农田耕后地表微地貌自走遥控测量装置设计与试验

针对油菜精量联合直播机作业后,田间作业厢面微地貌形状特征参数测量困难、传统测量方法存在测量效率和误差难以兼顾、现有测量装置操作便捷性不够的问题,设计了一种自走遥控地表微地貌测量装置。该装置主要由行走部件和微地貌测量系统组成,装置可以通过遥控操作到达指定测量区域并通过手机APP控制激光雷达扫描作业高度和扫描作业速度及实时显示测量装置测量状态信息,实现农田耕后地表微地貌特征高效测量。对装置行走部件悬挂避振机构和驱动机构行走驱动力进行了设计和分析,确定了弹簧避振器中圆柱螺旋压缩弹簧参数和驱动机构驱动电机参数;对微地貌测量系统控制单元硬件和软件进行了设计,确定了控制单元硬件电路和软件工作流程;对装置倾斜误差和系统误差进行了分析,消除了装置倾斜误差和系统误差。开展了装置田间测量试验,对地表厢面微地貌特征及畦沟沟型进行了测量,结果表明：相较于传统针板法测量方式,所开发的微地貌测量装置测量油菜直播机作业后的地表微地貌特征,获得的厢面平整度特征参数高度均方根、表面相关长度、畦沟平均沟宽、沟宽稳定性系数、平均沟深和沟深稳定性系数误差分别为4.01%、4.81%、3.70%、1.34%、2.09%和2.8...     

耕作土壤地表三维形貌测量装置设计与试验研究

耕作土壤地表不平度对拖拉机悬挂机组作业质量与作业效率有着重要的影响。为实现准确、高效的测量耕作土壤地表不平度,利用激光位移传感器设计了一套非接触式耕作土壤地表三维形貌测量装置,可获得区域内耕作地表的三维形貌图,并计算出地表不平度。该测量装置主要包括运动测试台、控制箱和基于Lab VIEW软件的数据采集系统,测量范围为1m×1m,空间分辨率为0. 001mm,距离分辨率为1mm。实验表明:测量装置的均方根误差为0. 017mm,表明该测量装置能够准确、高效地测量耕作土壤地表三维形貌,为后续耕作土壤地表三维形貌的理论分析与耕作土壤地表不平度评价提供了有效的支持。     

耕作土壤沟形测量系统设计与试验

针对耕作部件作业后土壤表面沟形特征参数测量困难,以及传统测量方法存在测量效率、误差难以兼顾的问题,设计了一种基于激光三角法的耕作土壤沟形测量系统。该系统包括便携式硬件结构和交互式软件系统,硬件结构主要由X/Y轴电动导轨、激光测距传感器、旋转编码器、便携式计算机、水平仪和型材支架组成;基于LabView构建的交互式软件可根据运动控制器和旋转编码器信号对X/Y轴电动导轨实现高精度扫描定位,交互式界面实时显示沟宽、沟深及沟形断面轮廓曲线,获取的点云数据通过空间插值和曲面拟合算法得到沟形三维数字化模型。精度测量试验和田间应用试验结果表明:直径方向测量的平均绝对误差为0. 59 mm,厚度方向测量的平均绝对误差为0. 02 mm;与图像检测法对比,系统测量误差最大降低2. 1%,同时随着沟形断面采样次数增加测量值趋于稳定,测量误差呈指数函数下降;与田间人工测量相比,该系统测量相对误差最大为5. 86%,平均相对误差为3. 37%,能够满足农田土壤耕后沟形自动化测量的需要。     

基于机载CCD和ALS伪波形数据的山区地表分类研究

为利用机载激光雷达(Airborne Li DAR scanning,ALS)、结合高空间分辨率影像进行土地利用分类,提出一种利用统计高程分布曲线生成的ALS伪波形,结合点云强度信息和CCD影像RGB 3波段数据对山区复杂地表进行分类的方法,并验证了该方法对山区复杂地形下典型地物的分类精度。通过安徽黄山地区研究区数据分类结果与相同区域基于光学图像的Globe Land30全球分类产品的对比,验证了该分类方法的可行性和适用性。利用伪波形结合强度信息和RGB信息生成的分类特征曲线,采用神经网络分类方法(ANN)将研究区内地物分为农田、森林、水体、村庄4类。结果表明,研究区分类总体精度达到95. 22%,Kappa系数0. 919 2,较同一区域、同等分辨率的光学数据分类产品(总体精度79. 56%,Kappa系数0. 661 8)精度显著提高。     

