基于超声波传感器和DGPS的果树冠径检测

为实现果园果树的仿形精确喷雾，适时获取果树冠径信息，采用超声波传感器，GPS接受机和电子罗盘等在拖拉机上建立了一套果树冠径检测试验系统。并在室外对5个圆柱规则外形树冠进行了检测试验。试验分别采用4种树冠直径检测计算方法，并选择0.31 m/s和0.65 m/s两种不同拖拉机行驶速度进行检测。采用误差分析的方法检验果树冠径检测系统的实际检测效果。误差分析表明拖拉机分别以0.31 m/s和0.65 m/s速度行驶时，应用超声波探测果树树冠两个轮廓边缘计算5个树冠直径的平均相对误差分别为5.54%和5.80%。用电子罗盘和DGPS数据进行加权平均融合修正拖拉机行驶轨迹，由超声波检测到的果树两个轮廓边缘的位置信息计算果树直径，在两种检测速度下的平均相对误差为14.38%。研究结果为果树仿行喷雾控制和果园果树生长信息采集提供了技术方法。     

果园悬挂式柔性对靶喷雾装置研制与试验

为减少农药飘移损失,保护生态环境,该研究从提高喷雾有效性和降低喷雾装置对果树枝叶的机械性损伤出发,研制了一种悬挂式柔性对靶喷雾装置。该装置以东方红MS-304拖拉机为载体,采用超声波传感器探测树冠位置,利用霍尔传感器构建测速模块。对株距4.0 m、树高1.6 m、树冠直径1.4 m的橘树进行对靶喷雾试验验证悬挂式柔性对靶喷雾装置作业性能。试验结果表明：拖拉机行驶速度为0.5 m/s时,喷雾压力0.4、0.5及0.6 MPa对应的平均药液附着率分别为84.7%、91.7%、88.9%,药液附着率较高且接近,喷雾压力对药液附着率的影响不明显;拖拉机行驶速度为1.0 m/s时,喷雾压力0.4、0.5和0.6 MPa对应的平均药液附着率分别为64.2%、70.3%、75.8%,喷雾压力越大,药液附着率越高;拖拉机行驶速度为 1.5 m/s时,平均药液附着率低于50%,且喷雾飘移较为严重,不适宜进行自动对靶喷雾;拖拉机行驶速度和喷雾压力相同时,药液附着率按树冠上、中、下层顺序呈递减规律,且速度越高,递减规律越明显。研究结果对提高果园对靶喷雾的药液附着率具有较好的实用价值。     

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。     

拖拉机自动导航变曲度路径跟踪控制

针对当前拖拉机自动导航曲线跟踪控制精度不能满足生产需要的问题,该研究提出一种基于前轮转角前馈补偿策略的变曲度路径跟踪控制方法。综合考虑农机作业速度和目标路径曲度对前视距离的影响,通过调整前视区域和计算预瞄点,动态调整前视距离和前轮转角前馈量,在追踪预瞄点的过程中,利用农机与目标路径偏差设计变曲度路径跟踪模糊控制器,通过实时调整拖拉机前轮转角补偿量减小稳态误差。以DF2204无级变速拖拉机为试验平台,设计并研发了自动导航系统,开展21组变曲度路径跟踪控制试验。试验结果表明,拖拉机以1.0、1.5、2.0和3.0 m/s速度行驶时的平均绝对误差的平均值分别为2.7、2.7、3.3和4.0 cm,均方根误差的平均值分别为3.4、3.7、4.6和5.0 cm,满足农业生产需求。所提方法可有效提高农机曲线路径跟踪精度,减少漏耕,提高农田利用率。     

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横向偏差的平均标准差为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,平均机具位置的极差为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。     

东方红X-804拖拉机的DGPS自动导航控制系统

该文在东方红X-804拖拉机上开发了基于RTK-DGPS的自动导航控制系统。系统主要包括RTK-DGPS接收机、导航控制器、转向操纵控制器、电控液压转向装置和转向轮偏角检测传感器。其中转向操纵控制器、转向轮偏角检测传感器和电控液压转向装置构成转向轮偏角的闭环控制回路,该回路可根据导航控制器提供的期望转向轮偏角实现偏转角的随动控制。将拖拉机运动学模型和转向操纵控制模型相结合,建立了拖拉机直线跟踪的导航控制传递函数模型,模型的输入是横向跟踪误差,输出是期望的转向轮偏角。设计了基于PID算法的导航控制器,仿真分析了系统稳定性和动态响应性能,确定了PID控制参数的较佳取值。针对东方红X-804拖拉机转弯半径大的特点,采用跨行地头转向控制方式,提出了具体的控制流程及算法。田间试验结果表明：采用所设计的DGPS自动导航控制系统,在拖拉机行进速度为0.8 m/s时,直线跟踪的最大误差小于0.15 m,平均跟踪误差小于0.03 m,所提出的跨行地头转向控制方法对试验拖拉机具有良好的适用性。     

