基于北斗导航技术的农用车田间定位与作业路径规划

卫星导航技术是现代化移动装备的必备技术,其在我国农业机械上的应用尚处于起步阶段。随着我国北斗卫星导航技术逐步成熟,基于北斗导航对农业机械提供定位与作业模式规划已十分普遍,通过介绍精确农业的相关内容,说明了北斗导航定位在农用车应用的相关特点,总结了农用车作业路径的规划方式。     

基于北斗卫星导航的秸秆机械化还田作业管理系统

为满足秸秆机械化还田作业精准化管理的需要,解决还田工作中作业面积统计困难、现场核查工作量大、全局管理难以实现等若干现实问题,设计了基于北斗卫星导航的秸秆机械化还田作业精准管理系统。系统集成北斗卫星导航定位、物联网、地理信息系统等信息技术,通过北斗卫星导航农业机械车载信息终端,实时采集、处理秸秆还田作业中的定位和状态数据,获取还田现场的高清影像。通过建立作业管理信息系统,实现作业监控、地块识别、面积量测、质量评估、指标统计和指挥调度等功能。试验结果表明,系统可以有效实现轨迹监控、灵活调度、分类统计分析,提高了秸秆还田机械化作业效率。同时,地块识别率和地块面积统计达到了作业精度要求,可以满足秸秆机械化还田作业的需要。     

农田作业机械路径优化方法

提出了一种面向农田作业机械的地块全区域覆盖路径优化方法。基于农田地块几何形状、作业机具参数、地头转弯模式等先验信息,将田间作业划分为不同区域,根据选择不同的路径优化目标:转弯数最少、作业消耗最小、总作业路径最短或有效作业路径比最大,计算出最优作业方向,生成最优作业路径。基于地块全区域覆盖路径优化算法,设计开发了农田作业机械的路径规划软件,并选取了4块典型的凸四边形农田地块进行作业路径规划测试。测试结果表明,最优作业方向上的路径优化目标量比其他作业方向上有显著减少;对于上述4个地块,按照不同优化目标计算所得的最优作业方向均与地块某个边的方向角相同,对于长宽比较大的地块,最长边方向通常为最优作业方向。     

基于MPC算法的无人驾驶插秧机控制系统研究

针对水稻插秧机无人驾驶需求,以井关PZ60型插秧机为试验平台,采用RTK-GPS北斗定位技术获取插秧机无人驾驶所需的高精度位置信息,以华测领航员NX300电动方向盘为执行元件实现无人驾驶插秧机转向操作。基于CAN总线设计了插秧机无人驾驶系统,通过CANOPEN协议与电动方向盘、上位机等进行通信,对待作业地块进行路径规划,用直线段与拐弯段填充作业路径,建立插秧机运动学模型。同时,提出了一种基于线性时变模型预测控制的路径跟踪算法,控制插秧机按规划路径进行直线追踪和地头转弯,实现了插秧机无人驾驶。进行插秧机无人驾驶田间试验,结果表明：基于MPC算法的控制器能够使无人驾驶插秧机车速1m/s时,有效跟踪预定义路线,直线段跟踪误差最大2.02cm,满足插秧机无人驾驶精度要求。     

多约束情形下的农机全覆盖路径规划方法

为满足自主作业农机自动导航作业的需求并优化农机作业效率,在处理多种车辆转弯方式约束和农业地块约束的基础上,基于模拟退火算法提出一种混合规则路径规划方法。在多种作业约束处理方面,引入了农机转弯代价邻接矩阵来量化农机地头转弯方式的影响,通过采用内缩改进的道格拉斯-普克(Douglas-Peucker)拟合算法与求解采样点的最小凸包分别处理地块边界及障碍物边界。在使用角平分线的平行偏移法求得转向预留地块后,以转弯代价最小为优化条件对多种形状地块进行了最优作物行生成。在农机遍历顺序方面,利用模拟退火算法求解得到最优路径集,并通过单元拆解及合成的方式求解全覆盖遍历顺序,解决了传统规则遍历走法适应性差和大规模农机作业时经典模拟退火算法易陷入局部最优解的问题。实验表明,本文方法所得路径平均作业覆盖率达90.78%,平均作业占空比达85.10%。在同等作业条件下,利用本文方法所得路径比传统规则路径最多可节约距离消耗30.3%,比模拟退火算法所生成路径节约6.9%。说明本文规划算法可在多种约束下对农机进行作业路径规划,且具有较好的规划效果。     

