履带式收割机全田块路径跟踪算法设计与试验

针对中小型传统收割机无人化作业需求，该研究设计了一套后装式全田块自动驾驶系统。以沃得锐龙单边制动转向型履带式收割机为平台，搭建手自兼容自动驾驶系统，并进行系统特性辨识试验，明确其测控性能限制。针对测控性能限制设计一种PD-Fuzzy-BangBang组合路径跟踪算法，并进行样机集成与试验。水泥地面直线行驶试验表明，组合算法相较单一PD算法的上线距离缩短57.3%，稳态标准差缩小81.3%。全田块模拟试验证明，组合算法在理想条件下的路径跟踪最大偏差为6.00 cm，标准差为2.42 cm，样机具备全田块自动驾驶功能。实际水田收割作业试验证明，样机在车速0.7 m/s条件下，上线过程的路径跟踪最大偏差为12.00 cm，标准差为 6.18 cm，全田块不漏割，割幅利用率大于80%，满足田间作业需求。     

Phototropic Leaflet Reorientation in Alfalfa Germplasm Selected for Leaf Color and Size

Solar tracking has been described in several agronomic and wild species, yet variation within a given species has not been reported. To address that issue, photoperiod leaflet reorientation in response to vectorial light was measured in three alfalfa ( Medicago sativa L.) germplasm pools selected from the cultivar Ladak 65. Dark-leaf germplasm responded to all photosynthetic photon flux densities (PPFD) (100 to 700 μmol/m²/s) with no detectable lag period. Following a 24-h dark treatment only high PPFD (600 to 700μmol/m²/s) elicited reorientation. Pale-leaf germplasm responded to intermediate (300 to 400 μmol/m²/s) and high PPFD in a similar manner; however, the low (100-125μmol/m²/s) PPFD treatment had little effect on reorientation. The 24-h dark treatment decreased reorientation at all PPFD. Small-leaf germplasm responded equally to all PPFD and was not affected by the 24-h dark treatment. The results suggest that available energy levels may influence the reorientation response. Carbonyl cyanide m -chlorophenylhydrazone, an inhibitor of photophosphorylation, and 3-(3,4-dichlorophenyl)-1,1-dimethylurea, an inhibitor of non-cyclic photosynthetic electron transport, reduced reorientation only in the pale-leaf type. These results suggest that stored energy reserves were adequate to maintain leaflet reorientation in the absence of photosynthesis in all but the pale-leaf germplasm. In that germplasm photosynthetically generated energy may be required to support reorientation.     

一种非刚性运动目标图像跟踪的改进算法

针对玉米秸秆粉碎后抛撒运动的特点，提出一种改进的变形模板跟踪算法实现非刚性目标的运动跟踪，在两个方面对原有的算法进行了改进：1)选择适当的预测方法，减少遮挡物体对研究目标的影响。2)通过选择适当的特征区域把运动目标限制在局部区域，而不是对整帧图像进行处理。试验证明了该算法在目标跟踪的实现效率、精确性方面有一定的优势。     

基于DM642的高地隙小车的田间路径识别导航系统

为了实现智能小车在各种不同的路径下稳定高效的进行图像导航,该文以自主设计了满足于设施农业用的四轮独立驱动的高地隙小车作为平台,采用TI公司的TMS320DM642高性能数字多媒体处理器为核心处理器,建立了识别路径的视觉检测系统,实现了对多种路径标识的实时采集和图像显示,提出了用于实际路径检测的图像处理的改进算法,包括利用2G-R-B颜色特征识别绿色植物、中心线法提取路径、双折线拟合的Hough变换提取路径、多折线拟合的Hough变换提取路径等,以实现小车的自主导航。试验结果表明所开发的路径识别与跟踪控制系统能对不同颜色的标识线、绿色植物与裸露地面的分界线等一系列路径进行识别和导航控制,系统适应性好、抗干扰能力强,稳定性高、实时性好,满足无人控制的农田作业需求,节省劳动力,提高生产效率。该研究可为应用于田间作业的高地隙小车的路径识别与跟踪控制系统设计提供参考。     

The Quasi-dynamic Space Coordinate Measuring System Based On Trigonometry And Its Characteristic

This paper introduces the definition of the quasi-dunamic instrument, analyzes the measuring principle of the double-theodolite space coordinate quasi-dynamic measuring system, builds the experimental system with the currency theodolite and designing the accessorial driving and orientational framework, investigates the dynamic character under variant tracking velocity of this system by the experiments and gians some elementary conclusions. These conclusions play important roles in the compensating the measuring error and in the improving the measuring precision of the measuring system.     