基于LIO-SAM建图和激光视觉融合定位的温室自主行走系统

为解决传统导航方案在温室内无法应对光照变化大、作物行间距窄、接收GPS信号差等问题,该研究提出了基于即时定位与地图构建技术的激光视觉融合式自主导航算法。该系统利用三维激光雷达VLP-16(Velodyne LiDAR,VLP-16)和惯性测量单元获取温室环境信息,采用基于紧耦合的雷达惯导定位建图（tightly-coupled lidar inertial odometry via smoothing and mapping,LIO-SAM）算法构建导航地图,基于轮式里程计和视觉里程计采用扩展卡尔曼滤波器算法实现局部定位,融合激光点云配准算法和自适应蒙特卡洛定位算法实现全局定位。同时,在自主行走系统应用A*算法规划全局路径和动态窗口算法规划局部路径,从而实现自主导航。试验结果表明,LIO-SAM算法构建的温室导航地图最大相对误差、最大绝对误差和均方根误差分别为9.9%、0.081和0.063 m,在温室内改进后的定位算法横向偏差小于0.020 m,纵向偏差小于0.090 m;当自主行走系统以0.15、0.30和0.50 m/s的速度运行时,横向偏差、纵向偏差和航向偏角的平均值分别小于0...     

采用改进Unet网络的茶园导航路径识别方法

针对目前在茶园垄间导航路径识别存在准确性不高、实时性差和模型解释困难等问题,该研究在Unet模型的基础上进行优化,提出融合Unet和ResNet模型优势的Unet-ResNet34模型,并以该模型所提取的导航路径为基础,生成路径中点,通过多段三次B样条曲线法拟合中点生成茶园垄间导航线。该研究在数据增强后的茶园垄间道路训练集中完成模型训练,将训练完成的模型在验证集进行导航路径识别,根据梯度加权类激活映射法解释模型识别过程,可视化对比不同模型识别结果。Unet-ResNet34模型在不同光照和杂草条件下导航路径分割精度指标平均交并比为91.89%,能够实现茶园垄间道路像素级分割。模型处理RGB图像的推理速度为36.8 帧/s,满足导航路径分割的实时性需求。经过导航线偏差试验可知,平均像素偏差为8.2像素,平均距离偏差为0.022 m,已知茶园垄间道路平均宽度为1 m,道路平均距离偏差占比2.2%。茶园履带车行驶速度在0～1 m/s之间,单幅茶垄图像平均处理时间为0.179 s。研究结果能够为茶园视觉导航设备提供技术和理论基础。     

智能农机GNSS/INS组合导航系统设计

为提高自动导航农机的定位精度和可靠性,该研究设计了基于全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System, GNSS）和惯性导航系统（Inertial Navigation System, INS）的智能农机组合导航系统,该系统根据来自INS的三轴姿态角速度、加速度信息以及高精度定位板卡的三轴位置、速度信息,采用松耦合模式,通过卡尔曼滤波对INS误差实时校正,解算出农机的精准位置、速度和姿态信息。为实现该组合导航系统,设计和制作了智能农机控制板,集成GNSS高精度解析板卡和惯性测量模块,并在控制板上实现组合导航算法。搭建了东风DF1004-2智能农机试验平台,并在试验田中分别进行静止和直线行驶状态下的试验和单独GNSS导航与组合导航效果的对比。试验结果表明,在农机静止状态,两者性能接近,定位误差均在1 cm以内,姿态角误差均在0.1°以内;在农机以2 m/s的速度按照预设直线行驶时,单独GNSS导航位置误差在6 cm以内,姿态角误差在1°以内,GNSS/INS组合导航位置误差在3 cm以内,姿态角误差在0.5°以内,GNSS/INS组合导航精度明显的提升,可为高精度农机自动导航控制提供技术支持。     

