插秧机多传感器组合导航方法研究

以洋马插秧机为研究平台,提出了一种基于多传感器信息融合的组合导航方法。该方法利用DGPS、陀螺仪和加速度计能够在插秧机上实现低成本、高精度的导航定位。同时,通过插秧机的运动学分析,建立了农机的二维运动学模型;基于所建立的农机运动学模型,采用卡尔曼滤波的方法对插秧机的位置、速度和航向角进行精确的估计。通过对插秧机实际行走的数据进行仿真实验表明,该方法能够为插秧机提供可靠的导航信息。     

农业机械导航技术研究进展

农业机械自动导航技术是实施精细农业的基础,可有效减轻农机操作人员的劳动强度,提高作业精度与作业效率。经典的农机自动导航关键技术包括定位测姿、路径规划和运动控制,针对这3项关键技术,分别阐述了基于全球导航卫星系统、惯性导航系统、机器视觉导航系统及多传感器信息融合的农机定位测姿方法,总结归纳了农机自动导航系统中的全局路径与局部路径规划算法,以及农机的运动学模型、导航决策控制方法、转向制动控制系统。随着信息技术的发展,农机智能导航技术受到越来越多的关注,保证作业安全与提高作业效率成为农机智能导航不同于传统自动导航的关键技术。以激光雷达和RGB相机为例综述了农机自主避障技术,并从协同导航模式、通信技术、协同控制、远程监控平台等角度阐明了多农机协同作业的关键技术。最后,结合无人农场和智慧农业对农机智能导航技术未来的发展方向进行了展望。     

基于信息框架的农机产品设计研究

构建了一种准确定义农机产品设计方向的方法。根据设计流程及信息传递过程,将农机产品设计前期所需信息分为市场类信息、用户类信息、设计经验类信息及产品实现类信息,并针对以上信息进行图解分析,设计师通过对比分析信息框架中所需信息的来源和目标,结构化并准确定义设计问题。以微耕机为设计对象,对比该类产品各有用信息,结构化设计问题并准确定义设计目标,有效地把握此类产品的设计趋势。研究表明:以信息框架为手段的农机产品问题结构化能够有效地提高此类产品的设计准确性与成功率。     

玉米中耕除草复合导航系统设计与试验

为了实现玉米中耕除草过程中的自动导航作业,提高自动除草的效率和准确性,设计了一种玉米中耕除草复合导航系统。系统由基于GNSS的农机自动导航部分和基于机器视觉的农具自动导航部分组成,可通过GNSS位置信息进行农机自动导航,同时根据摄像头获取的玉米作物行信息控制农具铲刀进行行间除草。对农机的转向控制部分和前轮转角检测部分进行了机械改装,以PLC和步进电机驱动器为基础设计了农机转向控制电路和农具液压控制电路;以横向偏差和横向偏差变化率作为模糊控制的输入变量设计了自适应模糊控制方法;采用摄像头获取玉米作物行,通过扫描滤波方法进行作物行检测。农机独立导航除草试验和农机具复合导航试验结果表明：在车速为0.6 m/s时,农机自动导航最大横向偏差为10.04 cm,平均偏差为4.62 cm;农机具复合导航时的最大偏差为6.35 cm,平均偏差为2.73 cm;农机具复合导航系统能较好地满足玉米中耕除草的要求。     

基于EKF的农机智能体自主导航算法研究

为获得更加准确、全面、实时的农田障碍物信息,提高农业机械智能体自主导航定位的精度,提出一种基于北斗系统和视觉导航的组合定位方法。针对农田环境,选择BDS、视觉CCD为外部传感器,设计一种基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的数据融合算法,该算法融合了BDS和视觉传感器数据,实时定位农机智能体的位置。系统通过对导航角度和行驶进度进行跟踪,完成绝对定位。通过机器视觉图像处理,获取导航基准和作业目标信息,完成相对定位。通过试验验证该算法的有效性,并通过卡尔曼滤波算法(KF)的成果进行对比分析。结果表明：滤波后的路径更平滑,抖动偏差减小,坐标数据比KF滤波结果更稳定、更平滑。此外,距离的平均误差可以从滤波前的0.119 5 m降低到滤波后的0.07 0 m,有效地降低了过程噪声。且位置偏差在±0.1 m以内,精度较高,提升了农机智能体自主导航的定位精度。     