松散地面上车辙表面的非接触式激光测量

车辙表面原始形貌数据对深入研究车轮与松散地面相互作用机理具有重要意义.为了快速准确地获得土槽试验中松散地面上车辙表面原始数据,设计了带有二维移动框架的激光扫描仪,该装置的最大扫描面积是650mm×400 mm,测距范围为0.05 ～ 65 m,扫描分辨率为0.lmm.在此基础上设计出带有一维移动框架的激光扫描仪,以满足月球车内场试验中快速测量车辙表面形貌的要求.对土槽试验与月球车内场试验中的车辙表面进行测量,试验结果表明所设计的激光扫描仪能够使用非接触测量方法在不扰动车辙的条件下获得车辙表面形貌的纵向断面图和三维图形.     

土壤侵蚀形态演化数字摄影观测系统设计与实验

为解决目前在连续降雨条件下尚无有效的观测技术与手段从时空两个维度对土壤侵蚀过程进行观测的问题,设计了一种基于无线组网技术的数字近景摄影观测系统。该系统通过对连续降雨条件下不同时间节点的土壤侵蚀坡面进行数字影像的瞬时采集、雨滴噪声去除、点云匹配、三维重建等手段,实现对土壤侵蚀坡面形态演化过程的动态监测。该系统的测量精度可达到亚毫米级,最小测量误差为0. 006 2 mm;凹槽尺寸测量值与实测值之间最大相对误差为-2. 968 3%。土壤侵蚀坡面观测实证表明,土壤流失量估算平均相对误差为-1. 73%,单次观测精度最高可达99. 26%,时间观测分辨率可达到分钟级别,空间分辨率达到2 mm。该系统能够准确获取土壤侵蚀坡面形态变化的精细信息,可为土壤侵蚀过程研究提供新的方法和技术手段。     

基于激光雷达的作物收获导航线实时提取方法研究

为提高联合收获机无人驾驶导航路径的精度,本文提出一种基于激光雷达的作物收获导航线实时提取方法。搭建点云数据采集系统,利用平面拟合法确定激光雷达安装高度和安装角度。利用三维激光雷达扫描收获机前方作物的点云数据,结合IMU惯性传感器反馈的姿态信息,实现作物点云数据从激光雷达坐标系到车体坐标系的变换。基于激光雷达扫描视场角、安装高度和安装角度获取感兴趣区域（ROI）的坐标,并对感兴趣区域进行直通滤波和统计滤波,去除灰尘、秸秆粉末等噪声的影响,以实现点云数据无效点和离群点的剔除。提出一种基于栅格八邻域高程差的作物收获导航线快速识别算法,以点云栅格化后在Z轴方向上的坐标值作为检测依据,定义某一栅格与其8个相邻栅格在Z轴坐标上的差值为高程差,遍历栅格并根据设定阈值进行比较判断,实现收获边界点的有效提取。采用最小二乘算法进行收获边界点的拟合,实现田间作业过程中作物收获导航线动态提取。田间试验表明,该方法具有较好的鲁棒性,能在作物稀缺、杂草较多等情况下保持较高的准确性,其中前进方向偏差角平均值为0.872°,割台横向偏差为0.104m,收获导航线准确率为93.5%,可为联合收获机工作提供辅助导航,提高无人驾驶的准确率。     

基于多速率卡尔曼滤波的植保无人机仿地飞行方法

针对四旋翼植保无人机坡地适应性差、作业时定高精度低的问题,提出了一种融合立体视觉、气压计及惯性测量单元(IMU)的多速率卡尔曼滤波估计无人机高度的仿地飞行方法。首先基于无人机实时高度、姿态与最佳视觉检测区域之间的关系,提出了视觉检测区域自适应算法;然后融合多传感器信息建立多速率卡尔曼滤波模型用以估计无人机对地高度;最后通过自主飞行实验对无人机高度估计算法与仿地飞行方法进行验证。实验结果表明,当飞行高度为2 m,飞行速度为1、2、3 m/s时,植保无人机在平坦地面与15°缓坡区域均可实现高度估计平均绝对误差小于20 mm,高度估计标准差小于30 mm;高度控制平均绝对误差小于30 mm,高度控制标准差小于30 mm;本文验证了植保无人机在地形变化场景下仿地飞行的有效性,为植保无人机在复杂地形自动化作业奠定了基础。     

