现有的插秧机自动驾驶技术成果主要基于全球导航卫星系统（GNSS）和惯性导 航系统（INS）提供的农机位置信息和航向信息为插秧机提供定位信息。但是我国农田结构复杂，GNSS 容易受到遮挡和电磁干扰造成信号丢失，导致 GNSS 导航定位系统的定位精度下降。
为改善基于 GNSS/INS 组合定位的水稻插秧机在遇到遮挡、电磁干扰、传感器失效等情况时的导航效果，南京农业大学工学院薛金林教授团队在《华中农业大学学报》2024年第2期发表了《基于视觉补充的水稻插秧机多传感器组合定位研究》的文章，提出了一种基于多传感器融合的插秧机组合导航定位方法。该方法结合了视觉系统不易受外界因素干扰、GNSS 精度高以及 INS 输出频率高的优势，采用特征级别的融合方式设计具有容错功能的联邦卡尔曼滤波器对来自3个导航系统的定位信息进行融合。
杨圣语, 宋悦, 薛金林, 等. 基于视觉补充的水稻插秧机多传感器组合定位研究[J]. 华中农业大学学报, 2024, 43(2): 234-246.
DOI:10.13300/j.cnki.hnlkxb.2024.02.026
