基于北斗系统发展我国精准农业技术装备

正1引言北斗卫星导航系统(以下简称北斗系统)是中国着眼于国家安全和经济社会发展需要,自主建设、独立运行的卫星导航系统,是为全球用户提供全天候、全天时、高精度的定位、导航和授时服务的国家重要空间基础设施。2012年底,我国建成北斗二号系统,向亚太地区提供服务,     

农业机械虚拟试验交互控制系统

设计了农业机械虚拟试验系统,建立了田间工况模拟与虚拟交互控制试验平台.根据耕作区域的数字地图及农田作物图像信息,设计农业机械虚拟试验场,实现人和农业机械在虚拟环境内的漫游.建立四自由度模拟试验台,实现对拖拉机在田间行走时姿态的模拟仿真.从虚拟场景中提取作物行的位置信息,根据这些信息给出控制信号,进行拖拉机行驶速度、方向和平衡控制,使拖拉机沿作物行行驶.试验表明,横滚角最大偏差为0.34°,偏航角最大偏差为0.51°,高程最大偏差为2.5 mm,行走速度最大偏差为0.12 km/h.实体样机和虚拟样机有较好的一致性.     

基于GIS的精确农业合理采样与施肥间距研究

在GIS软件平台下对采样点进行行列删减,人为减小采样密度,运用地统计学方法制作养分分布图,并与原始采样方案进行形状和面积对比,选取合理的删减方案作为土壤养分的合理采样方案.碱解氮、速效磷和速效钾的合理采样间距分别为64 m×51 m、32 m×76 m和32 m×25 m.为综合考虑多种养分,提出3条综合采样测土原则.提出了调整施肥间距的实现方法,自动变量施肥宜采用"大网格采样、小网格施肥",手动变量施肥则宜采用"小网格采样、大网格施肥".试验表明提出的方法实现了定性与定量相结合来研究土壤采样间距.     

无级变速拖拉机跃度最优化调速控制

针对无人驾驶拖拉机加减速导致的作业平稳性低和燃油经济性差等问题，该研究基于CVT（constantly variable transmission，无级变速传动）拖拉机，设计了一种基于贝尔曼最优性原理的最小跃度多项式局部速度规划算法。基于贝尔曼最优性原理和最优控制思想设计全局规划目标、局部规划目标及约束，提出基于最小跃度多项式的局部速度规划算法并开发速度跟随控制系统。田间试验表明，相对于无最优化调速技术的对照组，U型掉头的速度误差平均值和均方根分别降低42.31%和50.75%，加速度平均值与方差分别降低8.26%和16.36%，跃度平均值与方差分别降低7.65%和14.23%，发动机转速方差降低63.36%，发动机扭矩百分比方差降低60.26%，瞬时油耗方差降低71.25%，总油耗降低2.37%。直线行驶调速效果呈现相同趋势，与对照组相比，速度误差平均值和均方根分别降低9.45%和11.14%，加速度平均值与方差分别降低6.03%和13.68%。跃度平均值和均方根分别降低1.55%和3.59%。发动机转速方差降低31.78%，发动机扭矩百分比方差降低25.13%，瞬时油耗方差降低31.82%，总油耗降低2.48%。所提方法满足无级变速拖拉机无人驾驶速度平稳切换需要，并提高了燃油经济性。     

机耕道自动驾驶农机局部路径规划

针对机耕道场景下自动驾驶农机行驶的安全性、平稳性与规划实时性的实际需求，该研究提出了一种基于二次规划的局部路径规划方法。首先基于有限状态机构建农机机耕道行驶模式，其次采用横纵向解耦的方法，通过改进状态栅格法分别对农机速度行为和轨迹行为进行决策，随后利用二次规划方法生成满足多目标、多约束条件的农机轨迹和速度，得到最优路径，最后在多种行驶环境中进行仿真和实车试验，行驶参考速度为2 m/s。实车试验结果表明，在绕行静态障碍物场景中，规划轨迹的平均绝对曲率为0.021 m^-1，最大绝对曲率为0.056 m^-1，平均绝对横向误差为3.23 cm，最大绝对横向误差为8.69 cm，农机与障碍物外轮廓的距离大于0.76 m；在规避相向行驶、同向行驶和横穿机耕道的动态障碍物场景中，规划速度的平均绝对速度误差为0.08～0.12 m/s，绝对速度误差小于0.38 m/s，加速度变化范围为-0.38～0.44 m/s²。在规划周期为200 ms的仿真试验中，本文算法平均耗时48 ms，最大耗时75 ms，相比采用静态状态栅格法平均耗时减少38 ms，算法效率提升44%。研究结果可为机耕道场景下的农机局部路径规划提供技术支持。     

