农业机器人的研究进展及存在的问题

农业机器人是21世纪农业机械的发展趋势之一，该文综述了国内外农业机器人的研究现状，介绍了几种典型的农业机器人的研究成果，指出了制约农业机器人研究应用的问题：成本高；没有达到农业生产的智能需要。该文提出了建立具有开放式结构的农业机器人控制系统可以降低农业机器人的成本，也为解决农业机器人的智能问题提供了有效的途径。     

果园高位作业平台自动调平前馈PID控制方法

为提高果园高位作业平台自动调平控制系统性能,该研究基于已开发的果园高位作业平台调平机构,提出了前馈PID控制的自动调平控制方法。首先对果园高位作业平台自动调平控制系统进行动力学分析,建立被控对象数学模型。然后在数学模型的基础上设计前馈PID控制算法,并对控制系统进行仿真分析。仿真结果表明,前馈PID较传统PID的控制性能更优,系统上升时间缩短18%,调节时间缩短19%,稳态误差控制在0.6%以内。最后,搭建果园高位作业平台自动调平控制系统,并对调平系统进行静态与动态试验。试验结果表明：前馈PID控制的调平性能优于传统PID控制,静态调平中,前馈PID上升时间平均缩短20%,调节时间平均缩短30%,稳态误差控制在0.6%以内;动态调平中,果园高位作业平台以2 km/h的速度行驶于起伏较大的路面,工作台俯仰角绝对值差最大为2.99°,平均绝对误差为0.79°,均方差误差为0.58°,工作台倾角稳定在±3°以内,较好地实现了果园高位作业平台自动调平控制,满足果园作业需求。     

基于自主导航和全方位转向的农用机器人设计

为了提高农业作业的自动化程度,在对传感器技术、信息技术、自动导航技术等进行研究的基础上,设计了一种自动导航农用轮式移动机器人.针对目前农业机器人存在的操纵、路径跟踪等技术问题,机器人采用四轮全方位转向,操纵灵活;利用CAN总线使导航、控制等模块的通讯效率得以改善;选用模糊控制模仿人在路径跟踪控制时的控制策略,提高了移动机器人的智能化程度.仿真和试验表明机器人有较好的转向性能且在速度为1 m/s时跟踪路径的偏差为0.1 m左右.     

玉米除草机器人视觉导航系统设计与试验

玉米苗带准确检测与精准跟踪是玉米除草机器人实现自主作业的重要基础。针对玉米除草机器人苗带检测，该研究提出了基于感兴趣区域更新的玉米苗带实时识别及导航线提取方法，首先利用单目相机采集机器人前向玉米苗带，将苗带图像进行归一化和超绿处理，采用改进自适应响应阈值SUSAN(small univalue segment assimilating nucleus)角点法以及冗余离群特征点剔除法获得玉米苗特征点，以改进的顺序聚类算法对视频帧进行玉米苗带聚类处理，再利用最小二乘法拟合出各玉米苗带，最后基于机器人航向偏差和其相对玉米苗带的横向偏差实时调整感兴趣区域和更新导航线；同时，针对除草机器人苗带行线跟踪，提出以运动学为模型的PID(proportionintegrationdifferentiation)转向角决策方法，建立了导航跟踪控制模型；并在Visual Studio平台下，利用OpenCV库开发了导航控制系统。试验结果表明，玉米除草机器人导航线提取准确率为96.8%，每帧图像平均处理时间为87.39ms，具有较好的实时性和抗干扰性；在模拟环境下，玉米苗带直线和曲线跟踪平均误差≤1.42 c...     

基于Web的自动灌溉控制系统数据实时推送设计与开发

基于Web的自动灌溉控制系统是当前农业节水信息技术发展的主流趋势,为了提供定制灌溉控制方案和精准的用水计量,系统需要较高的数据传输实时性能,而基于Web的应用程序在实时性上表现较差,难以满足应用需求。针对这一问题,该文首先分析了基于Web的自动灌溉控制系统的结构和数据传输实时性瓶颈,提出了通过数据推送模式提高实时性的方案,并对数据层与逻辑层、逻辑层与表现层之间的具体数据推送模式进行了设计。通过编程开发完成基于Web的灌溉控制系统的构建,实现了数据实时推送的机制,并对系统数据采集和控制指令发送过程的实时性进行测试。结果表明:数据采集平均延时为1 676 ms,控制数据从发送到结果返回的平均延时为3 378 ms,基本能够满足其设备控制和灌溉决策的需要;软件系统内采集和控制过程的数据库至客户端数据传输的平均延时分别为124和118 ms,消除了数据拉取模式中的延时因素,对提高系统实时性起到了重要作用。该研究为基于Web的实时监测与控制系统的开发提供了方法参考。     