线性时变模型预测控制器提高农业车辆导航路径自动跟踪精度

为提高农业车辆导航路径自动跟踪精度,提出一种基于线性时变模型预测控制的路径跟踪方法。该方法将农业车辆非线性运动学模型线性化和离散化处理,作为控制器预测方程;建立以系统控制增量为状态量的目标函数,为防止无可行解,引入松弛因子;设计系统控制量、控制增量和状态量约束条件,并将目标函数求解转为带约束的二次规划问题;采用内点法进行求解,将求得的控制输入增量第一个元素作用于系统;重复以上过程,实现优化控制。基于Matlab/Simulink平台进行了模型预测控制器设计,并分别进行了导航坐标系下的直线和圆形路径跟踪试验。结果表明,所设计的控制器能够实现直线路径的完全跟踪（误差始终为0）;跟踪圆形路径时,1 m/s时的横向平均跟踪误差为7.5 cm,3 m/s时的横向平均跟踪误差为10 cm;整个跟踪过程,前轮转角始终被限定在约束范围内。不同控制器参数下的仿真结果表明,增大预测时域和控制周期能够减小跟踪误差和前轮转角变化幅度,控制时域的变化对控制器路径跟踪响应速度影响较小。同时基于设计的模型预测控制器进行了场地试验。结果表明,试验小车以1m/s的速度跟踪直线路径时,横向最大误差均值为1.622 cm,横向平均误差均值为0.865 cm;跟踪圆形路径时,当行走速度低于1 m/s时,横向最大误差小于10 cm。     

基于虚拟现实的拖拉机双目视觉导航试验

针对农机导航系统的传统田间试验方式受作物生长状态的约束性较强,错过适当的作物生长时期将直接导致开发周期延长、成本增加等问题,该文提出了一种基于虚拟现实技术的拖拉机双目视觉导航试验方法。该方法以拖拉机为作业机械,苗期棉花为目标作物,在虚拟现实环境下建立田间作物行场景的三维几何模型,用于模拟田间试验场景;建立虚拟现实环境下的拖拉机物理引擎,根据实车参数及试验场景信息快速、准确地解算拖拉机的动力学参数,并且根据解算所得的状态参数在虚拟试验场景中实时渲染拖拉机的位姿状态;设计路径跟踪控制器,以经过双目视觉方法识别的田间路径为目标路径,根据拖拉机当前行驶路径与目标路径的相对位置关系解算并控制拖拉机前轮转向角度。以某型拖拉机参数为实车参数,采用大小行距方式布置5行曲线形态的苗期棉花作物行场景开展虚拟导航试验。拖拉机以不大于2 m/s的车速跟踪作物行时,平均位置偏差的绝对值不大于0.072 m、位置偏差的标准差不大于0.141 m;平均航向偏差的绝对值不大于2.622°、航向偏差的标准差不大于4.462°。结果表明:该文设计的拖拉机虚拟试验系统能够在虚拟现实环境下,模拟田间作物行环境开展基于双目视觉的导航试验,可为导航控制系统的测试及改进提供理论依据和试验数据。     

基于GNSS的农机自动导航路径搜索及转向控制

为提高农机自动导航系统性能,提出了一种基于全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)的农机自动导航路径搜索方法和基于预瞄点搜索的纯追踪模型。根据农机不同作业需求,导航系统可选择直线路径搜索或曲线路径搜索,实现农机直线和曲线自动导航作业;建立基于预瞄点搜索的纯追踪模型,并将其用于农机转向控制,该模型不涉及复杂的控制理论,适用性较强。为验证路径搜索方法和纯追踪模型性能,以John Deere拖拉机为试验平台,进行了农机直线跟踪和转向控制导航试验。结果表明:直线路径跟踪导航试验,车速为0.8、1.0和1.2 m/s时,导航均方根误差分别为3.79、4.28和5.39 cm;转向导航试验,车速为0.6 m/s时,在弓形转弯和梨形转弯导航方式下,导航均方根误差分别为25.23和14.42 cm;与模糊控制方法对比试验,直线路径导航方式下,应用该文方法和模糊控制方法的导航均方根误差分别为4.30和5.95 cm,在曲线路径导航方式下,应用该文方法和模糊控制方法的导航均方根误差分别为13.73和21.40 cm;基于GNSS的农机自动导航路径搜索方法和预瞄点搜索的纯追踪模型可以得到较好的定位控制精度,可满足田间实际作业的要求。     

