基于GPS技术的水田平地机的设计与试验

【目的】设计基于GPS技术的水田平地机,实现水田精准平整.【方法】GPS接收天线固定在平地铲上,以GPS高程定位数据作为平地铲高程信息,通过限幅平均滤波算法和PD控制算法实现平地铲运动精确和稳定的控制.【结果和结论】经GPS技术控制的水田平地机平整后的田块田面相对高程的标准偏差值由15.8 cm减小到4.7 cm,绝对差值在不大于5 cm的采样测量点累积百分比数达85.4%,限幅平均滤波算法减少了GPS高程数据误差.GPS高程定位数据能满足水田精准平整的要求,能有效改善田面平整状况.     

收获机与运粮车纵向相对位置位速耦合协同控制方法与试验

针对主从导航收获协同卸粮作业过程中作业车辆纵向相对位置控制需求以及拖车驱动系统非线性度较高的问题,该研究设计了一种适用于主从导航协同收获卸粮作业的纵向相对位置协同控制方法。根据协同系统几何关系获得纵向相对位置偏差的平行协同模型,基于动力学原理和位速耦合控制方法设计了纵向相对位置控制器;通过面积辨识方法获取车速系统传递函数,基于传递函数构建仿真模型进行控制器参数全因子仿真优化试验,并与传统PD方法进行仿真对比试验,结果表明该研究方法的最优参数适应性优于传统PD。不同初始偏差的纵向协同田间空载试验结果表明,在主机速度为1 m/s时,3、7和10 m初始纵向偏差下,系统响应平均调节时间分别为7.73、17.2和23.2 s,9组试验的平均稳态绝对偏差为0.091 8 m,平均相对速度稳态误差为0.012 3 m/s,表明该方法具有较好的初始偏差适应性;田间协同收获作业表明,在主机速度为1 m/s时,平均稳态纵向相对位置偏差绝对值为0.077 8 m,标准差为0.091 3 m,协同精度能够满足收获协同卸粮的作业要求。研究结果可为自主收获作业系统研究提供支持。     

基于激光感知的农业机器人定位系统

为解决基于全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）的农业机器人和自动驾驶农机在机库、大棚等卫星信号弱或无环境下定位精度低甚至无法定位的问题,该研究提出了基于激光感知的农业机器人定位方法。采用二维激光雷达和激光接收器设计了基于激光感知的机器人定位系统,通过二维激光雷达发射扫描激光获取机器人上激光接收器的点云,同时激光接收器感应扫描激光,融合感应扫描激光时间差和激光接收器点云特征,得到移动激光接收器（即农业机器人）的定位。以全站仪测量为参照在大棚内开展验证试验,结果表明,在激光雷达扫描范围内,机器人行驶速度为0.8 m/s时,直线行驶时最大偏差绝对平均值为4.1 cm,最大均方根误差为1.5 cm;曲线行驶时最大偏差绝对平均值为6.2 cm,最大均方根误差为2.6 cm,满足农业机器人在农机库等环境中自动导航所需定位精度要求。     

智能除草机器人研究现状与展望

杂草控制是农业生产中必然面临的重要问题,随着机器人技术、自动化技术融入农业生产,各类除草机器人应运而生,有效地减少了化学药剂对环境的污染。本文综述了除草机器人的智能感知技术、机器人平台和除草装置3个部分的研究现状,分析了作物行与杂草识别技术、除草机器人平台结构和机械除草装置智能化控制方式等存在的不足,并从智能化感知、精准化除草、高效化作业和智慧化管理等4个方面对智能除草机器人的未来发展趋势进行了展望。     

旋翼式无人机授粉作业冠层风场分布规律

为提高杂交水稻机械化种植效率,扩大父母本种植行宽比,采用旋翼式无人机进行辅助授粉作业。旋翼风场是由无人机旋翼旋转推动空气进行流动作用在作物冠层而形成。风场的覆盖宽度、风场内各方向风速的大小以及风场的分布规律将会直接影响到农用无人机田间作业的效果。该文结合无人机的飞行参数使用风速参数采集系统获取18旋翼无人机的授粉作业风速,其中对于矩阵数据(100×60)的行数据和列数据的意义进行了充分的讨论,总结了行、列数据的特点并结合试验实际情况对数据进行处理。发现3向风速数据的时序变化规律保持有一致性,X向风速在最大值时刻之前其平均值要大于Y向与Z向风速;X向、Y向风速值时序曲线之间的形状特征差异小于X向与Z向或者Y向与Z向之间的形状特征差异。而从3向风速值的空间变化分布情况也可看出无人机飞行轨迹与传感器行阵列交汇点处(9#~11#)所采集风速平均值最大,考虑到测量误差值,随着采样点距离飞行轨迹越远,采样点对应风速值衰减越多。综合二维风场数据可知3向风场宽度对比结果为Y向X向Z向。在此基础上,采用高斯法拟合等方式对行数据及列数据进行计算,通过对比各统计项的参数,拟合列数据建立风速数据与时间关系的5阶指数函数模型;拟合行数据作为风速数据与采样点分布距离关系的6阶指数函数模型。利用矩阵变换基于行、列数据模型最终建立水稻冠层处无人机旋翼X向二维风场理想模型,且由模型图中可发现无人机沿冠层飞行时旋翼X向风场的分布形状存在"陡壁"效应,即无人机旋翼下风速达到最大值,前向风速增大率要明显高于后向减小率,整个风场"陡壁"沿无人机飞行方向左右对称。研究将为无人机辅助授粉通过改变风场实现新的作业方法提供参考。     