基于改进蚁群算法的植保无人机路径规划方法

为了规划出更加高效的植保无人机路径，提出一种基于改进蚁群算法的植保无人机路径规划方法，该方法适用于多个具有复杂多边形边界与内部障碍物的三维作业区域。采用扫描方式生成水平面内的作业路径，经过离散化处理后，在三维地形曲面上插值，获得三维作业路径。在此基础上，建立作业路径生成算法，以三维作业路径总长度尽量短、作业路径数量尽量少为目标，对植保无人机作业航向进行寻优。改进蚁群算法通过附加记录作业路径进入点的机制，实现对三维作业路径的合理排序，生成总长度较短的转移路径。经过算例检验，针对同一作业区域规划出的三维作业路径与水平面内的作业路径的航向角存在较大差异，相差最大为92°，这说明考虑三维地形的必要性。算例中，将改进的蚁群算法与贪婪算法进行了对比，针对一系列相同的作业起点，改进的蚁群算法所得的转移路径总长度均较短，比贪婪算法所得结果缩短3%~28%；在未选定作业起点情况下，改进的蚁群算法与贪婪算法求得的转移路径总长度最小值分别为1661m与1763m，说明改进的蚁群算法具有良好的寻优能力。实例检验情况与算例所得结论基本一致。算例与实例中的作业区域边界与地形复杂，涵盖情况全面，表明本文提出的路径规划方法具有一定实用性。     

自动导航拖拉机田间作业路径规划与应用试验

为了实现自动导航拖拉机田间作业的全区域覆盖路径规划,提出基于全排列算法获得转弯耗时最短的路径规划方案。为此,将农田地块划分为直线作业区域和地头转弯区域,在地头转弯区域内建立了拖拉机沿弓形和鱼尾形转弯路径行驶的轨迹解析模型,计算得到地头转弯区域所需的最小宽度及转弯所消耗的时间。在直线作业区域内,根据转弯次数最少来确定直线作业路径在田间的相对方向,生成相应的直线路径簇。根据对两块典型农田地块田间作业路径规划试验,得到了直线作业路径遍历顺序的一般规律。试验表明:这两块农田的路径规划方案中转弯路径的耗时较梭形行走、离心行走及向心行走方式至少减少了51%。     

跟踪算法下的果树修剪机器人路径规划设计

以果树修剪机器人为研究对象，基于轨迹跟踪算法对修剪机器人进行作业路径规划，并分别与传统的往复式路径规划算法和跟踪算法进行仿真对比实验分析。分析结果表明：与传统往复式路径规划算法相比，修剪机器人作业过程中漏剪率降低3%,重复率降低2.5%;与传统跟踪式路径规划算法相比，修剪机器人作业过程转角范围增大36°,横向轨迹误差降低600mm。     

基于蚁群算法的多机协同作业任务规划

为了实现对农田动态环境中多机协同导航作业的调度管理,开展了基于蚁群算法的多机协同作业任务规划研究。将多机协同作业任务规划分为2个环节:任务分配和任务序列规划。首先,采用全局与局部相结合的方法,综合考虑路径代价和任务执行能力,建立了多机协同作业任务分配模型;然后,通过对比分析任务序列规划问题和旅行商问题,利用蚁群算法建立了农机作业的任务序列规划模型;最后,利用Matlab平台对基于蚁群算法的任务序列规划进行了仿真试验,根据涿州试验农场的实际地块信息,设置多组不同的任务集合,分析蚁群算法优化路径、各代最佳路径长度和平均长度以及适应度进化曲线。仿真结果表明,基于蚁群算法进行任务序列优化可以有效地降低路径代价,提高作业效率,算法运行时间均小于1 s,满足多机协同作业的实时性需求。     

