油菜成条飞播装置设计与试验

为解决常见地面播种机器无法进入或进入经济效益不高场景下的油菜播种问题,基于极飞P20商用植保无人机平台,设计一种基于电驱离心条播式排种器的无人机油菜飞播装置,以实现类似地面机器条播而非撒播的效果。首先对已有倒置锥筒离心式排种器进行改进,设计上凸锥筒离心式排种器结构,并确定排种盘和排种口等关键部件的结构参数。在分析该款无人机下洗气流场分布规律的基础上,提出了一种与该离心排种器配合使用的辅助导种装置。排种性能台架试验表明,当排种转速在40~220 r/min范围逐渐增加时,单位时间总排量呈现先持续增加后趋于稳定,且在排种转速为190 r/min时达到最大单位时间总排量179.65 g/min,可满足无人机作业速度5 m/s所需的排量要求;各行排量一致性变异系数和总排量稳定性变异系数先减小后增大,分别分布在4.5%~12.6%和0.7%~6.2%范围内;种子籽粒破损率随排种转速增大逐渐增大,但均在2%以内。样机场地测试试验表明,导种装置高度在1.5~2.5 m范围内变化时,成条指数与其没有显著相关性(P=0.0769>0.05),且成条宽度不到设定行距的1/4。进一步的田间试验结果显示,成条指数为35.0%,播种均匀性变异系数为19.26%,满足油菜条播农艺技术要求。     

基于角度检测的拖拉机悬挂耕深电液监控系统研究

针对长江中下游农业区土壤黏重潮湿、机具碾压导致地表平整度差、耕作时耕深不稳定等问题,提出了一种基于拖拉机车身俯仰角与悬挂装置提升臂转角的耕深监控方法。首先,对旋耕作业机组姿态进行分析,确定了耕深与角度之间的几何关系,建立了耕深控制模型,并利用角位移传感器和倾角传感器分别测量提升臂转角和拖拉机车身俯仰角的变化,从而间接确定耕深;然后设计了耕深电液监控系统,该系统可预设耕深和实时显示耕深;最后,选用Simulink软件通过仿真对耕深电液监控系统进行响应速度检验,仿真结果显示,系统能在0.6s达到稳定状态,满足耕深控制要求。进行了耕深自动监控系统准确性试验,结果表明,系统能检测因倾仰导致的三点悬挂下拉杆悬挂点高度的变化量,调控高度稳定在设定值,验证了系统的准确性。为检验耕深电液监控系统田间作业性能,选择所设计的电液监控系统与原机械调节系统进行了对比试验,结果表明,利用电液监控系统进行旋耕作业时,其在各工况中耕深稳定性变异系数不超过4.28%,耕深标准差和耕深稳定性变异系数均低于机械调节系统。     

基于变增益单神经元PID的秸秆旋埋还田导航系统研制

水稻田土壤松软,收割机作业后会出现残留秸秆凸起、地表坑洼等现象,导致秸秆旋埋还田作业易出现重耕、漏耕和自动驾驶路径跟踪精度差等问题。该研究基于滑移估计模型推导了拖拉机路径跟踪的前轮转角控制率,并设计了一种变增益单神经元PID导航控制器。在自主设计的电控比例液压转向系统基础上开发了秸秆旋埋还田导航系统,采用双天线RTK-GNSS获取拖拉机的实时位置和航向角信息,由变增益单神经元PID控制器根据理论转角和航向角偏差变化输出实际执行转角,实现旋埋作业自主路径跟踪。田间试验表明,作业速度为1.15m/s时,变增益单神经元PID控制器的自适应直线跟踪最大横向偏差不超过0.071 m,平均绝对偏差不超过0.031 m。与常规PID控制器相比,变增益单神经元PID控制器的最大横向偏差和平均绝对偏差控制精度分别提高了53.08%和51.72%;与单神经元PID控制器相比,最大横向偏差和平均绝对偏差控制精度分别提高了39.00%和28.21%。该研究设计的变增益单神经元PID控制器可以增强导航系统的适应性和鲁棒性,提高路径跟踪精度,适用于未来无人驾驶下的秸秆旋埋还田作业。     

《精准农业》课程思政设计与实践

以华中农业大学《精准农业》课程思政建设项目为例，介绍了《精准农业》课程思政的设计思路与内容、思政实践与总结，在“掌握专业知识、提升专业技能、拓展国际视野”的教学目标基础上，提出了“培养爱国情怀、提高科学素养、增强专业自信”的思政目标。通过项目实践，总结了项目建设过程中积累的经验与不足，为涉农高校同类型课程的思政建设提供参考与借鉴。      

含障碍物多田块下旋翼无人机作业返航补给规划研究

针对同一区域内相邻多田块的无人机单机作业任务路径规划问题,从续航、负重等实际问题出发,考虑种肥药液和油电能源等消耗品的按需多次返航补给,提出并实现一套含障碍物多田块条件下单机多架次作业的农用旋翼无人机自主飞行作业的路径规划算法。在给出作业路径规划优化目标模型的基础上,提出"先路径、后航次"两步优化法,先以最短路径为优化目标规划初始作业路径,然后考虑消耗品按需返航后的补给与续作问题进行航次规划。针对变量喷播和恒量喷播2种喷播模式,分别提出两种作业航向方向安排原则、航线调度原则、补给方式和续作模式,规划出4种不同航向及航线调度组合策略下的初始作业路径,并在此基础上进一步给出4种不同组合补给续作优化策略下的航次安排方案。针对假想田块和真实田块的算例仿真测试结果表明,规划初始作业路径的4种优化策略能够稳定高效运行,算法耗时78～105 161 ms,转移路径优化效果为10.25%～33.81%;在航次优化算法方面,算法耗时略有增加,为21 170～106 393 ms,转移路径优化效果为14.00%～26.27%,补给次数的最好优化效果从15次降到10次。总体来说,相同条件下完全重置+重排续作的组合策略表现较优。     

