基于改进型纯追踪模型的温室AGV运输平台路径追踪

提出了一种基于改进型纯追踪算法的AGV运输平台路径追踪方法。在平台前后安装双排红外反射式光电传感器,以获取车体相对于引导线的横向偏差和航向偏差;根据偏差程度动态确定纯追踪算法的前视距离,提高了路径跟踪的精度;构建了平台运动学模型,将车体的位姿偏差信息最终转化成左右车轮的速度。仿真和实车试验表明:该方法能够解决不同初始状态的移动平台路径追踪问题,在稳定状态下,其偏差在±20mm之间,满足温室内狭窄空间的循迹运输需求。     

广义Hough变换在遮挡图像识别中的应用

介绍了一种基于广义Hough变换的空间有部分遮挡的茄子目标识别方法。从生物学的角度,用广义柱近似等效样本茄子形状;通过坐标转换获得了不同位姿的立体目标在平面上的投影边缘,并建立茄子外形的4维参数索引表;采用一种广义Hough变换计算茄子目标的潜在位置,并通过比较各旋转角度下的"面积比",筛选出目标实际的位姿。试验表明:这种广义Hough变换检测目标位置和姿态的相对误差分别约在1.3%和5.5%以下,说明其对空间不同位姿、部分遮挡情况下目标的识别具有良好的效果。     

基于滑模控制的半挂汽车倒车轨迹跟踪

针对半挂汽车自动倒车时的轨迹跟踪问题,建立了铰接式半挂汽车在极坐标系下的车辆非线性运动学模型。为简化求解过程,以半挂车期望路径的弧长作为新的时间量标,通过准确线性变换方法对建立的系统模型进行线性化,设计了滑模变结构控制器。为保证半挂车快速趋近期望路径同时削弱抖振,采用指数趋近律的方法和准滑动模态控制,采用极点配置法选取控制参数,最后对曲线轨迹的倒车路线跟踪控制进行了仿真分析。仿真结果表明,设计的反馈控制器能改善半挂汽车对行驶路径的跟踪能力,使偏离的挂车快速返回到期望的稳态轨迹上。      

茄子收获机器人机械臂避障路径规划

提出了一种茄子收获机器人机械臂在笛卡尔空间的避障方法.将空间障碍物等效为可以用数学建模的圆柱扇环,将三维空间的路径规划简化为二维,提高了控制的实时性;将障碍从工作空间转换到C-空间中,使对机器人的控制直接作用于关节,避免了使用雅可比逆阵进行复杂的坐标转换.将C-空间映射到图像矩阵中,通过对图像进行适当的处理,规避了在使用A*算法寻优时可能出现的失败.实验结果表明,该避障路径规划方法计算量小,实时性好,适合自然生长状态下茄子的自动收获.     

稻麦联合收获开沟埋草多功能一体机开沟功耗研究

为了获得较准确的开沟功耗,从而为稻麦联合收获开沟埋草多功能一体机动力配套、开沟作业参数选择提供依据,对多功能一体机开沟部件作业功耗进行了测试,并建立了开沟作业功耗数学模型。结果表明:刀盘转速为294r.min-1时,平均开沟功耗最低(8.18kW),446r.min-1时平均开沟功耗最高(10.83kW),最高平均功耗约占配套动力的25%。正常作业效率下,开沟功耗为8～12kW;从低耗高效原则出发,刀盘转速宜取294～369r.min-1;不同刀盘转速下,模型用不同修正系数修正后可用来进行开沟功耗估算、整机动力配套或各部件动力分配。     

基于尺度不变特征转换算子的水果表面图像拼接方法

水果全表面图像信息是否完整,直接影响水果表面颜色和缺陷检测的结果。该文提出了一种基于尺度不变特征转换(SIFT,scale invariant feature transform)算子的图像拼接方法,实现多视角水果图像的拼接以获取完整的水果表面信息。首先以15°固定间隔旋转水果以获取各视角下的连续图像,在图像2R-G-B通道下实现图像目标和背景分离,并对目标图像进行灰度直方图均衡化以增强其纹理信息,有利于特征点的提取。运用SIFT算法提取图像特征点,因为特征向量数量多、维数高,采用普通的K-D树算法搜索匹配点将消耗大量时间,因此将图像划分为16个区域,通过多次试验可知中间4个区域为特征点是最容易匹配的区域,这样就缩小匹配点可能存在的区域。采用极线几何约束法和改进型随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法以提高图像拼接精度,减少匹配时间。根据平移矩阵,对前后图像进行拼接,从而实现水果表面图像的完整拼接。试验结果表明:该算法平均匹配精度提高35.0%,平均拼接时间为2.5 s,较传统K-D树算法缩短67.8%时间,拼接效果还原率为93.9%。该文算法具有一定的尺度、旋转以及仿射变换不变性,适用于随机呈现的不同姿态球状水果图像拼接。该研究可为基于机器视觉的农产品品质检测和等级划分提供科学参考。     

