基于GPS的太阳能平移式喷灌机自主导航系统设计与试验

为实现节能、节水,提高灌溉和土地利用效率,在对太阳能技术、节水灌溉技术、全球定位系统（global positioning system,GPS）导航技术等进行研究的基础上,研制一种基于 GPS 导航的太阳能驱动平移式喷灌机,并在此基础上设计开发导航控制系统。整个机组以太阳能光伏组件和蓄电池为电源,直流电动机作为动力,采用四轮差速转向。以喷灌机横向偏差和航向偏差作为控制输入变量,直流电机脉冲调制（pulse width modulation,PWM）转速调节电压增量作为输出变量,构建基于线性比例控制的导航控制器,实现了对喷灌机两侧车轮转速的调节控制。导航控制系统以32位先进精简指令集机器（advanced RISC machine,ARM）微控制器 STM32F103芯片为核心,集成导航控制器、转速操纵控制器、GPS、电子罗盘和转速传感器,采用控制器局域网（controller area network,CAN）总线结构进行通讯,实现喷灌机的自主导航控制。路径跟踪试验结果表明：喷灌机自动导航控制系统能基本满足喷灌作业要求,并能较好地实现路线跟踪,在以0.4、0.8 m/min 速度行驶30 m 过程中直线跟踪最大横向偏差不超过20 cm,系统可靠性较高。研究可为实现农业机械与太阳能技术相结合提供参考,对类似自走式喷灌机的发展提供依据。     

小麦播种自走式农用移动平台设计与试验

针对农业生产劳动力短缺、人工成本增加和作业效率不高等问题,该研究设计了一种自走式农用移动平台,可更换搭载不同农具进行田间无人驾驶作业,以"机器换人"完成精度高、强度大、重复性强的农业工作。以小麦播种为例,基于全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)定位测速技术、播深控制技术实现自动化播种;采用CAN总线技术、多电机同步驱动技术、差速-电动推杆结合的转向控制方法实现移动平台行走和转向。田间试验结果表明:基于GNSS的电控排种系统稳定可靠,排量稳定性变异系数≤1.8%,播深稳定性系数≥89%.驱动控制系统响应速度快,启动伺服电机2.6 s后实际转速逐渐接近目标转速,同步速度误差变化也趋于相对稳定,平台在负载作业状态下具有较强的抗干扰能力和速度一致性;转向控制系统通过电动推杆驱动车轮转向,转角平均绝对误差0.7°。研究可为促进农业播种智能装备的发展提供参考。     

基于激光导航的果园拖拉机自动控制系统

为实现果园作业的自动化,以拖拉机为研究对象,采用激光导航方式实现了果园机械的自动导航。试验以激光扫描仪为检测设备对果树位置信息实时采集,采用最小二乘法规划拖拉机导航路径;拖拉机航向偏差和横向偏差作为比例控制器的输入量,以方向盘电机的转速为输出量,控制拖拉机沿导航路径直线行走;系统实现了拖拉机在果园环境下的直线行走控制功能。拖拉机以0.27 m/s的速度直线行走30 m,最大横向偏差0.15 m。试验结果表明本系统可用于果园机械的自动导航,并具有一定的可靠性。     

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。     

基于速度自适应的拖拉机自动导航控制方法

针对速度因素对拖拉机自动导航系统稳定性的影响,提出了基于横向位置偏差和航向角偏差的双目标联合滑模控制方法,在建立两轮拖拉机-路径动力学模型和直线路径跟踪偏差模型的基础上,应用Matlab/Simulink进行整体系统仿真,验证了控制方法的可靠性;以雷沃TG1254拖拉机为载体搭建了自动导航控制系统田间试验平台,分别在定速和变速条件下,进行了拖拉机直线路径跟踪控制的田间试验;分析了不同速度条件下的动态跟踪控制效果,验证了设计的自动导航控制系统的稳定性和控制精度。试验结果表明:在拖拉机田间作业常见的定速直线行驶工况下,采用基于速度自适应的双目标联合滑模控制方法,拖拉机直线路径跟踪控制的横向位置偏差最大值为10.60 cm,平均绝对偏差在3.50 cm以内;航向角偏差最大值为3.87°,平均绝对偏差在1.70°以内;在进入稳态以后,前轮转向角最大摆动幅度为3°,摆动标准差为0.80°。结论表明,该文提出的基于速度自适应的拖拉机自动导航控制系统,能基本实现不同速度下的直线路径自动跟踪控制。     