双电机履带式水稻收获机底盘自动导航系统设计与试验

针对人工操作履带式收获机进行再生稻头季收获碾压率高、对行稳定性差,以及现有电动履带式机械大田作业精度低等问题,设计一套双电机履带式底盘自动导航系统并进行了试验验证.以自主设计的用于水稻收获的双电机履带式底盘为基础,基于田间滑移模型推导了底盘转向半径与两侧驱动电机转速关系,并设计了自动导航模糊控制器.采用双天线RTK-G...     

农用无人机多机多田块作业路径规划算法

针对含障碍物多田块条件下的多台农用无人机路径规划问题,研究提出一套完整的多无人机协同作业路径优化算法解决方案。以最小转移路径长度为作业优化目标,先基于多边形扫描填充算法计算出水平航向条件的初始覆盖作业航线,对航线间危险转移过程进行安全边界相交性测试,每单一田块分别采用凸多边形“最小跨度法”和非凸多边形“步进旋转法”优化作业航向。然后建立航线调度及航次规划数学模型,并基于Google OR Tools开源优化软件套件进行求解。对比不同航线组合调度策略下的作业效果,以及考虑消耗品补给时的OR Tools 5种优化搜索策略算法与无人机沿航向方向等面积划分算法的作业优化效果。针对4组假想田块和真实田块的算例仿真试验表明,该算法能够有效地实现多田块在满足各种约束条件下的多机协同路径规划,算法耗时70~552 s,相比于等面积划分算法,航线间转移路径总长度下降24.86%~47.10%。     

凸多边形田块下油菜联合直播机组作业路径规划

针对无人农场场景下油菜联合直播机组自动导航自主作业需求,提出一套对凸多边形边界田块具有普适性的油菜联合直播作业路径规划算法。在拟定油菜直播作业对路径规划算法基本要求的基础上,将作业区域分成内部方向平行作业区与外围轮廓平行作业区,对应方向平行作业路径和轮廓平行作业路径;进一步将作业路径分为工作路径和非工作路径,对后者包括的行间转移衔接路径、区域衔接路径、拐角衔接路径、进入路径和退出路径等的生成原理进行详细阐述,通过"最小跨度法"得到方向平行路径最优作业方向,通过贪婪算法与Google OR-Tools对方向平行路径行调度次序进行排序优化。综合考虑作业路径总长度、算法耗时和重漏面积等指标,针对油菜联合直播机组免少耕和旋耕播种作业,以东方红-LX804型拖拉机+2BFQ-6型免耕直播机等机组为对象,对比测试了4个实际典型田块下不同作业参数、地头转弯策略和调度策略下的算法性能。测试结果表明,规划所得路径对应的油菜播种作业面积覆盖率大于等于95.14%,重播率小于等于2.63%,有效工作路径占比大于等于57.39%,算法耗时小于等于8 003 ms,算法稳定高效,满足油菜联合直播作业对路径规划的...     

电容法粮食物料含水率与介电常数关系研究

粮食物料含水率是影响其介电特性的主要因素,电容法是通过粮食的介电特性来测定含水率的间接方法.试验采用圆筒式电容传感器,研究了3种粮食物料含水率与其相对介电常数的关系.试验表明,含水率与相对介电常数之间有较好的线性相关性,可以建立两者之间的数学模型.同时,不M种粮食物料的关系模型不同,相关性程度也有差异.需要建立含水率与介电常数、容积密度及环境因素等多参数之间的关系模型,才能提高电容法检测的精确度.     

四边形田块下油菜联合收获机全覆盖作业路径规划算法

为解决无人农场模式下油菜联合收获作业过程中自主导航作业路径自动规划及优化问题,该研究提出了两套完整的针对任意四边形边界田块的油菜联合收获全覆盖作业路径规划算法。采用"理论分析-算法设计及程序编码-算例测试与仿真评估"的技术路线及方法,首先分析油菜联合收获机的作业特点与机具特性,拟定油菜联合收获无人化作业过程对路径规划工作的基本要求,再通过等距偏置处理和扫描线填充算法生成全覆盖作业路径,并采用OR-Tools软件对方向平行路径进行调度优化。通过4块典型实际田块进行仿真计算和测试,结果表明,算法耗时在0.17～4.73 s之间,混合路径相对于目前生产中广泛使用的环形作业路径,在未经行调度优化时,倒车次数减少36.36%～40.00%;混合路径中,行调度优化后倒车次数相对于未调度优化时减少33.33%～60.87%,非作业路径长度减少7.20%～20.23%。该研究为长江中下游区域稻油轮作无人农场中油菜无人化联合收获提供了作业路径规划方面的理论与技术支撑。