农业机械底盘机械式变速箱虚拟装配

研究了农业机械的机械式变速箱虚拟装配模型建立方法,并实现了其虚拟装配.将虚拟装配模型分为装配零件固有信息和动态信息的对象模型、装配成员之间层次关系的装配树模型、零部件之间配合约束的关系图模型,通过CAD系统与虚拟装配系统之间的模型数据转换方法获取装配模型信息,在虚拟装配系统中建立装配模型.采用基于空间位置和几何约束的自由度分析法,实现了虚拟装配过程中的运动约束.利用虚拟现实软件EON及其二次开发技术,建立虚拟装配模块,实现了某机械式变速箱的虚拟装配过程.     

大尺度作物面积车载调查辅助系统软件设计

在大尺度作物面积车载调查系统（VGGV）硬件设计的基础上,开发了定位导航模块、视频图像采集模块以及数据库管理模块。该辅助系统拥有强大的GIS功能,可提供用户查询、缩放地图、漫游、最短路径计算、保存野外采集试验的AVI视频、提取野外实时采集的BMP图像等功能。实践表明,VGGV辅助软件系统提高了其统计的效率和可靠性,能够及时、准确地统计大尺度农作物的种植面积。     

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。     

基于粒子群算法的农用轮胎柔性环模型参数辨识方法

轮胎柔性环模型能准确表达轮胎变形,但模型的刚度参数无法直接测定,因此模型刚度参数的辨识成为建模过程中的关键。本文基于轮胎柔性环模型运动学方程,分析农用轮胎固有频率与刚度参数之间的关系,提出基于粒子群算法的柔性环模型刚度参数辨识方法。通过轮胎模态试验获取轮胎固有频率,采用粒子群算法对柔性环模型刚度参数进行辨识。将固有频率的试验值与预测值的平均误差作为评价指标,对比粒子群算法与传统算法及遗传算法辨识结果,结果表明粒子群算法的参数辨识结果精度较高,平均绝对误差为1.67Hz,平均相对误差为1.66%,相较于遗传算法,平均相对误差降低16.16%,运算时间减少93.19%。通过接地印痕试验获取农用轮胎接地角度,结合辨识所得刚度参数,估算轮胎所受到的垂向力,对比垂向力的试验值与预测值,结果表明粒子群算法的参数辨识结果精度较高,垂向载荷估算平均相对误差为1.97%,相对于遗传算法,平均相对误差降低12.05%。     

联合收获机驾驶室人机界面评价方法

鉴于联合收获机驾驶室人机界面评价过程中会涉及到不确定性信息,提出了一种证据推理与模糊隶属度相结合的评价方法,建立了联合收获机驾驶室人机界面评价模型,克服了以往评价方法在处理不确定性信息和不完整信息方面的不足,效用函数的引人简化了方案优劣排序,便于决策.应用实例表明,该方法能够有效地处理不确定性信息,其结果表示更符合人们对不确定性信息的处理习惯.     

联合收获机驾驶室人机界面评价方法

鉴于联合收获机驾驶室人机界面评价过程中会涉及到不确定性信息,提出了一种证据推理与模糊隶属度相结合的评价方法,建立了联合收获机驾驶室人机界面评价模型,克服了以往评价方法在处理不确定性信息和不完整信息方面的不足,效用函数的引入简化了方案优劣排序,便于决策。应用实例表明,该方法能够有效地处理不确定性信息,其结果表示更符合人们对不确定性信息的处理习惯。     

基于深度图像和神经网络的拖拉机识别与定位方法

针对多机协同导航作业中本机前方的拖拉机识别精度低、相对定位困难，难以保障自主作业安全的问题，提出了一种基于深度图像和神经网络的拖拉机识别与定位方法。该方法通过建立YOLO-ZED神经网络识别模型，识别并提取拖拉机特征；运用双目定位原理计算拖拉机相对本机的空间位置坐标。对拖拉机进行定点识别与定位试验，分别沿着拖拉机纵向、宽度方向和S形曲线方向测量拖拉机的识别与定位结果。试验结果表明：本文方法能够在3~10m景深范围内快速、准确地识别并定位拖拉机的空间位置，平均识别定位速度为19f/s；在相机景深方向和宽度方向定位拖拉机的最大绝对误差分别为0.720m和0.090m，最大相对误差分别为7.48%和8.00%，标准差均小于0.030m，能够满足多机协同导航作业对拖拉机目标识别的精度和速度要求。     

基于多传感器融合的拖拉机侧滑量估计方法及其验证

针对丘陵山地中拖拉机的侧滑估计,提出了一种融合机器视觉与全球卫星导航定位系统（Global navigation satellite system,GNSS）的多传感器信息融合算法。首先提出了简化的拖拉机运动学模型,再阐述基于GNSS与机器视觉技术的侧滑量估计方法。并通过CarSim和Simulink的联合仿真验证侧滑估计方法的可行性。引入卡尔曼滤波和权重函数对传感器数据进行融合和动态调节。搭建模拟丘陵山地实验平台,在不同的地面倾角、GNSS遮挡条件以及路面条件下进行了实验。实验结果表明,在干燥路面且GNSS遮挡条件下,拖拉机在9°、18°路面条件下行驶时最终融合后的总侧滑量分别为0.322m和0.432m,相对误差分别为7.86%和6.00%,即在GNSS信号遮挡的情况下依然能够准确地估计出拖拉机的侧滑量。研究可为拖拉机的精确横向控制提供新的方法和实验基础。     

机动车安全性能检测线控制系统的开发

针对GB 7258-2004《机动车运行安全技术条件》国标的颁布,原有的机动车安全性能检测线计算机控制系统难以或无法完成此国标中经修改、新的技术要求,为此本文开发设计了一套宜人化界面的机动车安全性能检测控制系统以满足国家此标准。该系统采用集中控制方式,通过串口通讯进行信息传输,实现了检测过程的自动化,具有较高的检测效率,软件界面友好。     

汽车驾驶训练模拟器中的三维建模技术

介绍了获取几何对象模型的方法。根据驾驶训I练模拟器中三维几何对象的类别，对如何在Direct 3D中建立各几何对象的模型进行了分析与研究。建模过程中，运用硬编码与三维建模工具建模相结合的方法和纹理映射等多种图像处理措施，提高了视景生成效率，增强了视景立体感和真实感，尤其是贴图建模能够用2D图像模拟3D效果。开发的驾驶训练模拟器视景系统软件已成功应用于汽车驾驶训练，经测试，动画频率能达到22帧／s。