花生收获机自动驾驶作业系统设计与试验

为提高花生收获机的智能化水平,设计了花生收获机自动驾驶作业系统。以东泰机械4HBL-2型自走式花生联合收获机为平台,针对花生收获机操作台、变速机构和作业机构设计了具有CAN总线接口的手自一体化电控系统,采用PD控制算法和Bang-Bang控制算法实现了行走和作业系统的控制。针对花生收获作业农艺要求,设计了花生收获机联合作业策略、自动导航路径规划和路径跟踪控制方法。以行驶速度0.25m/s在水泥路面和沙质土壤花生地进行了自动驾驶收获作业试验。水泥路面试验结果表明,花生收获机直线跟踪平均绝对偏差为4.34cm,最大偏差为9.30cm;沙质土壤田间试验结果表明,花生收获机直线跟踪平均绝对偏差为5.12cm,最大偏差为12.20cm,满足花生联合收获作业要求。     

对我国高职院校发展问题的剖析

本文从多个层面对我国高职院校目前的状况进行了阐述,对普遍存在的一些问题作了详细的剖析和探讨,对我国高职院校的发展提出了建议。     

基于MEMS惯性传感器融合的水田激光平地机水平控制系统

激光平地技术是农业生产中一项重要的节本增效措施,为了使激光平地机在水田中作业时平地铲保持水平,设计了一种低成本的水田激光平地机水平控制系统,采用MEMS陀螺仪与加速度计通过信息融合测定平地铲实时倾角,通过脉冲宽度调节普通电磁阀实现平地铲水平控制.文章分析了控制系统的构成,传感器的工作原理与安装方法,阐述了两种传感器融合测量实时倾角的方法.采用了基于ARM7内核的微处理器设计了水平控制系统硬件,并给出了软件实现流程.采用AHRS(姿态航向参考系统)对系统性能进行了实验室测试与田间试验验证,测试结果表明,该水平控制系统能在动态条件下准确地测定平地铲实时倾角,可以较好地实现平地铲水平控制.     

激光控制水田打浆平地机设计与试验

【目的】满足水稻种植对田面平整度的要求,减少拖拉机进田次数,提高打浆平地质量和效果,实现一次进田完成水田打浆和平地作业。【方法】采用先打浆后平地原理,设计了激光控制水田打浆平地机、打浆机与平地铲自动调平机构、平地铲高程自动调节机构和通过集成带自动调平的激光平地控制系统,并进行田间试验;利用2台姿态航向参考系统分别测量拖拉机车身和打浆平地机的横滚角,采用水准测量试验田块作业前后的田面平整度。【结果】拖拉机横滚角在±4.5°内变化,打浆平地机的横滚角始终保持在±1°内,表明调平自动控制系统明显提高了水田打浆平地机构水平稳定性;打浆平地作业后田面最大高差从作业前的17.7cm降低到6.7cm,标准偏差值从作业前的4.08cm下降到1.75cm,绝对差值不大于3 cm的平整度采样点占比由作业前的62%提高到82%以上。【结论】激光控制水田打浆平地机打浆平地作业后可显著改善田面平整情况。     

我国农业机械自动驾驶系统研究进展

农业机械自动驾驶系统是精准农业的重要支撑技术之一,集成了多种传感器与变量作业装置,助力精准农业生产降成本和增产增收,经济效益和社会效益显著。中国自2001年起对农机自动驾驶系统开展了研究,取得了一系列重大研究成果。国产农机自动驾驶系统自2010年进入市场,在降成本的同时保证了作业性能指标,摆脱了对国外进口产品的依赖。介绍了中国在农机导航定位与环境感知技术、路径跟踪控制技术、电控液压转向技术、高压共轨柴油发动机燃油电喷技术、动力换档技术、电液悬挂控制技术等方面取得的最新进展,这些研究成果为农机自动驾驶系统的研发提供了重要的技术支持。作者还提出,基于ISO11783的总线标准可实现农机自动驾驶系统的有效集成,建议进一步规范ISO11783农业机械自动驾驶系统的应用层通讯协议、线控接口和性能要求。