基于C51单片机的智能分拣水果小车设计

本文所述的智能小车是以AT89C52单片机为核心部件,用直流减速电机带动小车运动,通过红外反射传感器来控制小车的运动方向,从而实现寻迹功能,通过颜色传感器检测水果的成熟程度来确定是否拣起果子。     

无人农用机械的应用前景和普及问题

随着农机方面的科研成果发展,以及5G技术的出现,无人农机的发展前景十分可观,并且已经延伸出很多种类的无人农用机械,其中包括无人播种、无人收获以及无人施肥等农用机械,这些农用机械的普及将会为中国农业生产带来高效率的作业方法,同时会引领出新的农业生产模式,改变农业生产结构。但是无人农用机械在全国或全省范围内的普及,都需要大量的技术人才,并且建立很多的无人农机控制平台,所以无人农机的普及应用也面临了巨大的考验。     

基于EDA技术的交通灯控制系统设计

本文基于EDA技术,采用VHDL硬件语言,利用EPM240T100C5芯片,设计了一个交通信号灯控制器,其通过计数器来实现十字路口信号灯的转变,并可在数码管上显示计时时间。     

基于机器学习的小麦收获机掉头轨迹识别

识别小麦收获机运行轨迹是分析农业机械活动、提高作业效率的重要手段。本文针对小麦收获机田内作业场景，提出一种基于机器学习的收获机掉头轨迹识别算法。首先通过两步K-means聚类与三步修正识别出X形掉头轨迹点、作业异常轨迹点与作业轨迹点；为进一步从作业轨迹中分类出U形掉头轨迹点，构建了基于支持向量机模型(Support vector machine, SVM)的U形掉头轨迹识别算法，并对初步识别结果进行三步修正；最终识别出小麦收获机的田内X形掉头、作业异常、U形掉头与作业轨迹点，识别结果的F1值为94%,时间间隔为1～5 s的数据的F1值在90%以上，实现田内轨迹的细致划分。基于去除掉头轨迹与异常轨迹后获得的有效作业轨迹，可通过距离算法计算获得农田面积，结果相比使用原始轨迹的计算误差可降低12.76%。该研究可为基于海量农机轨迹的作业精细化管理提供参考。