农机信息化综合服务平台设计 —基于智慧城市嵌入式快递系统

为了进一步提高农机信息化综合服务平台的智能化水平,将智慧城市嵌入式快递系统引入到了平台的设计上,使平台同时具备农田地块规划、农机定位导航、农机调度分配,以及信息反馈等综合智能化服务功能。将农机车载终端和传感器及GPS进行连接,所得到的农机位置信息通过GPRS传送到远程监控端,远程端结合Google和GIS电子地图,可以对农机位置进行标记,同时显示农机的运行轨迹,从而实现了农机信息系统的实时轨迹跟踪和作业情况反馈。为了验证方案的可行性,对农机信息化综合服务平台进行了初步测试,由农机路径规划测试和农机作业时间统计证明了方案的可行性。     

基于Java的农机作业调度管理Web平台架构技术研究

为了解决农机的派出、组织生产和质量监控等缺少有效管理技术手段的问题,基于B/S架构,使用Java语言和Web服务器,开发了农机调度管理服务平台框架。平台前端以JSP实现与用户交互界面,主要实现了注册用户对个人信息的管理、管理人员和作业人员的双向搜索等功能;平台后端的业务逻辑用Java语言实现。在作业前,可以将农机机具、作业人员信息和农田地理信息录入到调度系统中,根据实际农田作业需求,利用GPS导航规划路径;在作业时,可以对作业质量和作业效率进行监控,从而有效地提高了农机的管理水平;最后,使用调度系统和不使用调度系统对6个农田地块的作业效率进行了对比,验证了系统的可行性。     

现代播种机调度系统设计——基于GIS旅游资源开发与规划

为了提高播种机的作业效率,实现多播种机的协同作业,基于GPS全球卫星定位技术和GIS地理信息系统,提出了一种基于GIS旅游资源开发规划的现代播种机调度系统,并对系统的性能进行了验证。利用GIS农田地理信息数据规划图,借助面向数据分析和路径的旅游资源规划方法,设计了GIS的播种机调度系统。为了验证系统的可行性,利用多播种机编队控制测试对系统的性能进行了验证,并对多播种机协同作业的路径规划进行了测试。结果表明:利用该调度系统可以成功地实现协同路径规划。同时,对作业效率进行了测试,结果表明:利用该系统可以有效地缩短等待时间和转弯路径,实现多播种机并行作业,从而大大提高了播种作业的效率。     

基于地理信息系统MapGIS的农机调度分配优化研究

为了提高多农机联合作业的效率,使农机在农忙时节能够高效地完成作业任务,基于地理信息系统MapGIS技术构建了农机调度分配优化系统,并利用云平台技术构建了调度系统的基本框架,设计了农机调度分配的动态显示可视化系统,有效提高了农机的现代化管理水平。以相同面积的农作物作业为研究对象,对采用农机调度优化系统前后的作业效率进行了对比,结果发现:采用农机调度系统可以有效提高农机的作业效率,对于提高农机现代管理水平具有重要的意义。     

联合收割机与运粮车协同作业调度技术研究

针对联合收割机作业路径规划不合理、联合收割机与运粮车无法协同优化调度等问题,以最小化联合收割机总非生产性作业时间和非生产性作业等待时间为目标,构建多机型多任务协同优化调度模型,设计多机协同优化调度算法(MMCOSA)。首先通过对传统蚁群算法(ACO)进行改进,计算得到联合收割机的静态路径规划方案,然后采用相对距离最近策略实现联合收割机与运粮车协同作业动态优化。试验结果表明,采用MMCOSA算法计算得到的联合收割机总非产性作业时间和非生产性作业等待时间均比传统ACO算法的结果平均缩短17.5%和19.02%,MMCOSA算法不仅加快收敛速度,而且缩短作业时间,为农忙时节联合收割机与运粮车的协同调度问题提供有效的解决方案。     

基于元胞自动机模型的未来共享收割机智能化模式

当农民没有能力购买农机时,租赁便成为农民满足农机需求的主要方式,而共享作为一种新兴经济模式引起了广泛关注,也在不断发挥着重要作用,将其应用在“三农”领域可弥补租赁模式的不足。为此,提出了一种基于元胞自动机模型的未来共享收割机智能化模式,并采用启发式和遗传算法对模型进行了优化,从而使模型对于农机的共享调度和路径规划更加智能化。为了验证方案的可行性,模拟收割机作业情景,采用元胞自动机模型对收割机的共享调度过程进行了仿真计算,结果表明:采用智能化共享模式可以有效缩短农机的作业时间和作业路径,提高了收割机的作业效率,实现了农机的智能化管理。     