基于模糊PID控制的玉米精量播种机单体驱动器设计与试验

为提升新疆地区玉米精量播种机作业效率、稳定高速工况下播种质量，该研究以气吸圆盘式玉米排种器为研究对象，设计了一种基于模糊PID控制的玉米精量播种机单体驱动器。基于电机驱动排种控制系统硬件构成及工作原理，搭建了以STM32F103C8T6单片机为核心的功能电路。该单体驱动器工作时，由霍尔传感器采集播种机的作业速度，通过高精度光电旋转编码器实时反馈电机转速，利用增益调整型模糊PID算法使调速系统根据转速偏差和偏差变化率实时修正PID控制参数，使电机转速快速精准地跟随作业速度的变化。通过转速控制特性试验可知：脉冲宽度调制（Pulse Width Modulation, PWM）频率为60 kHz时，电机具有良好的启动特性；电机转速在307～10 441 r/min范围内，电机实际转速变异系数均小于6.29%，具有较好的稳定性和线性度。电机调速试验结果表明：在设定电机目标转速为1 500 r/min时，模糊PID调速系统相比传统PID调速系统超调量降低0.4%，上升时间和调节时间分别缩短0.12和0.49 s，稳态误差减小0.3%；在种床带速度反馈周期T=1.0 s时，模糊PID动态调速精度较高、鲁棒性好。电机驱动排种台架试验结果表明：作业速度为8、10 km/h时，两种控制方式的播种性能指标差异较小；作业速度为12 km/h时，模糊PID控制的播种合格指数大于93.04%，重播指数小于5.13%，漏播指数小于1.83%；与传统PID控制方式相比合格指数均值提高2.50个百分点，重播指数均值降低0.85个百分点，漏播指数均值降低0.88个百分点，各播种性能指标均优于传统PID控制方式，适于高速播种作业。研究结果可为玉米高速精量播种机的研发设计提供参考。     

基于双6-UPU并联机构的步行机器人步行越障步态仿真与试验

为拓展六足机器人的应用，提高六足机器人对工作环境的适应性及工作的灵活性，该文提出了一种基于并联腿的六足步行机器人结构。该步行机器人由2个6-UPU并联机构腿和6个足构成，每个足上各安装1个辅助腿，共有18个自由度，辅助腿可根据环境改变步行机器人身体的高度，增强了克服障碍物与环境的适应能力。首先，对该机构进行运动学分析，通过腿部6-UPU并联机构的运动学逆解求解，得到机器人运动过程中并联腿各分支的状态；其次，通过对人体行走规律的研究，根据运动学逆解的结果，设计了步行机器人的2种步态，分别为跨步行走步态和越障步态；之后，根据样机材质，在ADMAS环境下对六足机器人的模型组件增加质量，进行2种步态的行走仿真，跨步行走步态一个步态周期耗时23.734 2 s，步行机器人机体前进400 mm，平均行走速度为1 011.2 mm/min，而越障步态一个步态周期耗时18 s，步行机器人机体前进100 mm，平均行走速度为333.3 mm/min；最后，选用两片STM32芯片为核心处理器进行控制系统设计，两片STM32芯片分别进行数据采集与PID运算，二者间采用串口通信实现数据传输，跨步行走步态一个步态周期耗时24.85 s，步行机器人机体前进385 mm，平均行走速度为929.6 mm/min，而越障步态一个步态周期耗时20.8 s，步行机器人机体前进90 mm，平均行走速度为259.6 mm/min。试验表明：跨步行走步态下，完成一个步态周期内的耗时与平均行走速度的偏差分别为5%、8%，而在越障步态下，完成一个步态周期内的耗时与平均行走速度的偏差分别为13%、22%，绘制了2个平行腿移动平台中心点的规划轨迹和试验轨迹，试验轨迹在步行阶段，试验结果滞后于2种步态的模拟结果。其偏差可归结为试验样机中各电动缸自身特性、装配精度、部件的质量差异等因素的影响，但样机能够按照设定的步态完整设定的行走任务，从而验证了仿真分析的正确性。该研究为进一步研究六足并联腿步行机器人实现未知倾斜面或环境中的稳定行走提供了初步的实践依据。     

直流电机驱动农用履带机器人轨迹跟踪自适应滑模控制

为了提高农用履带机器人轨迹跟踪控制的性能,将履带机器人模型视为由电机驱动方程和运动方程组成的级联系统,在考虑了履带机器人运动学模型和电机驱动模型动态特性的基础上,构建了一种变倾斜参数的自适应积分滑模切换函数,基于这个函数设计了由等效控制和切换控制组成的自适应滑模控制,将机器人的位姿误差以及在线辨识的驱动电机时变不确定参数反馈至控制器中,计算出左右轮驱动电机的期望角速度,控制履带机器人运行。田间试验结果表明,当机器人分别以1,3,4 m/s速度运行时,在运动方向距离误差、侧向距离误差和航向角的误差分别在-0.04~0.04 m,-0.09~0.07 m和-0.03~0.05 rad范围内。因此,基于电机驱动的机器人自适应滑模控制具有良好的控制精度,能够满足田间实际作业的要求。     