基于卡尔曼滤波的橘小实蝇成虫运动轨迹优化跟踪

为了实现橘小实蝇虫口密度的精准监测,该文将机器视觉技术作为田间橘小实蝇成虫入侵自动化监测的感知方法。通过对监测区域内运动目标和背景的颜色分析,提出了基于卡尔曼(Kalman)滤波的运动目标颜色均值漂移跟踪算法,优化了多目标运动轨迹跟踪效果。该算法通过图像处理和匹配技术提取了橘小实蝇成虫在虫口监测区域二维平面X轴和Y轴方向上的位置坐标和速度分量,推算了橘小实蝇成虫运动轨迹递推关系。基于动态系统的状态序列线性最小方差估计理论和成虫运动轨迹关系分析,构建了卡尔曼滤波状态估计模型,并建立其预测和修正方程实现了橘小实蝇成虫运动目标位置估计。通过在虫口监测区域开展单目标和多目标分散及粘连条件下的成虫跟踪试验,试验结果表明颜色均值漂移跟踪算法对橘小实蝇成虫单目标跟踪具有较好的适应性,成虫监测计数准确率达100%,对于多目标分散和粘连情况跟踪处理效果较差,计数准确率分别下降至86%和76%;通过在颜色空间均值漂移跟踪算法的基础上引入Kalman滤波器估算目标运动的近似位置,实现了对橘小实蝇成虫分散和粘连多目标运动的持续跟踪优化,监测计数准确率分别提升至96%和93%。机器视觉技术实时跟踪橘小实蝇成虫在虫口监测区域运动轨迹试验进一步验证了橘小实蝇成虫虫口密度监测的可行性,为田间橘小实蝇成虫发生自动化监测技术研究提供了参考。     

一种增强波导多层光盘跟踪信号的方法

波导多层光盘存储系统是基于新原理的存储系统。基于该原理,提出了波导多层光盘的设计思路。自动聚焦和信道跟踪信号是光盘驱动器中的关键信号,用来纠正光盘在旋转中产生的跳动、偏心等误差。针对波导多层光盘的特点,提出了跟踪信号增强的方法,该方法通过控制光盘内层信息面的反射率来提高聚焦和信道跟踪信号的强度。分析结果表明,该方法可以显著提高跟踪信号的平均强度,解决波导多层光盘技术中聚焦寻迹信号微弱的问题。     

基于模糊Stanley模型的农机全田块路径跟踪算法研究

为实现农业机械全田块高效自主作业,提出一种增益系数自适应的Stanley模型路径跟踪算法。以横向偏差和航向偏差为输入变量构建隶属度函数,设计模糊推理和解模糊化过程实时确定控制模型增益系数,提高Stanley模型对不同曲率路径的自适应能力。为验证所提算法有效性,以移动小车为平台开展联合收获机回字形全田块自主作业路径跟踪试验,结果表明所提算法显著改善Stanley模型路径跟踪精度,直线作业速度2.5m/s、转弯速度1m/s时,直线段和曲线段最大跟踪误差均小于3cm。大初始横向偏差路径跟踪试验表明,模糊Stanley模型较Stanley模型大幅度减小路径跟踪上线距离,满足农业机械全田块高效自动导航作业要求。     

基于嵌入式控制的农机自动驾驶系统布局研究

以农用耕地机为研究对象,设计一款基于嵌入式的自动驾驶控制系统。其控制原理是利用预瞄跟随算法对耕地机进行横向控制,使其根据方向盘的转角调整耕地机转弯半径;利用PID算法对耕地机进行纵向控制,使其根据油门脚踏的开合度、制动脚踏的开合度及挡位状态调整耕地机的行驶速度,从而使耕地机按最佳的运行轨迹行驶。系统以单片机最小系统为处理核心,利用周围的传感器设备和GPS接收设备等将耕地机的位置、速度信息通过解码器和串口通信的方式发送给单片机,进行逻辑运算后通过CAN接口将结果发送给方向盘、油门、制动及挡位驱动电机,从而控制耕地机的运行。仿真实验表明:系统能够减小耕地机行驶过程中的横向误差,可根据土地实况自动调整行驶速度,实现了耕地机的自动驾驶。     

基于改进DeepSORT的群养生猪行为识别与跟踪方法

为改善猪只重叠与遮挡造成的猪只身份编号（Identity,ID）频繁跳变,在YOLO v5s检测算法基础上,提出了改进DeepSORT行为跟踪算法。该算法改进包括两方面：一针对特定场景下猪只数量稳定的特点,改进跟踪算法的轨迹生成与匹配过程,降低ID切换次数,提升跟踪稳定性;二将YOLO v5s检测算法中的行为类别信息引入跟踪算法中,在跟踪中实现准确的猪只行为识别。实验结果表明,在目标检测方面,YOLO v5s的mAP为99.3%,F1值为98.7%。在重识别方面,实验的Top-1准确率达到99.88%。在跟踪方面,改进DeepSORT算法的MOTA为91.9%,IDF1为89.2%,IDS为33;与DeepSORT算法对比,MOTA和IDF1分别提升了1.0、16.9个百分点,IDS下降了83.8%。改进DeepSORT算法在群养环境下能够实现稳定ID的猪只行为跟踪,能够为无接触式的生猪自动监测提供技术支持。