基于位姿状态的林区道路视觉导航

在森林抚育中,为实现林区车辆的精确自主导航,提出一种基于位姿状态的林区道路视觉导航方法。根据林区道路的特点,采用统计学原理选取合适的色差备选通道,利用二维Otsu原理初步分离道路和背景区域,依据真阳率和假阳率定量评价方法选取2B?G为最佳色差通道,因此采用基于2B?G通道的二维Otsu图像分割方法。分析了道路的左右边缘特征,建立基于边缘不完整的位姿状态获取示意图,将选定的道路区域分块求取中心点,计算出试验平台的位姿信息。同时,引入误差校正模型对位姿计算值进行修正,最后选取纯追踪导航方法进行实车试验。试验结果表明,在机器视觉系统引导下,试验平台在不同状态下均能较好地收敛至期望导航线。当速度为0.5 m/s时,在3种初始状态下进行直线导航试验,其全程平均横向偏差为4.6~5.9 cm,平均航向偏差为3.5°~4.0°,稳态航向偏差为1.9°~2.4°,稳态横向偏差为1.6~2.7 cm,试验平台沿林区期望导航线自主行驶的平均相对误差均值为5.2%,说明导航质量具有较好的鲁棒性,满足林区自主导航的作业要求。     

基于振动挖掘与二次分选的4U-90型番薯收获机设计与试验

针对我国丘陵山地番薯收获作业中存在的现有机型实用性较低、伤薯率高、明薯率较低、多为人工收获等问题,设计一种适用于丘陵山地轻量化番薯收获机。整机结构主要有变速箱、三点悬挂装置、挖掘装置、二次分选装置、升运分离装置等组成。该收获机能做到较高效率挖掘番薯,并在其升运期间振动分离土薯,同时收集升运过程中掉落番薯至二次分选装置并振动分离土薯。在此研究目的的基础上进行样机三维模型建立,并在样机制造完成后进行田间实地试验,记录试验过程中收获机的明薯率、伤薯率、漏薯率等数据,试验数据表明满足番薯收获机工作需求,并以此为以后样机改进提供理论依据与现实基础。     

基于创客教育的农林装备三维设计教学实践与探讨

以农林装备三维设计的创新设计教学为基础,将农林装备零部件的创新设计和建模贯穿在整个教学中,以数控加工中心和3D打印机为平台,将创客教育有机地融合在其中,使学生不仅有虚拟的创新设计,还能得到制造过程的体验和真实的产品,从而构建了基于创客教育的课程教学模式。创客教育的基础是创新设计能力的培养,基于企业对农林装备快速研发能力的需求,以及创新教育的规律,将教学过程分解为了三个互相联系的模块,整个过程将理论教学、实践、农林装备产品创新三大部分进行一体化的组织设计,实施了"理论—实践V创新"一体化的教学模式,采取了基于任务驱动的项目教学法实施每个项目的教学。根据创客教育的要求,构建了3D打印教育服务支持体系,丰富了农林装备创造的学习形态,为机械工程专业的创客教育提供了实践参考。     

基于无线定位的温室生产平台自动导航

  目的  为了提高温室内车辆自动导航的精度，提出了一种基于超宽带定位和带有自调整函数模糊控制的路径跟踪方法。  方法  首先利用超宽带(UWB)模块构建无线定位系统，采用二元三次多项式对定位误差进行拟合，并修正测量点误差；其次结合带自调整函数解析式的模糊控制器，对横向偏差与航向偏差的权重进行动态调整，输出前轮转角；最后分别进行直线和矩形路径跟踪的实车试验，并与使用纯追踪方法的结果进行对比。  结果  在进行不同初始状态的直线路径跟踪时，平均偏差均值为22.4 cm，标准差为5.8 cm，稳态偏差平均值为5.4 cm，比纯追踪模型精度分别提升了28.4%、40.2%和34.9%；进行矩形路径跟踪时，平均偏差为14.4 cm，最大偏差为46.9 cm，相比于纯追踪模型精度分别提升了46.5%和53.5%，其中最大偏差主要出现在矩形的转角处。  结论  本研究提出的方法具有较好的稳定性和控制精度，能满足生产平台在温室内自动导航作业需求。图8表3参24