农用车辆作业环境障碍物检测方

针对联合收获机视觉导航系统中的视觉测障,提出了一种基于单目彩色图像分割测障与立体视觉特征匹配测障相结合的测障方法:利用H、S颜色分量对单目图像实施固定阈值分割并二值化,获得潜在障碍物的位置及区域;采用尺度空间不变(SIFT)算法获取潜在障碍物区域特征;采用近似最近邻分类算法(ANN)进行快速特征匹配,获得潜在障碍物的世界坐标,由此进一步确认障碍物以及障碍物与车辆之间的距离.提出了提高算法效率的措施,分析了图像压缩比与运行时间、SIFT特征数以及匹配数之间的关系.试验表明,在有障碍物的情况下,检测时间不超过200ms.     

基于无效目标滤除的毫米波雷达农田障碍物检测方法

农田障碍物检测是农机自动驾驶的前提，针对毫米波雷达的农田障碍物检测，本文提出一种无效目标滤除的算法。首先对毫米波雷达所输出的目标信息进行解析并提取农田目标障碍物信息，然后使用无效目标滤除算法对解析后的空目标、伪目标、非威胁数据进行滤除。对雷达数据中目标距离为零的空目标直接滤除；对因雷达工作性能或回波信号不稳定而产生的伪目标通过雷达有效目标生命周期法进行过滤；对超出横向距离阈值和纵向距离阈值的非威胁目标直接滤除。试验结果表明，所提算法在静止状态，平均滤除率达到85%以上。当速度为3 km/h时，未作业状态的平均滤除率为85.24%,旋耕为84.23%;当速度为5 km/h时，未作业为84.22%,旋耕为84.18%;当速度为7 km/h时，未作业为84.19%,旋耕为84.16%。尽管在行驶状态下，随着速度的提升或悬挂旋耕机，滤除率有一定的下降，但本文所提算法在各种状态下的平均滤除率均可达到84%以上。     

障碍物布置位置对离心泵空化性能影响

为了研究离心泵叶片上的障碍物布置位置对离心泵空化性能的影响,将半球形障碍物布置在离心泵叶片工作面和背面的不同位置.选用Zwart空化模型和SST k-ω湍流模型,对不同位置布置障碍物的离心泵模型进行数值模拟,探究障碍物不同的布置位置对离心泵空化的抑制效果.结果表明,在叶片工作面进口1/3位置处布置障碍物对离心泵的空化性能提高最为明显.在叶片工作面进口1/3位置处布置半球形障碍物时,离心泵扬程升高1.14%,扬程下降3%的点迟于原始泵的程度最大;较其他位置,在该位置布置障碍物可显著降低叶轮内部的空泡体积分数,空化严重的时候效果更加明显,在空化数为0.166时,空泡体积分数较原始泵下降69.7%.所选方案能够减小叶轮进口处低压区域,使叶轮进口处较不易发生空化.