用动态图层融合与纹理-灰度梯度能量模型的果树行识别

为解决果园机器视觉导航中果树行识别易受果园复杂环境干扰的问题,该研究提出一种采用动态选取融合因子对彩色图像与深度图像进行图层融合并采用纹理-灰度梯度能量模型进行图像分割的果树行视觉识别算法。首先,通过搭建立体视觉系统获取果园彩色图像与对应的深度图像,并基于饱和度（S）通道图像的灰度值选取动态融合因子,实现对果园彩色图像与深度图像的图层融合;然后,分别计算融合图像的纹理特征图像与灰度梯度特征图像,并建立纹理-灰度梯度结合的能量模型,基于模型能量最小原则进行树干与背景的分割;最后,以树干与地面交点为果树行特征点进果树行直线拟合,完成果树行角度的识别。并对上述算法分别进行果树行识别试验与移动作业平台视觉对行导航试验。果树行识别试验结果表明,该研究算法果树行角度识别平均偏差为2.81°,与基于纹理、灰度梯度特征的果树行识别算法相比识别平均偏差分别降低2.37°和1.25°。移动作业平台视觉导航试验结果表明,在作业平台速度为0.6 m/s时,对行行驶最大偏差为12.2 cm,平均偏差为5.94 cm。该研究提出的视觉导航算法可以满足果园移动作业平台视觉对行导航需求,研究成果将为基于机器视觉的果园自动导航系统的研究与优化奠定基础。     

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。     

北斗定位田间信息采集平台运动控制器设计与试验

针对轮式田间信息采集平台在田间复杂环境下定速直线跟踪问题,设计了一种横向纠偏与纵向定速行走的运动控制器。控制系统采用低精度北斗定位模块、电子罗盘、旋转编码器、角度传感器获取田间信息采集平台的状态信息(包括位置、航向、速度、转向角)作为运动控制器的输入,通过构建的横向纠偏模糊控制器和纵向定速PID(proportion integration differentiation)控制器,实现行走过程中的横向纠偏和纵向定速行走。为获取更准确的位置信息,采用3个低精度北斗定位模块以边长1 m的等边三角形方式放置对数据求均值得到中心点定位数据的方法,将北斗接收模块的平均静态定位精度从2.06 m提高到了1.50 m,动态定位精度提高到0.78 m以内。信息采集平台田间试验结果表明:车体系统能按照规划的路径行走,在设定速度0.4 m/s时,纵向速度稳态误差小于7%,在外界扰动下响应调节时间小于3 s;以相同的速度行驶,初始横向偏距分别为1.4、2.0和2.5 m时,稳定跟踪需要的时间分别为11、15和25 s且稳定跟踪后最大横向偏距在0.31 m以内,满足农业田间信息采集的需要。该控制系统实现了信息采集平台在田间的定速直线跟踪和稳定行走,为其高效智能化作业提供了技术参考。     

基于串行BP网络的农业机器人视觉导航控制(英）

农业机器人视觉导航系统可引导其自身在田间自主行走,为此,必须充分有效地利用导航参数。将反馈和预视参数应用于农业机器人视觉导航系统实现导航。将当前ROI窗口划分为上下区域以获取预视导航信息和当前导航信息。根据预视导航参数、当前导航参数和反馈导航参数,利用串行BP神经网络训练并调整分配神经元间的权值和阈值,确保得到正确的输出。依据串行BP网络对系统控制算法进行测试,取得了满意的结果。农业机器人实际行走路线与理想路线横坐标的最大反馈位置偏差为-0.069 m,最大预视位置偏差为-0.043 m,最大反馈角度偏差为-3.5度,最大预视角度偏差-2度。试验结果表明,该方法能获取较高精度的导航参数。     

基于LIO-SAM建图和激光视觉融合定位的温室自主行走系统

为解决传统导航方案在温室内无法应对光照变化大、作物行间距窄、接收GPS信号差等问题,该研究提出了基于即时定位与地图构建技术的激光视觉融合式自主导航算法。该系统利用三维激光雷达VLP-16(Velodyne LiDAR,VLP-16)和惯性测量单元获取温室环境信息,采用基于紧耦合的雷达惯导定位建图（tightly-coupled lidar inertial odometry via smoothing and mapping,LIO-SAM）算法构建导航地图,基于轮式里程计和视觉里程计采用扩展卡尔曼滤波器算法实现局部定位,融合激光点云配准算法和自适应蒙特卡洛定位算法实现全局定位。同时,在自主行走系统应用A*算法规划全局路径和动态窗口算法规划局部路径,从而实现自主导航。试验结果表明,LIO-SAM算法构建的温室导航地图最大相对误差、最大绝对误差和均方根误差分别为9.9%、0.081和0.063 m,在温室内改进后的定位算法横向偏差小于0.020 m,纵向偏差小于0.090 m;当自主行走系统以0.15、0.30和0.50 m/s的速度运行时,横向偏差、纵向偏差和航向偏角的平均值分别小于0...     