基于虚拟雷达和两级神经网络的割草机路径跟踪算法

为提高果园内小型双电机驱动履带式割草机恶劣路面下路径跟踪精度，提出了一种基于虚拟雷达路径感知和两级深度神经网络的路径跟踪控制算法。首先搭建了两级串联的人工深度神经网络，一级深度神经网络通过虚拟雷达路径感知算法，计算得到履带式割草机与目标路径的相对位置关系。二级深度神经网络根据履带式割草机跟踪偏差、航向角、横向偏差影响因子、折算履带滑转率以及履带式割草机与目标路径的相对位置关系，计算得到两侧驱动电机的控制转速，实现路径跟踪控制。在灌溉翻浆的果园路面，开展了履带式割草机U形路径跟踪实车试验，当车速分别为0.4、0.8 m/s时，该算法路径跟踪的最大横向偏差分别为0.064、0.072 m,平均横向偏差分别为0.026、0.033 m。与传统的纯追踪控制算法相比，最大横向偏差分别减小31.18%、20.88%,平均横向偏差减小35.00%、29.79%。基于虚拟雷达和两级深度神经网络的路径跟踪控制算法可有效提升履带式割草机在恶劣路面下的路径跟踪精度。     

农业机械导航路径规划研究进展

导航路径规划是农业机械自动导航的关键技术,近年来被广泛应用于耕种管收自动导航生产作业过程中。本文分别从全局路径规划和局部路径规划两个角度阐述分析了农业机械导航路径规划研究现状和进展。全局路径规划着重阐述了全覆盖路径规划和全局点到点路径规划,并归纳总结了在精准作业、农业运输和农机跨地块调度等方面的研究成果和具体应用。局部路径规划重点阐述了避障路径规划和局部跟踪路径规划,由于农业作业环境的复杂性和时空变异性,局部路径规划研究的重点是算法的实时性、高效性、鲁棒性和安全性。最后指出导航路径规划技术未来的研究重点为：数据资源标准化及规划路径共享;提高环境信息感知和解析能力;增强实时动态规划性能;路径规划与农机特性相结合。     

池塘养殖船自动导航系统设计与试验

针对池塘养殖中投喂作业需要全塘均匀覆盖的应用场景,存在人工投饲强度大、饲料利用率低的问题,设计一种能够适应不同多边形池塘的养殖船自动导航控制系统。控制系统采用低成本北斗定位模块和高精度电子罗盘进行组合导航,获取池塘养殖船的位置和航向信息作为导航控制器的输入,通过构建基于PD算法的导航控制器,实现航行过程中的路径跟踪。设计一种多边形回纹线导航路径规划算法,能够快速实现多边形池塘的导航路径规划。开展池塘导航试验,试验结果表明：采用所设计的自动导航系统,养殖船能够按照规划的路径航行,在水面行驶速度为0.4~0.5 m/s时,稳定跟踪后最大误差小于2.62 m,平均跟踪误差小于1.30 m,导航精度满足池塘养殖自动投饲要求。     

基于激光导航的果园移动机器人自动控制系统

以实现果园作业自动化为目的,开发了一种履带式移动机器人作为作业移动平台。机器人采用激光测距仪实现对果树位置信息实现实时的采集,采用霍夫变换规划机器人导航路径,实现了树行直线方程的提取。机器人的航向偏差和横向偏差作为比例控制器的输入量,以机器人实际偏转的角度为输出量,实现机器人沿导航路径自动直线行走。机器人以0.14m/s速度直线行驶25m,最大横向偏差0.26m。试验结果表明,该系统导航控制算法性能良好。     

北斗赋能农业机械化转型升级

<正>我国北斗卫星定位导航系统(BDS)在各领域的应用越来越广泛,农机装上北斗是农业机械化和农机装备产业转型升级的突破口,将对农机化工作产生重要影响。北斗把农机作业变成一个收集和使用农业大数据的过程,将改变农业生产方式,推动农业生产高质量发展,助力乡村振兴。一、北斗技术应用改变了农机行业生态讲北斗(BDS)必须先讲美国GPS。美国最先将GPS应用于农业领域,实现农机作业的定位、定时、定量精准控制和管理,对全球农机装备制造和农机作业技术发展产生重要影响。我国独立自主     

丘陵地区果园高架作业装备的研究现状

广东果园大部分处在丘陵地区,地形环境复杂,在管理和收获时需要多功能的高架作业装备。本文论述高架作业装备在国内外研发和应用情况,分析高架作业装备的行走机构、作业平台及其控制方式,对比轮式行走机构和履带式或变形履带式行走机构的特点,利用液压升降装置稳定调节平台升降及角度,完成多项作业功能,总结出了高架作业装备的研究现状。     