移动式采摘机器人研究现状与进展

采摘机器人是21世纪精准农业的重要装备之一，是未来智能农业机械的发展方向。移动式采摘机器人由机械手、末端执行器、移动机构、机器视觉系统以及控制系统等构成。机械手的结构形式和自由度直接影响采摘机器人智能控制的复杂性、作业的灵活性和精度。移动机构的自主导航和机器视觉系统解决采摘机器人的自主行走和目标定位，是整个机器人系统的核心和关键。该文对移动式采摘机器人的研究现状进行综合，提出目前采摘机器人技术发展中面临的技术难题及相应的对策，包括采用开放式控制系统。     

基于PLC的焊接机器人柔性控制系统

建立了焊接机器人的控制系统,运用三菱PLC控制机器人进行点焊工位焊接,给出了控制系统的设计。该系统具有很好的柔性,实际使用效果良好,保证了焊接质量,提高了生产效率。     

农用轮式机器人四轮独立转向驱动控制系统设计与试验

针对一般农用轮式机器人转向方式单一、难以适应田间复杂作业环境以及推广应用成本较高等问题,该文设计了一种农用轮式机器人四轮独立转向驱动控制系统,采用模块化设计方法构建了该控制系统的底层硬件部分,结合控制器局域网络(controller area network,CAN)总线、串口通讯和传感器技术实现了该机器人移动轮转角、转速等数据的采集功能且应用了有效的硬件电路隔离保护方案;基于低速阿克曼四轮转向模型与比例积分微分(proportion,integration,differentiation,PID)控制算法分析并验证了该机器人四轮独立转向驱动控制策略的有效性。试验结果表明:该机器人能够通过上位机或遥控器实现其四轮独立转向与转速控制功能,移动轮在0~360°转向过程中,控制效果鲁棒性强、稳定且转角控制的最大平均绝对误差为0.10°,通过上位机设定转速后经0.5~1 s左右,移动轮转速达到稳态,并具有较高转速控制精度。该研究为农用轮式机器人的四轮独立转向驱动控制方法提供了参考。     

2PRC-PRS并联平台运动学分析与控制系统开发

为拓展少自由度并联机器人在农业工程中的应用,提出一种具有两转一移(2R1T)3自由度的2PRC-PRS并联机构,基于反螺旋理论对机构的自由度及运动特性进行了分析,并推导出了机构的位置反解;设计制造了2PRC-PRS并联平台样机,结合贝加莱公司生产的伺服运动控制器,添加相应外围设备,对并联平台设计了一套基于Powerlink总线的网络化运动控制系统,组装了电控柜,并以Automation Studio 3.0为软件开发平台,基于ST编程语言开发了控制软件;在并联平台和电控柜以及控制软件的基础上,完成了伺服电机三环参数整定、电子齿轮试验、平台综合运动控制试验以及无线网络远程控制试验。为深入研究此类少自由度并联机器人奠定了理论和试验基础,丰富了工业网络实时控制系统的实践经验,也为此类机电一体化设备的研发提供了参考。     

基于变增益单神经元PID的秸秆旋埋还田导航系统研制

水稻田土壤松软,收割机作业后会出现残留秸秆凸起、地表坑洼等现象,导致秸秆旋埋还田作业易出现重耕、漏耕和自动驾驶路径跟踪精度差等问题。该研究基于滑移估计模型推导了拖拉机路径跟踪的前轮转角控制率,并设计了一种变增益单神经元PID导航控制器。在自主设计的电控比例液压转向系统基础上开发了秸秆旋埋还田导航系统,采用双天线RTK-GNSS获取拖拉机的实时位置和航向角信息,由变增益单神经元PID控制器根据理论转角和航向角偏差变化输出实际执行转角,实现旋埋作业自主路径跟踪。田间试验表明,作业速度为1.15m/s时,变增益单神经元PID控制器的自适应直线跟踪最大横向偏差不超过0.071 m,平均绝对偏差不超过0.031 m。与常规PID控制器相比,变增益单神经元PID控制器的最大横向偏差和平均绝对偏差控制精度分别提高了53.08%和51.72%;与单神经元PID控制器相比,最大横向偏差和平均绝对偏差控制精度分别提高了39.00%和28.21%。该研究设计的变增益单神经元PID控制器可以增强导航系统的适应性和鲁棒性,提高路径跟踪精度,适用于未来无人驾驶下的秸秆旋埋还田作业。     

