Introduction du produit
* AGR R & D Produit exclusif Q10 2020 drones de pulvérisation commerciale pour l’agriculture, Adapté à toutes sortes de scène, très bon choix pour les agriculteurs.
* Drone pour la pulvérisation agricole ont réservoir de capacité de 10L, corps pliant, taille compacte et belle conception par les équipes AGR
* Conception de modularisation, moins d’accessoires, économisant 15% des coûts d’entretien.
* Drones de pulvérisation commerciale fonctionnels pour machine agricole, qui peuvent être étendus dans le saupoudrage, la pulvérisation et la brume.
Modèle | T10 2020 |
Type de moteur | Moteur sans brosse X 4 |
Zone d’exploitation horaire | 2,66 à 6,66 hectares |
Zone d’opération par réservoir | Conception de modularisation, moins d’accessoires |
Taille de gouttelette | 80-240 μm |
Débit | 1L/Min - 5L/Min |
Largeur des pulvérisations | 3 - 6m |
Type de batterie | Lithium-ion |
Attitude maximale | 30m (30m) |
Couverture Finshing | Bleu clair /Bleu/Rouge/Gris/Blanc/Personnalisé |
Poids de chargement complet | 25,7 kg |
Taille du produit | 1140mm×1140mm×480mm |
Taille d’emballage | 905mm×775mm×585mm |
Poids de l’avion | 11,3 kg |
Il y a deux difficultés principales dans le vol autonome d’un véhicule aérien sans pilote dans un environnement complexe inconnu. D’une part, il y a des perturbations externes qui ne sont pas propices au contrôle de vol dans l’environnement. D’autre part, les drones de pulvérisation commerciale pour l’agriculture UAV manque d’informations a priori sur l’environnement et doit être en mouvement Établir une carte de l’environnement pour répondre aux besoins de l’estimation des poses et la planification des mouvements. À ce moment,, les problèmes ci-dessus seront liés les uns aux autres pour former un tout. Parmi eux, le positionnement et la création de cartes sont les problèmes les plus fondamentaux de la navigation autonome. S’appuyer sur une carte de l’environnement avec une précision suffisante, et la création de la carte est basée sur un positionnement précis. Par conséquent, le positionnement et la création de cartes dépendent les uns des autres et sont inséparables, ce qui est le problème du poulet et de l’œuf dans la navigation autonome dans des environnements inconnus. À cette fin, les chercheurs ont proposé le concept de localisation simultanée et de cartographie (SLAM) pour la navigation d’environnements inconnus dans la science des robots. Afin d’obtenir des estimations cohérentes de l’état des mouvements et des cartes des problèmes à l’échelle mondiale, l’algorithme SLAM est souvent lent à calculer et ne peut pas répondre aux besoins de rétroaction de l’État dans les drones de pulvérisation commerciale pour le contrôle des vols des UAV agricoles. Par conséquent, dans les applications pratiques, l’algorithme SLAM doit être combiné avec une méthode d’estimation rapide des incréments de sortie (ou méthode locale d’estimation de pose) avec une fréquence de sortie élevée. Pour la tâche d’explorer l’environnement inconnu, la motion décision et la planification des mouvements sont étroitement liées et peuvent être combinées. En outre, le système de contrôle est affecté par la perturbation de l’emplacement dans l’environnement, et il est nécessaire d’étudier le problème de contrôle des drones de pulvérisation commerciale pour l’agriculture UAV en présence d’interférences externes.
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