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WebGIS的农机多机协同导航服务平台设计

为向多台农业机械协同作业应用场景提供地图和导航服务支持，设计并开发了基于WebGIS的农机多机协同导航服务平台，该平台由GIS服务和农机调度2个功能模块组成。GIS模块基于GeoServer和JavaWeb提供网页端地图服务，在显示农场地图、实时标注农机位置的同时，也提供多农机导航结果的可视化显示功能；农机调度模块以路径规划算法和任务分配算法为核心，负责提供导航服务，在用户输入任务列表并调用服务的情况下，以GeoJSON格式返回各农机的任务分配以及路径规划结果。此外，为了筛选出满足平台需求且性能最优的算法，针对路径规划算法设计了算法性能对比实验，在导航距离近、中、远的3条路径上分别测试了基于A*、Bellman-Ford、Dijkstra、Floyd和SPFA 5种算法的路径规划算法，并对不同算法的执行时间和最优路径长度进行了对比；针对任务分配算法设计了不同任务数量场景下的仿真对比实验，在任务数量为8、10、14、18的场景下分别测试了基于蚁群算法和遗传算法的任务分配算法，并对两者的执行速度和最优路径长度进行了对比。结果表明：基于Dijkstra算法的路径规划算法在结果最优的前提下执行速度最快,平均单次执行时间为0.25ms。基于遗传算法的任务分配算法可以有效降低多机协同的路径代价，相较于随机生成的工作序列，路径代价减少50%~54%；相较于基于蚁群算法的任务分配算法，农机最佳路径长度减少19%~36%，执行时间减少51%~66%，平均执行时间在1s以内。开发的多机协同导航服务平台通过使用Dijkstra算法和遗传算法分别进行路径规划和任务分配，能够基本满足多机协同作业的实时性需求。     

农机安全生产信息系统的设计——基于混合遗传资源调度算法

为了提高多农机联合作业时的安全性,将混合遗传调度算法引入到了农机资源调度和安全生产信息系统的设计上。在农机导航自主路径规划时,混合遗传算法可以通过交叉和变异搜索算法,使农机行走时获得避开障碍物的最佳路径,从而可以提高农机的作业效率和作业的安全性。通过农机作业生产的调度安排,对资源调度安全生产系统进行了测试,结果表明:采用混合遗传调度算法可以得到合理的收割机行走路径,且事故发生的概率也有所降低,对于提高农机作业的效率和安全性具有重要的意义。     

大数据在农业机器人路径规划实时同步定位中的应用

为了使农业机器人能够有效地避开作业过程中的障碍物,设计了基于大数据的农业机器人路径规划与实时同步定位系统。该系统采用大数据云平台,给出了单个小障碍物的避障策略,提出了避障路径规划和实时同步定位算法。实验结果表明:应用云平台大数据进行路径规划和实时定位非常有效,解决了农业机器人在作业过程中的路径规划和实时同步定位问题,可为其他相关领域的避障路径规划提供参考。     

基于云平台和虚拟仿真软件的农机部件智能制造系统

为了提高农机零部件设计制造的智能化水平,基于云平台和虚拟仿真软件,将智能制造系统引入到农机部件的设计和生产过程中,利用云平台的虚拟共享存储资源和协同并行计算方式,极大地提高了部件生产过程虚拟仿真的能力和水平,为智能化制造提供了必要的条件。为了验证方法的可行性,采用云平台技术对农机部件的智能制造过程进行虚拟仿真,结果表明:采用云平台和虚拟仿真软件可以实现复杂农机部件的虚拟制造和装配,为农机部件产品制造工艺的优化提供了一种新的方法。     

农机装备智能测控技术研究现状与展望

农机装备正朝着智能化方向发展,智能测控是实现智能农机的核心技术。农机装备智能测控技术以农机装备为载体,包括农机作业相关信息智能感知、精准监控和作业决策与管理等技术。目前,我国农机装备智能测控存在高端装备、核心技术国产化程度低的问题。本文从农机作业智能感知技术、农机装备精准监控技术和农机作业智能决策与管理技术等方面对国内外研究现状进行综述。阐述了作物生长信息、土壤信息和农机作业状态信息等智能感知技术的大量成果;阐述了耕深、平整地、土壤消毒、播种、植保和收获领域的农机装备精准监控技术的研究进展;阐述了农机作业智能决策与管理技术在农机作业质量监管、农机调度方面的技术突破;重点阐述了农机装备智能测控技术在土地耕整机、土壤消毒机、播种机、施肥机、植保机、收获机及农机作业管理平台的应用现状,分析了各环节待解决的问题。最后,提出了农机装备智能测控技术未来发展方向：农机装备智能测控系统化技术研究;无人农场农机自主作业关键测控技术研究;田间复杂环境农机核心部件及传感器研发;农机大数据支撑的作业决策模型研究。     

