式视觉处理器（K210）上部署的轻量级 YOLO 模型，能够在不同光照条件下实现对植物容器的实时检测，准确率超过 96%。针对 '手持式相机' 机器人机臂配置，设计了简化的手眼标定算法，确保末端执行器能够实现精确定位，成功率超过 90%。驱动 STM32F103ZET6 主控芯片和 JY901S 惯性测量数据，主动 leveling 系统能够在最高 10 度的斜坡上稳定灌溉平台，响应时间为 1.8 秒。在三个模拟农业环境（标准温室、坡地 terrain、复杂光照）中的实验结果表明，与传统 flood 灌溉相比，本系统可实现 30-50% 的水耗降低，所有测试情况下的水使用效率均超过 92%。
引用
@article{arxiv.2510.23003,
title = {An Intelligent Water-Saving Irrigation System Based on Multi-Sensor Fusion and Visual Servoing Control},
author = {ZhengKai Huang and YiKun Wang and ChenYu Hui and XiaoCheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.23003},
year = {2025}
}