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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">ETR</journal-id><journal-title-group><journal-title>Educational Theory and Research</journal-title></journal-title-group><issn>2995-3448</issn><eissn>2995-3456</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/ETR.2025280015</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>山区丘陵地带无人耕种机集成系统设计与优化研究</title><url>https://artdesignp.com/journal/ETR/3/28/10.61369/ETR.2025280015</url><author>姚贵发,李神生,李伟,潘和灿</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2025</year></pub-date><volume>3</volume><issue>28</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2025-07-11</published-time></date></history><abstract>在山区丘陵地带，无人机在执行任务时常常会遇到感知局限、能耗过高以及导航精度不足等挑战。为了应对这些难题，本研究提出了一种创新的集成系统解决方案，该方案融合了多模态传感器技术、自适应动力调节机制以及三维地形匹配技术。通过采用先进的量子增强联邦卡尔曼滤波算法，本系统能够有效优化变桨距旋翼的动态气动性能，从而提高无人机在复杂环境中的飞行效率。同时，结合改进的协同T-SLAM算法和冗余控制系统，显著提升了无人机系统的整体可靠性。综上所述，本研究为复杂地形中无人机的应用提供了坚实的理论基础和技术支持，具有重要的实际应用价值和广阔的市场前景。</abstract><keywords>山区无人机,多传感器融合,量子滤波,变桨距旋翼,氢燃料电池,协同导航</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 李阳,周晓东,黄振宇.多源异构传感器融合算法研究[J].自动化学报,2022,48(5):112-120.&amp;nbsp;[2] 张伟,赵立群,吴昊.变桨距旋翼气动优化设计[J].清华大学学报（自然科学版）,2020,60(7):112-118.&amp;nbsp;[3] 刘建国,徐海涛,孙明辉.多机协同三维地形实时建模算法研究[J].机器人,2023,45(2):189-197.&amp;nbsp;[4] 陈宇航,王强,李斌.氢燃料电池在无人机中的集成应用[J].中国工程科学,2023,25(4):77-85.&amp;nbsp;[5] 黄振宇,周晓东.量子增强卡尔曼滤波算法研究[J].控制理论与应用,2023,40(3):45-52.&amp;nbsp;[6] 李焕贞.多模态传感器融合在智能视频监控中的应用[J].家庭影院技术,2023,(20):24-27.&amp;nbsp;[7] 赵峻林,乔百杰,罗现强,等.基于单传感器测量的多模态叶片动应力场预测[J].机械工程学报,2024,60(16):19-33.&amp;nbsp;[8] 张平,刘畅.基于实验模态的阵列式压电模态传感器的设计[J].自动化应用,2023,64(09):182-184+187.&amp;nbsp;[9] 王渊德,毛崎波,黄仕卓.传感元件损伤与脱层对阵列式压电模态传感器的影响[J].传感器与微系统,2023,42(01):59-63.&amp;nbsp;[10] 熊鹏文,尹一凡,童小宝,等.基于新型多模态触觉传感器的机器人交互物体分类[J].测控技术,2023,42(04):82-87.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