农机自动导航控制决策方法与软件系统

为实现农机自动导航控制,兼顾系统成本和作业效率,对农机自动导航控制决策方法进行了研究,并设计开发了一种导航软件系统。首先,系统根据获取的农田边界、农田形状及作业需求进行路径规划。其次,采用简化二轮车运动学模型,采用模糊控制进行导航决策控制,模糊控制器的输入参数为农机横向偏差和航向偏差,输出参数为前轮转角信息。最后,导航系统根据转角信息,由PLC控制器控制方向盘转动,从而实现导航控制。导航软件采用模块化设计思想,由串口数据通讯、数据分析与处理、数据与图形显示和数据存储4个模块构成,基于C++/MFC语言编写实现。系统还可在导航结束后,对导航偏差数据进行保存,便于试验后进行误差分析。试验结果表明：农机自动导航控制决策方法可以实现较好的控制精度,软件系统界面友好、通讯稳定、功能较为齐全,满足农机田间自动导航作业的需求。     

基于GPS和机器视觉的自主导航定位农机设备研究

准确、可靠的位置信息是进行农业机械自动导航的前提,为了提高农机自主定位导航的精度,提出了一种基于GPS和机器视觉联合导航的定位系统,并介绍了联合定位导航的方法,最后以实验得方式验证了导航的可行性。农机的GPS和机器视觉组合定位系统采用GPS部分对农机的绝对位置进行实时采集,并跟踪导航角和行驶速度,完成绝对定位;采用机器视觉部分图像处理的方式,获得导航基准线和作业目标信息,完成相对定位;采用光电对管实现了避障功能,并采用无线数据的收发,实现了农机的远程控制。对农机联合导航机制进行了实验验证,结果表明:最大误差不超过0.1m,精度较高,克服了单一定位方式的不足,提高了农机自主导航的定位效果。     

基于工业设计理论的微耕机用户研究和设计需求分析

通过收集用户信息,分析用户基本特征包括年龄分布和性别构成、文化程度和技术水平、作业习惯和安全意识;依据使用需求,将用户分为操作用户、维修或搬运用户及其他人员三类;依据使用经验,将用户分为新手用户、中级用户和专家用户三类。基于用户的基本特征,分析得出微耕机的共性设计需求;针对用户的不同类型,分析得出微耕机的不同设计需求。这些设计需求指明微耕机的改进设计方向。微耕机存在的问题是农机产品面临的共性问题,针对微耕机用户研究和设计需求分析的方法和结论同样适用于其他农机产品。     

农业装备自动控制技术研究综述

随着信息与控制理论的发展，自动化控制技术在农业装备领域广泛应用，促进农业生产的智能化、现代化与规模化。运动控制和作业控制是智能农机自动控制技术的两大核心内容，为无人农机在复杂环境下的高精度自主导航安全行驶和精准作业提供保障。速度控制与转向控制是智能农机运动控制的基础，导航跟踪控制是智能农机运动控制的主要内容。本文阐述了智能农机速度控制与转向控制的研究进展，总结归纳了基于几何模型、基于运动学模型和不依赖于模型的自动导航跟踪运动控制方法。然后，着重分析了智能农机在耕、种、管、收等各环节的作业机构控制以及多机协同作业控制方法。最后，指出构建更加精准的农机数学模型，研究面向复杂场景的先进底盘运动控制技术，发展人工智能与控制理论深度融合的农机控制技术以及提升农机农艺相结合的多机协同控制技术是未来智能农机自动控制技术的发展方向。     