区域农用GNSS基准站云端管理方法与系统研究

针对区域农用卫星导航定位基准站规模化应用中存在无效冗余、频率干扰和基准不统一问题,提出基于云端管理构架实现区域基准站管理与信息共享的初步解决方案。选择石河子市作为研究区,获得3个企业总计84个固定基准站的备案数据,计算任意2个基准站的站间距ΔD和频率差ΔF形成数据集E。在此基础上,利用GIS空间分析和数值统计方法,分析基准站无效冗余和同近频干扰,开展基准站坐标平差与精度验证,开发基准站管理服务系统原型。研究表明,由于缺乏技术和管理协调,区域农用GNSS基准站无效冗余、频率干扰和频率浪费难以避免,所统计的84个基准站占用了26.7 MHz频带,使用了47个频点,其中30个基准站使用单独频点,站间距40 km以内时多达18对基准站频率相同,29对基准站频率相近(ΔF≤25 k Hz)。石河子东北18个基准站,平均冗余率达263.2%,中心区冗余率更高。固定基准站通过坐标平差可以提高站址精度,有利于发挥基准站冗余的有效性和提高差分信号接入的可靠性,3个验证点的经度坐标差最大为0.011 m,纬度坐标差最大为0.023 m,精度分别达到毫米级和厘米级。管理服务系统原型和手机端APP原型的初步测试表明,系统可以实现基准站备案、建站辅助、基准站查询和频率推荐等功能,可以提高基准站管理效率和减少干扰现象。     

北京市河南寨农机专业合作社智慧农业示范典型

农机信息化农场管理作为精准农业在农机社会化服务中的应用,已成为新型农业经营组织发展方向,本文以北京市河南寨农机专业合作社为典型,重点介绍了农机全程智能监测技术在该合作社的应用,为全面推进物联网等智能化先进技术在农业领域应用提供了示范典型。     

不确定场景下无人农机多机动态路径规划方法

在现代化农业中,越来越多的龙头企业或农村合作社提供一系列的农业作业专业化服务,引入多台农机进行规模化作业,不仅提高效率,而且可以实现抢种抢收,减少自然灾害的风险。目前,多台农机并行作业仍以预先计划的固定农机和静态的固定路线为主,但在实际耕种、收割等作业中,常会出现农机突发故障、农机临时增加、农机工作效率不一致等不确定场景,这些不确定性给多台农机集群控制带来巨大挑战。因此,研究不确定场景下多机动态路径规划方法具有十分重要的理论意义和实用价值。该研究以总作业时长为综合优化目标,综合各种不确定场景,针对轮式自动驾驶拖拉机,提出了改进的迭代贪婪（Improved Iterated Greedy, IIG）方法进行多机动态路径规划,解决以往传统方法在不确定情况发生后路径规划结果低效甚至失效的问题。试验表明,该方法在不确定场景下可及时、高效的动态调整路径规划方案,能够为不同数量、不同性能的农机迭代找到当前最优路径。与传统的并排作业方法相比,IIG优化的矩形农田作业路径总作业时间平均下降约35%,且随着农机性能差异越大,节省时间越多;与迭代贪婪（Iterated Greedy, IG）方法相比,IIG在一般播种作业中总掉头时间平均减少约17%。该方法在不确定场景下路径优化效果较好,且具有很好的鲁棒性及环境适应性,可为农田无人作业多机路径规划提供参考。     

SF2104拖拉机自主行驶与作业控制方法

针对农业机械无人化作业的应用需求，该研究基于SF2104动力换向线控底盘拖拉机和全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)，研发了拖拉机自主行驶与作业控制系统。该系统针对田内直线作业与地头转弯，采用分层控制思想，将控制系统划分为规划层、控制层和执行层。规划层生成U形转弯所需的路网数据，控制层进行拖拉机横向控制、速度控制、转弯控制、机具升降控制、当前路径更新及终止作业等行为决策；执行层负责以上行为的配置执行。拖拉机挂载深松机进行深松作业，并与有人驾驶深松作业进行对照。结果表明，拖拉机自主行驶与作业控制系统的平均横向偏差为4 cm，平均作业速度及其平均标准差分别为1.66和0.09 m/s，稳定作业时发动机转速的平均标准差为7.9 r/min，机具位置的平均极差为23.8，均优于有人驾驶。该研究初步实现了拖拉机的自主行驶与作业，有助于解决农村劳动力紧缺问题。