最小二乘法与SVM组合的林果行间自主导航方法

为了提高作业装备在果园与树林行间的自主导航性能,该研究提出一种基于最小二乘法与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)融合的树行识别与导航方法。研究采用履带式小型喷雾机为作业平台,通过低成本的单线激光雷达获取果园或树林环境点云数据,融合姿态传感器进行数据校正,利用最小二乘法拟合识别树行,结合SVM算法,预测果园行间中心线,作为作业平台的参考导航线。在桃园、柑橘园、松树林3种不同的行间环境对导航算法进行了测试验证,并以松树林导航为例进行分析。试验结果表明:该导航算法最大横向偏差为107.7 mm,横向偏差绝对平均值不超过17.8 mm,结合作业平台的行驶轨迹,说明该导航算法能够保证作业平台沿树行行间中心线自主导航行驶,能够满足作业装备在果园与树林行间自主导航作业的需求。     

基于WebGIS的农业空间信息管理及辅助决策系统

该研究在总结和提炼区域农业信息管理和评价理论与技术研究成果的基础上，运用知识工程和系统建模方法，建立了种植制度评价、农产品生态区划、农作生产潜力分析和精确农作管理的定量化动态知识模型。并运用软构件技术，基于B/S的分布式网络结构，以WebGIS为空间信息管理平台，建立了网络化、数字化的农业空间信息管理及辅助决策系统。系统实现了基本地图操作、农业空间信息查询与分析、种植制度评价、农产品生态区划、农作生产潜力分析、精确农作管理、可视化输出以及系统维护等功能。以江苏省为案例区，对系统进行了实例应用，结果表明，系统能有效地管理区域性农业空间信息，并在基于空间信息的农业生产管理决策方面具有较好的适应性和指导性。     

智能施药机器人关键技术研究现状及发展趋势

喷施化学农药是病虫害防治最主要的手段，对保证作物的产量起着至关重要的作用。传统的施药机械工作效率低，且使用同一施药量进行连续喷施作业易造成农药浪费、环境污染。随着农业智能化发展，机器人被广泛应用到农业植保作业中，智能施药机器人以减少劳动力投入、提高农药利用率、减少农药施用量以及减少环境污染为目的，实现了更加高效、精准的病虫害防治。智能施药机器人是集复杂农业机械、智能感知、智能决策、智能控制等技术为一体的现代农业施药装备，可自主、高效、安全、可靠地完成施药作业任务。为明确智能施药机器人及关键技术的国内外研究现状，本文总结了适用于不同作业场景的施药机器人的应用进展，从智能施药机器人的移动平台设计、喷雾装置设计、导航技术、智能识别技术4个方面进行分析，结合施药机器人作业环境的复杂多变性，分析智能施药机器人关键技术的现存问题，阐述智能施药机器人未来的发展趋势是精准变量施药、自主导航以及无人化作业，以期为智能施药机器人在未来的研究提供参考。     

双山基地新型精准农业“可视化管理”初步实践与展望

“可视化管理”(VM)是一种现代化的企业管理方法, 本研究中首次将其应用于双山基地机械化作业管理。本文基于大型拖拉机作业特点, 重点讨论了实施精准农业中的可视化管理方法。首先介绍了可视化管理的功能, 并对双山基地的精准农业可视化管理平台构成进行了简要说明。该平台的核心功能是提供了卫星与航空遥感、近地面视频监测、土壤测定、小型气象站等手段及时获取作物长势、肥力、水分、病虫害、草害、成熟度以及天气等信息, 采用可视化管理方法支持施肥与其他田间管理的决策; 同时建设了综合性农业数据库, 研发了可视化机械作业进程管理与计划自动编制软件。该平台集成了3S、视频监测、互联网等软件技术。已经完成的演示系统曾经在2010 年举办的“现代农业发展与国家粮食安全暨东北农业现代化高峰论坛”上展示介绍, 获得了到会农业专家与领导的好评。     

大型收获机械机架平面度在线测量系统设计与试验

由于大型收获机械机架结构的特殊性,传统测量方法难以满足其平面度测量对精度和生产效率的要求。该文提出了一种基于矩形点阵测量的机架平面度测量方法,并结合最小二乘评定算法,构建了包括花岗岩基础平台、液压升降式定位夹紧装置和激光测距传感器及其驱动装置的测量系统,并设计开发了基于虚拟仪器技术的测控软件,实现了测量系统的自动化控制和数据的自动采集与处理,最后以某玉米联合收获机机架为例开展了实际试验验证,测得平面度结果为10.27 mm,结果的不确定度为±0.5 mm。结果表明,该文提出的平面度测量方法及建立的测控系统能够满足大型收获机械机架上表面平面度的快速、准确测量要求,对于保证大型收获机械产品装配质量,提高产品竞争力具有重要意义。     