基于激光导航设施的收割机自动控制系统研究

针对无人驾驶农机的应用需求,提出了一种应用于无人驾驶农机自主行走的激光扫描路径规划与导航算法。此方法利用激光测距仪获取当前视场内路径、作物及障碍物信息,根据田垄和作物区域的特征检测路径边缘,并生成行驶路径。为了保证导航精度,在控制器上采用了PID反馈调节方式,利用增量式PID控制器对行走方向进行调节,从而使农机可以按照预定的路径行走。以无人驾驶收割机为研究对象,对导航方案进行了测试,结果表明:采用激光导航设置可以成功地规划出行驶路径,使收割机自主的沿着行驶路径行走,实现了无人驾驶收割机的自主导航。     

基于时间序列分析的卡尔曼滤波组合导航算法

GPS广泛用于农业机械导航研究中,其定位误差信号一般存在明显的自相关性,不能满足组合导航中常用的卡尔曼滤波算法观测噪声为高斯白噪声的要求。为此,建立了GPS定位误差AR模型,结合卡尔曼估计结果来预测和修正GPS定位误差,再将修正后的GPS定位信息应用于组合导航中的卡尔曼滤波过程。试验结果表明,无论GPS接收机是在静止还是在运动条件下,处理后的定位误差信号自相关性都明显降低,近似为白噪声;目标路径直线时的最大跟踪误差约为0.15 m,为曲线时,最大跟踪误差约为0.3 m。该方法为低精度GPS应用于农业机械导航提供了可行途径。     

基于动态前视距离纯追踪模型的温室农机路径跟踪研究*

为提高温室内智能农机自动导航的路径跟踪精度,提出一种基于粒子群算法的纯追踪模型动态前视距离确定方法及其路径跟踪控制方法。利用超宽带(UWB)模块和电子陀螺获取温室内智能农机的位置偏差和航向偏差;为提高纯追踪模型的自适应能力,对农机位姿偏差进行定量分析并根据位姿偏差程度构建适应度函数,通过粒子群优化(PSO)算法实时确定纯追踪模型中的最优前视距离,为提升算法求解效率对惯性权重系数进行改进;根据农机位姿偏差程度构建速度控制函数对农机进行变速控制。样机试验结果表明:在3种初始状态下的直线路径跟踪时,平均偏差均值为24.4 cm,稳态偏差平均值为4.3 cm,导航时间平均值为13.2 s,稳定距离平均值为318.1 cm。路径跟踪的各项指标均优于同等条件下的恒速固定视距试验。     

农机BDS/INS组合导航算法研究

针对农机在环境干扰情况下BDS失调、INS单独导航误差大的不足,以BDS/INS两者间位置、速度差值为模型,提出蜂群算法优化BP神经网络辅助卡尔曼滤波的算法组合导航,精准定位农机位置速度信息.BDS有效时,BDS/INS组合导航结合卡尔曼滤波,校正INS的位置、速度偏差,BP神经网络进行训练模式;BDS失调时,BP神经...     

基于运动特性的农机导航控制方法

农业机械（农机）运动学模型的精度影响导航控制精度和稳定性,为提高农机路径跟踪控制器精度,提出了一种基于运动特性的农机导航控制器设计方法。该方法主要是对传统二轮车运动学模型建模方法进行改进,针对传统二轮车模型小角度近似替代（方向角等于横摆角）的缺点,采用加入侧偏角的方法优化农机运动学建模过程。采用相同的控制方法（状态反馈控制）和不同的运动学模型设计控制器进行对照实验。直线路径跟踪时,侧偏角对模型精度影响较小,引入侧偏角可以在一定程度上影响农机的跟踪精度;曲线路径跟踪时,侧偏角对方向角的变化影响较大,可以大幅影响路径跟踪精度。以安装有自动导航设备的拖拉机为实验平台进行实地实验,结果表明：直线行驶的最大横向误差平均值为0.0454m,绝对平均误差平均值为0.0149m,标准差平均值为0.0119m;曲线行驶的最大横向误差平均值为0.1613m,绝对平均误差平均值为0.0688m,标准差平均值为0.0434m;基于本文提出的优化模型设计的路径跟踪控制器对直线路径跟踪有一定提升,对曲线跟踪精度有大幅提升。     