基于移动激光扫描的靶标叶面积计算方法

针对疏枝果园的变量对靶施药问题,提出基于移动激光扫描(Mobile laser scanning,MLS)技术的靶标叶面积计算方法,为变量施药实时提供基础数据。为消除激光雷达(Light detection and ranging,LiDAR)探测距离和施药车辆行驶速度对点云密度的影响,在车辆行驶方向和激光雷达扫描方向上计算每个测量点的分辨率,为MLS点云数据建立变尺度格网,以格网面积作为被激光束覆盖的叶面积,建立靶标总体格网面积(Total grid area,TGA)与真实总体叶面积(Total leaf area,TLA)的线性回归模型。采用仿真树模拟疏枝果树靶标,搭建移动激光扫描测量系统,采集靶标点云数据,改变探测距离及移动速度,获取了4种不同疏枝程度靶标的108个样本数据。试验结果表明,随着探测距离的增加和移动速度的降低,靶标点云数显著减少,变异系数最小为0. 920 9,靶标格网面积能稳定提取,变异系数最大为0. 053 7,TGA与TLA的拟合优度为0. 909 0,叶面积测量相对误差均值为9. 16%。     

基于2D激光探测的立木胸径几何算法优化

目前林业测绘中使用2D激光扫描仪对树干立木胸径及位置的测定研究占据重要地位。针对3种较为常用的几何类算法(弧长法、切线法和双余弦法),提出在近距离下利用补偿角对其测量值进行补偿的方案,研究了弧长法与切线法补偿角随距离的变化关系,并进行回归分析,所得拟合方程的R~2均大于0.85。运用拟合方程在0~5.5 m范围内对实际树干进行验证,试验选取了5株杨树树干,通过算法补偿,半径与距离测量值的准确性均得到提高,其中弧长补偿算法和切线补偿算法对半径的测量精度分别比未补偿前提高了10.6和10.7个百分点,补偿后的绝对误差均值分别为4.8 mm和3.8 mm;补偿后距离测量值绝对误差均值可分别控制在66.0 mm和15.9 mm以内。试验证明2种补偿后的几何算法均可作为近距离下的林业测绘算法,其中切线补偿算法更优。     

纳米级Z轴坐标测量系统设计与实验

基于最小化阿贝误差的理念,设计了带有重力补偿器的整体结构对称的Z轴测量平台,其次,使用扫面静电力显微镜组成配套的探针系统,最后,对设计的核心内容分两组进行分离测试以验证设计的合理性与有效性。测试首先验证了测量系统分别在静态和动态下重力补偿器的可行性,然后验证经过双高度法补偿后的扫描静电力显微镜探针系统的有效性,实验结果表明,设计的纳米级Z轴坐标测量系统可实现超高精度空间分辨率,具有50 mm的有效行程范围,同时具有对部分非导体的测量能力,使得微纳米测量机的适用范围得到延伸,具有较高的应用价值。     

基于地面激光雷达点云数据的树种识别方法

为了能够更有效地利用地面激光雷达的点云数据识别树种,以北京林业大学为研究区域,利用FARO Photon 120型地面激光雷达在研究区内获取4个树种、共92棵树木的点云数据。依据点云的三维坐标值提取研究区内立木的胸径、枝下高、树高、冠高、最长冠幅、垂直最长方向冠幅6个测树因子,同时提取由测树因子组合而成具有鲁棒性的6个树形特征参数,包括冠长树高比、胸径树高比、冠高树高比、分枝角、冠长最大冠幅之比、最长冠幅与垂直方向冠幅之比。分别使用测树因子和组合特征参数,采用支持向量机、分类回归决策树和随机森林的方法,对树种进行冠幅自动识别。研究结果表明：使用测树因子树木识别方法,识别平均准确率为0.765,平均召回率为0.778,3种识别方法中,分类效果较好的依次为分类回归决策树、随机森林、支持向量机;使用组合特征参数树木识别方法,识别平均准确率为0.891,平均召回率为0.896,分类效果较好的方法是随机森林和支持向量机,其次是分类回归决策树;总体上来看,不论是对于单个树种还是总体的准确率和召回率,组合特征参数法均高于测树因子法,而对于3种不同的分类方法,随机森林相对最好。研究结果表明,结合地面激光雷达获取的点云和不同机器学习分类方法进行树种识别分类可以达到满意的效果,且能节省大量时间和人力。     

