果实采摘机器人设计与导航系统性能分析

设计了一种果实自动采摘机器人,主要包括自动导航系统、采摘系统、运动系统、控制系统及动力系统。自动导航系统主要包括激光雷达导航和GNSS定位导航,可用于建立地图和规划工作路径;采摘系统通过双目立体视觉相机进行果实识别,再通过由六自由度机械臂和两指末端执行器(机械手)组成的执行机构抓紧果梗并剪断,完成果实采摘。试验结果表明,设计开发的机器人可以通过激光雷达导航完成室内工作,剪断并抓取果梗的两指末端执行器可适用于多种果实,上位机软件可以完成图像采集、机械臂控制和机器人工作路线图建立等操作。激光雷达导航试验结果表明,在1m/s的行驶速度下,导航绝对误差小于3.5cm,可满足温室果实采摘的需求。     

联合收获机喂入量监测系统设计与试验

为了能够实时、准确地获取联合收获机作业过程中的喂入量信息,设计了基于割台传动轴扭矩的喂入量监测系统,并建立了喂入量预测模型。该监测系统主要由信息感知模块、车载终端和移动终端构成。信息感知模块包括扭矩传感器、霍尔传感器和GPS模块等;车载终端将采集信息本地显示并打包上传;移动终端实现了对联合收获机作业参数的远程监测。在建立喂入量预测一元线性回归模型基础上,对扭矩信号进行了双阈值滤波和低通滤波。田间试验结果表明,该系统运行稳定,通信良好,一元线性回归模型预测决定系数为0. 755。滤波方法能够有效地滤除噪声,滤波后预测决定系数提高至0. 852,能够在一定程度上满足联合收获机喂入量监测的实际需要。     

基于功率测量的联合收获机喂入量检测方法研究

为了准确分析联合收获机不同喂入量检测方法的精度,提出基于割台主动轴功率和倾斜输送器功率的2种喂入量检测方法。以河北冬小麦作为试验对象,以新疆-3型联合收获机为试验平台,进行了喂入量检测系统田间试验。喂入量检测系统包括割台主动轴扭矩传感器、倾斜输送器动力轴扭矩传感器、割台主动轴转速传感器和车载工控机等。对2种喂入量检测方法进行分析,根据试验数据分别建立计算模型,将2种方法的检测结果与实测结果进行对比,结果表明,基于割台主动轴功率的喂入量检测方法平均相对误差为19. 6%,基于倾斜输送器功率的喂入量检测方法平均相对误差为16. 1%。2种方法的检测精度在一定程度上能满足田间应用需求,基于倾斜输送器功率的喂入量检测方法检测精度稍高。     

基于GWO-MPC的联合收获机喂入量控制方法与仿真实验

收获机作为农业生产的重要生产工具，其喂入量控制一直是自动控制领域研究的热点问题。本文通过分析收获机工作方式，建立收获时收获机喂入量变化模型。设计开发收获机作业参数监测系统，以小麦作为实验对象，在我国华北地区开展田间实验，验证系统喂入量监测精度并同步采集产量、含水率和作业速度等参数，系统喂入量监测平均相对误差为8.55%。以收获机在割台高度不变条件下保持额定喂入量为控制目标状态，收获机作业速度作为控制量，采用模型预测的方法对收获机喂入量进行仿真控制。采用灰狼优化算法优化二次规划的权值矩阵，仿真结果表明，权值矩阵优化后，喂入量控制平均绝对误差小于0.1 kg/s,平均降低38.1%。喂入量控制误差与收获区域的产量成反比，与含水率成正比。在相邻时域内产量、含水率变化较小的收获区域效果更好。