基于ARM的农业装备共性参数测控系统

为满足多种信号实时采集与控制,分析了农业装备性能参数的特性,基于ARM嵌入式技术研制了具有共性参数检测能力、可满足农业装备综合性能参数检测需要的数据采集与控制系统。在S3C2410A和外围硬件电路构成的硬件平台上,利用多线程技术,开发了具有友好人机交互界面的应用软件。系统最多可提供34个测控通道,经计量和田间试验验证,模拟通道线性误差为0.38%、计数和计频通道误差为1Hz,其测试精度和可靠性满足农业装备的性能参数测量需要。该系统的研制有效提升了农业装备的性能检测手段,具有较高的实用性。     

基于MEMS传感器的两轴姿态调整系统设计与试验

在精准农业生产过程中,传感器实时采集作物信息或环境状态,传感器与作物的相对位置,直接影响到采集数据的准确性,及后期处理的效率,甚至影响到作业的效果。而田间道路、垄间颠簸,会影响传感器与作物相对位置,造成信息失真和不准确,为了减少地面不平整干扰对传感器位置的影响,该文提出了基于MEMS传感器步进电机驱动的两轴姿态调整系统。本研究分析了系统的工作原理和控制方法,以陀螺仪、重力加速度计为姿态测量元件,步进电机为驱动部件,设计基于单片机控制的两轴姿态调整系统平台软硬件结构。系统采用单片机对陀螺仪和加速度计信息的实时采样,建立了多传感信息的融合算法和姿态判定模型,可以实时分析检测对象姿态,并输出控制步进电机,对平台姿态进行补偿调整,保持控制对象的相对惯性空间方位不变,实现了平台姿态平衡的快速控制。同时系统加入了绝对位置传感器,实现初始工作状态的自动复位。测试试验结果表明,系统运行稳定,单轴姿态调整精度在平整坡路状态下最大误差在0.5°以内,在田间颠簸路况运行下最大误差在3.0°以内,能够满足信息采集和检测过程中姿态自动调整、保持相对位置的控制要求。利用该控制系统,能够提高信息采集的准确性,在精准农业生产中具有应用作用。     

基于Raspberry Pi的拖拉机通用自动驾驶系统

为了改善现阶段拖拉机自动化驾驶系统主要针对单个特定型号的拖拉机进行开发的局限性,该文设计了一套采用分布式控制方式的拖拉机自动化驾驶系统。该系统的作用在于同SAFAR系统（software architecture for agricultural robot,农业机器人的软件体系结构）整合,成为一个能够进行实际工作的系统。系统采用Raspberry Pi微型计算机作为系统的电子控制单元（electronic control unit,ECU）,在不同的ECU上分别处理不同的任务,利用通讯协议传输控制协议/互联网络协议来进行ECU之间的通讯。为了保障系统的安全,该系统采用激光测距传感器R2100来保障车辆和周围环境的安全,采用Heart Beat（心跳）检测机制来探测系统故障。该系统可以接收来自SAFAR的控制信号,并对拖拉机进行相应的操作来实现拖拉机的自动化驾驶。除此之外,该系统还提供了无线遥控的功能,能够方便操作人员进行简单、直观的操控。经过测试,该系统能够正确、快速地响应来自操作人员或SAFAR的控制,控制系统的响应时间低于0.5 s,电机转向角误差小于0.06;舵机角度偏差4°左右;系统各个ECU之间通讯稳定可靠,可在试验设定的4 h内稳定工作,每0.25 s检测一次工作环境并给予响应。该研究对农业机械自动化的实现提供了参考。     

基于GPS/INS和线控转向的农业机械自动驾驶系统

研究旨在设计出一套农用车辆自动导航控制系统,让机器人代替农民进行田间作业,实现农用车辆自动驾驶,从而可以有效提高农业机械的作业精度、生产效率和使用安全性,并且为精细农业研究提供技术支持,改善农业生产的方法。该文通过GPS/INS(global positioning system/inertial navigation system)组合导航技术实时获得载体的导航信息(位置、速度、航向、姿态),根据导航信息与预设轨迹参数计算出载体的目标前轮转向角,并以该目标前轮转向角与当前前轮转角的差值作为控制输入,实现对转向执行电机的精确控制,从而实现载体的路径跟踪控制。同时对整个系统的软硬件进行设计,并对系统控制策略进行仿真和试验验证。最终结果表明,本文所设计的组合导航系统定位精度高,其定位精度可达到0.1~0.5 m;路径跟踪系统误差小,当车速分别为0.5 m/s和1 m/s时,路径跟踪的最大横向误差分别为0.16 m和0.27 m;整个系统响应速度快,可达到0.1s。通过将GPS/INS组合导航技术与线控转向技术相结合,能够实现农用车辆的自动驾驶。