基于轮廓坐标系转换拟合的柚子果形检测分级方法

针对柚子果形和尺寸分级依赖人工经验判断的现状,本研究提出一种采用轮廓坐标系转换拟合、果形特征提取结合方向角补偿算法检测柚子纵、横径尺寸并基于果形指数对柚子形状缺陷进行判断的方法。以CMOS相机、点阵式LED光源、平面镜、计算机、箱体和支架搭建图像采集装置,获取168个不同尺寸与形状等级的沙田柚样本全表面图像数据。选择G-B分量灰度图像进行去噪与分割,利用Laplacian算子边缘检测算法提取果实的边缘像素,采用多项式拟合方式完成直角坐标向极坐标的转换从而简化果形描述,利用特征点极角值补偿样本纵横径的随机方向,继而区别类球形和类梨形两种类型计算柚子的纵径和横径。以广东梅州沙田柚为对象进行试验,结果表明,利用轮廓坐标系转换拟合、果形特征提取结合方向角补偿算法的方法检测柚子纵径的平均绝对误差、最大绝对误差和平均相对误差分别为2.23 mm、7.39 mm和1.6%,横径的平均绝对误差、最大绝对误差和平均相对误差分别为2.21 mm、7.66 mm和1.4%。从柚子轮廓极坐标的拟合函数中提取3个峰值高度、3个波峰宽度和1个波谷值差值7个特征值,利用BP神经网络算法建立柚子果形判别模型并用独立验证集进行验证,形状判别的总识别率为83.7%。本方法能为柚子尺寸和形状的自动化检测与分级提供快速无损方法。     

基于单线激光雷达的割草机器人建图方法研究

针对单线激光雷达无法感知形状不规则的花丛问题,提出一种基于单线激光雷达的3D-SLAM方法,解决单线激光雷达不能实现多平面感知的问题。设计一个自动升降激光雷达高度装置,该装置主要由丝杆滑台、步进电机、雷达架、单线激光雷达等组成,通过丝杆滑台滑块的水平进给,控制激光雷达竖直运动。割草机器人在工作时,通过激光SLAM（同步建图与定位）技术检测障碍物信息,ROS（机器人操作系统）系统根据不规则障碍物的高度做出相应对策。通过对不同状态的建图效果进行量化和对比分析,试验结果表明：改进后与改进前相比,相对误差率降低1.04%;漏检率降低为0;避障率提高93.33%。本研究为割草机器人的准确定位与避障提供理论依据。     

弹簧板式明渠测流装置的水力特性

为提高灌区精准量水技术,设计了一种基于弹簧形变量与渠道过水断面瞬时流量之间关系的明渠测流装置.该装置的模型试验在矩形渠道中,选定流量范围为20~85 m³/h,共在14个流量工况下进行.结合理论分析及数值模拟对该装置的流量公式、测流精度、水头损失等量测特性进行分析.研究结果表明:渠道过水断面瞬时流量Q同形变量d与参数C₁之和呈5/6次方关系,在量测板板宽为30,40,50,60 mm时Q与d+C₁的5/6次方的线性相关性良好;拟合得到弹簧板式测流装置的流量公式,公式计算流量和试验时的实测流量相吻合,最大相对误差为4.56%,其中板宽40 mm时的最大相对误差为1.43%;量测板上游水位的模拟值和实测值最大相对误差为4.54%,模拟结果与实测结果吻合;量测板产生的水头损失随着板宽的增加而增加,在板宽小于40 mm时,水头损失占比总水头均小于10%.研究成果为弹簧板式测流装置在灌区的应用提供了理论依据.     

移栽机自适应仿形系统研究与试验

为提高移栽机的仿形精度,对其自适应仿形系统进行了设计。使用水平倾角传感器和位移传感器分别测定水平姿态和离地间隙,以电动推杆作为执行元件实现自适应仿形。为验证自适应仿形系统作业效果,设计了液压试验台并对液压系统进行了仿真,结果表明:压力补偿系统确保了液压缸的速度稳定可控。对自适应仿形系统进行了试验,结果表明:水平倾角正向最大值和负向最大值分别为1.40°和-0.86°,水平倾角误差绝对平均值为0.54°,垂向位移误差最大值为7.85mm,垂向位移误差绝对平均值为4.91mm,满足自适应仿形系统的使用要求。