基于多学科技术融合的智能农机控制平台研究综述

农业机械的自动化和智能化包含内容广泛,有农机定位与导航,动态路径规划,机器视觉和远程监控等,牵涉到大量的工程技术学科,包括导航、图像、模型与策略、执行器以及数据链等。农机定位与导航一般采用基于农机运动学模型结合GPS(global positioning system)/IMU(inertial measurement unit)组合导航信息,在导航路径规划算法指引下实现农机轨迹跟踪的方法。建立的农机运动学模型精度,GPS数据的连续性以及惯导器件误差系数漂移等因素都会影响该方法的有效性。路径跟踪通常采用各种现代控制理论与方法,而面对复杂的田间作业环境变化,农机的自主避障以及动态路径规划能力也会影响轨迹跟踪精度。机器视觉的稳定性和目标特征信息分离度影响着农机环境感知能力,目前目标识别主要采用hough变换,hough变换的全局检测特性决定了该算法运算量较大,需要探究改进特征提取算法。远程监控农机作业是智能农机发展的一个方向,构建无线导航,控制和视频数据传输网络有助于提高农机的智能化水平,可以采用分布式哈希表(distributed hash table)来研究网络覆盖和互联技术。该文融合多个学科,从高精度定位与导航技术、复杂环境及工况下农机运动精确自主控制技术、稳定清晰的机器视觉感知技术和基于4G网络和新一代物联网的高覆盖数据传输技术几个方面,论述了智能农机在光机电液多个学科领域内的研究现状,并指出采用北斗地基增强网络和网络RTK(real-time kinematic)技术、惯导定位误差精确建模与补偿、环境感知与自主避障、立体结构自组网技术以及多机协作是现代农业机械的发展方向。以期为现代化智能农业机械的设计提供参考。     

一种基于GPS和GIS农业装备田间位置的监控系统

对田间车辆的实时监控和导航，是实施精细农业变量作业技术的基础。该文结合中国国情和旱作农业的实际，将GPS、GIS技术相结合，采用MapInfo公司生产的MapX4.5控件内嵌可视化编程语言Visual Basic 6.0，研制开发了一种基于GPS和GIS的田间农业装备实时监控和信息管理系统。系统完成了地图常用功能和各种GIS工具模块的设计,包括串口通讯、地图编辑、网络通讯3个子系统，共17个模块，本系统采用控件技术设计了串口和网络的数据传输和传输数据的保存；以旱作农业机械为例，建立了动态田间农业机械装备数     

基于Unity 3D的中国古代农耕虚拟场景智能展示平台

中国传统农耕文化与精耕细作的农业精神是中国古代农业长期居于世界领先地位的关键因素。目前传播方式的限制阻碍了农耕文化与精神的传播和发展,鉴于此,提出一种结合虚拟现实技术开发虚拟农耕场景智能展示平台的方法。该研究提出的模型交互控制观察算法,精确地实现了模型的旋转与缩放查看;针对目前虚拟场景路径漫游中漫游物体角度不能变化的问题,提出一种物体朝向变化的虚拟场景漫游算法,使得路径虚拟漫游更贴合人的浏览角度。该研究基于Unity3D平台,采用3d Max建模工具,以C#为脚本语言设计并开发虚拟农耕场景智能展示平台。试验结果表明:虚拟农耕场景融合了交互与漫游技术,可还原古代农耕场景,宣传介绍典型生产技艺,为文化的展示提供参考。     

基于知识模型和PDA的精确农作系统设计及应用

为合理利用农业资源,实现作物生产管理的便携式和数字化。该研究基于课题组已有的作物管理知识模型,结合嵌入式GIS和GPS技术,采用系统工程思想和PDA开发技术,在Microsoft VS.NET 2003环境下构建了基于知识模型和PDA的精确农作系统。系统不仅实现了水稻、小麦、油菜、棉花4大作物的播前（移栽前）栽培方案、适宜指标动态设计,实时调控等功能,还具有地图操作、定位导航、空间数据采集以及信息管理等功能。系统于2007年在江苏省吴江市的水稻生产区进行了示范应用,结果表明,精确管理田块平均产量达9 196.9 kg/hm2,与常规管理田块相比,增产幅度达7.43%,并减少了氮肥投入7.5 kg/hm2,表现出明显的增产增收效果。系统的建立为农作物精确管理提供了新的服务载体,同时大大提高了精确农作技术的实用性。