基于改进纯追踪模型的农机路径跟踪算法研究

为提高农机作业时直线行驶的精度,提出了一种基于改进纯追踪模型的农机路径跟踪算法。在建立了运动学模型和纯追踪模型的基础上,对农机直线跟踪方法进行研究;针对GPS导航精度易受噪声干扰的问题,通过卡尔曼滤波对航向误差以及横向误差进行了平滑处理,以获取更高精度的航向误差和横向误差;为提高纯追踪模型的自适应能力,以横向误差和航向误差的均方根误差为基础,构建适应度函数,并设计了权重函数,采用横向误差作为主要决策参数,通过粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法实时确定纯追踪模型中的前视距离;为使粒子群减少计算时间、尽快进行局部搜索,对PSO算法中惯性权重系数进行了改进。以东方红1104-C型拖拉机为试验平台,设计了农机自动导航控制系统,进行了农田播种试验。结果表明:当农机行驶速度为0.7 m/s时,采用基于改进纯追踪模型的农机路径跟踪算法,直线跟踪的最大横向误差为0.09 m;当行驶距离超过5 m后,最大横向误差为0.02 m,该算法能够有效地提高农机作业时的直线行驶精度。     

基于控制器的农用无人机导航自动控制系统研究

农用无人机在自主作业时,导航精度对作业性能的影响较大,如果导航精度不高,农机在行驶过程中会产生横向误差和纵向误差,从而降低农机的作业质量.为了提高农用无人机导航的精度,采用滑模控制方法建立了导航线追踪和主从系统车速协同的控制模型,并通过虚拟仿真验证了控制器的控制效果.仿真结果表明:采用滑模控制方法可以有效降低导航的误差...     

基于CORS技术的农业机械差分定位系统设计

为满足精细农业中农业机械自动导航对高精度定位数据的需求,阐述了GPS差分定位技术在精细农业中存在的问题,并介绍了CORS技术在精细农业中的重要地位。根据分析,采用低成本的GPS板卡和4G无线通讯网络模块,设计开发了一套基于CORS技术的低成本农业机械差分定位系统,并进行了系统静态内符合精度测试和动态误差测试。试验结果表明:该系统性能稳定,在晴天和阴天2种天气情况下,其静态定位内符合精度为7~8 cm(9 5%);通过多次测量求平均值,其动态定位数据与真实值的误差不超过1 0 cm,动态符合度高,可作为高精度的位置传感器用于农业机械自动导航。     

基于TD-LTE的多机协同导航通信系统研究

为实现多个农机在农田环境中自主导航协同作业,设计了基于TD-LTE的多机协同导航通信系统。该系统由导航定位传感器、无线通信模块、车载控制终端和远程通信软件组成,其中：传感器包含GNSS接收机、惯性测量单元（IMU）和角度传感器,用于获取每台农机的地理位置、自身姿态和车辆转向角信息。无线通信模块采用4G DTU作为系统通信设备,与车载终端串口相连,实现RS232串口转TD-LTE网络功能。4G DTU经配置软件配置好串口参数等信息后,连接目的服务器IP地址和端口号,将车载传感器采集的数据按设计好的通信协议经TD-LTE网络传输到远程服务器的通信软件中。车载控制终端采用工控机（IPC）,实现农机自动导航控制与人机交互。远程通信软件应用Socket网络编程开发了数据接收显示与数据发送的功能模块。系统对每台农机的状态信息实时上传的同时也可以接收远程服务器端对多台农机的协同控制命令,对于软件界面中显示的在线农机,可以根据优先级有选择的进行通信。以4台雷沃欧豹拖拉机为试验平台,每台农机状态信息的发送频率为5Hz,进行了系统稳定性试验测试,丢包率均为0.1%,且均无延迟,系统具有较高的可靠性与实时性。