信息农机农艺技术融合的小麦智慧生产模式研究

为研究智慧农业发展模式与实现途径,本研究设计了小麦产前、产中和产后各生产阶段信息技术与农机农艺融合的基本框架,即产前利用精准导航和激光平地技术实现对土地精准规范化作业,利用空间插值技术和变量施肥技术实现精准化播种与施肥;产中利用物联网和图像处理技术开展营养诊断服务;产后运用传感器技术开展产量实时预测服务。完成并实现了普通农机装备的智能化改造和与农业生产相适应的播种收获装备的研发;研究了具有高效利用光热资源、提高产量和绿色发展的小麦生产优化种植模式;研发了与小麦产前品种播期播量选择和施肥推荐、产中苗情营养诊断、产后产量实时测报等相关系统,并在河南省进行了试验。试验结果表明,采用信息技术与农机农艺融合方案可使小麦增产18.4%,增加产投比16.7%和8.1%,表明信息技术与农机农艺融合的小麦智慧化生产模式是有效的、可行的。     

农业装备智能控制技术研究现状与发展趋势分析

智能控制是农业装备实现智能化的关键核心技术。从农业装备智能感知、智能控制、智能决策、自主作业、智能管控五方面阐述分析了国内外智能农机的发展现状,着重阐述了约翰迪尔、凯斯、科乐收、爱科等国际农机企业在农机智能控制方面的最新技术进展,分析了我国智能农机与国外的差距,指出了制约我国农机智能控制发展的关键问题。为实现我国从农机制造大国向农机制造强国的转变,融合大数据、云计算、物联网、人工智能等信息领域的前沿技术,提出了"智能在端、智慧在云、管控在屏"的智能农机系统发展新思路,指明现场控制智能化、云端决策智慧化、监控调度移动终端化是未来智能农机的发展方向。     

基于嵌入式云计算平台的采棉机监控系统设计

为了提高采棉机的自主导航能力,实现采棉机路径规划的在线控制,对采棉机的智能监控系统进行了设计研究,并将多嵌入式平台引入到了智能控制系统中,采用云处理计算方式对多平台节点进行连接,实现了采棉地块视频采集和处理的实时性和智能化。为了验证智能监控系统的可靠性,在棉田对采棉机的智能监控系统进行了实地测试和功能验证。通过测试表明:该监控系统可使采棉机完成路径规划,能够高精度地完成路径在线追踪,其采净率高、落地棉率和含杂率较低,符合大型机械采棉自动化设计的需求。本次研究为云处理技术在嵌入式平台上的应用提供了有效解决方法,对于大型智能机械装备自动化和信息化监控仪器开发具有指导和借鉴意义。     

农机远程智能管理平台研发及其应用

本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题，首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则：专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则，本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级政府管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下，平台部分关键技术的实现方法，包括采用低精度GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等，并提出了以地块为核心的管理平台建设思路；同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。     

基于云计算的农机部件数字化车间集成技术研究

为了提高农机加工的现代化和数字化水平,降低设计成本、缩短设计周期、提高农机部件的加工质量,结合复杂零件CAD/CAPP/CAM集成系统,采用数字化虚拟仿真技术,提出了一种基于云计算平台的农机数字化车间集成技术,并提出了基于叶贝斯分类算法的云资源优化配置算法。该技术平台通过统一的零件模型信息源实现了零件几何信息和非几何信息的共享,改进了传统的CAD、CAPP、CAM系统的不足,简化了其数字化制造工作,大大提高了企业的生产效率。以农机部件的数字化加工虚拟仿真为例,对农机部件加工刀具轨迹进行了平台测试,结果表明:利用平台的云搜索功能可以有效地确定刀具走刀方式,生成刀具轨迹,对农机现代化加工水平的提高具有重要的意义。     

基于虚拟机械制造技术的农机件智能CAPP技术研究

为了提高农机部件批量设计和生产的效率与质量,以CAPP智能系统为基础,提出了一种具有虚拟制造功能的农机件智能化CAPP系统。基于农机部件加工制造的设计需求,从整体到局部设计了CAPP系统基本框架,并采用三维建模、工序自动生成和零部件虚拟制造验证等方法进行了设计,建立了农机零部件信息系统和工艺数据库。根据累计和质量控制图与休哈特控制图,结合VB软件编程技术,对CAPP的误差检测功能进行了算法设计。最后,通过采集和输入农机零件的参数进行了工艺过程设计,并利用CAPP系统实现了工艺过程的自动化生成和实时监测系统的误差状态,完成了叶轮的虚拟加工,进而验证了农机部件设计制造智能CAPP系统的可行性。