基于模拟退火算法的无人机山地作业能耗最优路径规划

为提高无人机在丘陵山地区域的作业效率，以四旋翼无人机为试验对象，通过对无人机三维运动的受力分析提出无人机三维运动的能效系数；对无人机自身性能进行测试，完成无人机功率与升力模型的拟合，拟合决定系数为0.9894，并在此基础上不同负载下完成能效系数的计算；最终，通过设计相应的模拟退火算法完成无人机在山地作业情况下的能耗最优作业路径规划。试验表明，当飞行速度为2m/s时，在不同恒定负载情况下，无人机能耗最优路径比常规路径最多可节约能耗30.16%，比最短路径最多可节约能耗5.47%；在负载实时变化情况下，能耗最优路径比常规路径可节约能耗32.04%，比最短路径可节约能耗1172%。说明模拟退火算法可在能耗约束条件下对无人机进行作业路径规划，且具有较好的路径规划效果。     

联合收割机最短路径设计—基于禁忌搜索和PID算法的

为了提高联合收割机的收割效率和自动化作业能力,使其在复杂地块具有智能路径规划功能,提高收割机作业的自适应能力,提出了一种基于禁忌搜索的智能联合收割机自动路径规划优化方案,并采用PID反馈调节控制算法,来降低算法的误差;建立了联合收割机智能搜索的禁忌算法模型,并设计了积分、微分和比例调节的PID控制模型;最后利用实地和软件测试的方法对算法的可行性和可靠性进行了测试。结果表明:利用禁忌搜索的PID控制算法可以有效地缩短路径规划时间,提高算法的精度,从而验证了算法在收割机智能控制上应用的可行性。     

基于自动导航的农业装备全覆盖路径规划研究进展

目前农业机械向着大型化自动化发展,同时农业无人机也应用于农业植保作业,全覆盖路径规划作为农业机械导航的核心技术,对农业机械作业质量有着直接影响。基于目前全覆盖路径规划技术发展研究,按照传统规划算法以及启发式算法的分类对各种算法在农业机械导航上的应用进行介绍,并且对于各种算法的优缺点进行总结。基于算法发展趋势以及农业发展需要,提出算法满足多机协同、动态路径规划、多算法结合以及优化机械转向路线的发展趋势,为我国全覆盖路径规划研究提供重要依据。     

基于虚拟雷达模型的履带拖拉机导航路径跟踪控制算法

为提高传统果园广泛使用的小型履带式拖拉机导航路径跟踪控制精度和行驶稳定性,提出了一种基于虚拟雷达模型的导航路径跟踪控制算法。该算法借鉴人对车辆的驾驶经验,参考雷达扫描原理和图像识别原理,构建了虚拟雷达模型,生成虚拟雷达图,使用该图描述车辆与路径的位置关系;经深度神经网络分类生成对应的履带拖拉机行驶操作指令;以果园作业典型的U形路径为例进行了仿真验证试验和实车试验。仿真结果表明：本文提出的算法能够精准实现导航路径跟踪控制。果园实车试验表明：当车速为0.36、0.75m/s时,该算法路径跟踪的最大横向偏差分别为0.150、0.191m,平均横向偏差分别为0.031、0.051m,标准差分别为0.025、0.036m;与模糊控制算法相比,最大横向偏差分别减小了15.73%、36.33%,平均横向偏差分别减小了27.91%、19.05%,标准差分别减少了21.88%、28.00%。研究表明,基于虚拟雷达模型的导航路径跟踪控制算法具有更高的路径跟踪精度和行驶稳定性,满足果园实际作业需求。     

农业机械卫星导航精准管理研究

农业机械通过卫星导航实现精准化管理是一项复杂的系统工程,在农业生产实践活动中,农业机械的精准化管理与操作面临着作业面大、数据统计复杂、宏观管理难度大等困难。为满足农业机械精准化管理的需要,本文借助北斗卫星导航,通过导航定位、地理信息等技术手段采集农业机械的实时作业信息和相关数据,实现影像监测、地块测量、远程调度等,以期提高农业机械的作业效率。