轮胎胎压和车速对无悬架拖拉机横向乘坐振动特性的影响

为研究轮胎胎压和行驶速度对驾驶员横向乘坐振动特性的影响,该文以两轮驱动式无悬架国产拖拉机为研究对象,建立无悬架拖拉机横向-垂向平面三自由度模型,通过仿真和试验相结合,分别获取不同轮胎胎压和行驶速度下拖拉机座椅处横向加速度功率谱密度、横向加速度均方值以及总加权加速度均方根值,并分析各自的影响规律.结果表明:拖拉机座椅处横向固有频率试验值与理论计算值的最大相对误差为4.67%,座椅处横向加速度均方根试验值随后轮胎胎压和速度的变化规律与仿真是一致的,且试验值比仿真值要小,其相对误差最大值为5.26%,误差均在可接受范围内,表明建立的理论和仿真模型是可行的;前轮胎压的变化对两轮驱动式拖拉机乘坐横向振动特性的影响不大;当轮胎胎压不变时,试验获取的拖拉机座椅处总加权加速度均方根值随行驶速度的增大而增大;当行驶速度不变时,总加权加速度均方根值随后轮胎压的增大而波浪式增大.该研究为拖拉机多维减振悬架系统的设计提供参考.     

链条输送式变量施肥抛撒机的设计与试验

针对国内变量施肥机作业幅宽小,变量施肥抛撒机缺乏的问题,该文应用变量施肥技术,设计了一种基于处方图的链条输送式变量施肥抛撒机。通过分析肥料颗粒在撒肥盘上的运动和受力,建立了肥料颗粒在脱离撒肥机圆盘过程中的运动方程,设计并确定了变量抛撒控制系统、肥箱、肥门自动开启装置等关键部件的结构及参数。并进行了不同施肥量和抛撒均匀性的试验,结果表明:链条输送式变量施肥抛撒机变量效果较好,且具有较好的抛撒均匀性,在拖拉机速度1.5m/s,实际施肥量与预置施肥量相对误差最大值为7.53%;拖拉机速度2m/s,目标施肥量225kg/hm2,抛撒幅宽设定30m,有效幅宽抛撒变异系数为14.90%,能够较好的满足实际生产要求。     

荔枝采摘机器人双目视觉的动态定位误差分析

扰动引起的随机误差成为采摘机器人视觉定位的难题。为了探索荔枝采摘机器人视觉定位误差,首先用双目视觉系统和模拟扰动的震动平台对荔枝结果母枝采摘点的三维坐标进行定位试验,检测其实际位置,获得误差数据;然后,提出了一种动态定位误差分析方法,根据误差变化规律将动态定位误差划分为系统误差和随机误差;最后,用统计方法对2类误差分别进行定量分析和评价。结果表明,定位距离为600~1 000 mm时,系统误差与动态定位误差的变化趋势基本一致,视觉深度方向、水平方向最大动态定位误差分别为58.8和17.3 mm。系统误差置信区间较窄,视觉深度方向系统误差与定位距离呈较强的线性相关性,水平方向则表现为非线性。扰动下的随机定位误差服从正态分布,视觉深度方向、水平方向间的随机误差相关性较弱。视觉深度方向受扰动的影响较大,随机误差远大于水平方向,且不确定度较高。研究结果为荔枝采摘机器人视觉定位系统校准和动态定位方案设计提供依据,为机构容错纠错提供理论依据和实践指导。     

农具质量对拖拉机悬挂农具系统振动特性的影响

为研究不同悬挂农具质量对拖拉机+悬挂农具系统振动特性的影响,该文以常发CF700型拖拉机(常发集团)为研究对象,用仿真和试验相结合的方法,建立了拖拉机+悬挂农具系统振动微分方程和仿真模型,仿真研究了拖拉机悬挂不同质量农具时拖拉机+悬挂农具系统振动特性,得到悬挂农具质量对拖拉机+悬挂农具系统垂向振动固有频率,俯仰振动固有频率,座椅安装处垂向振动加速度,俯仰振动角加速度,前、后轮动载系数的影响规律。研究结果表明,当悬挂农具质量从0增大到1 000 kg时,拖拉机+悬挂农具系统垂向振动固有频率从3.42逐渐减小到2.74 Hz,俯仰振动固有频率从3.07逐渐减小到1.78 Hz;当行驶速度相同时,座椅安装处垂向振动加速度和俯仰振动角加速度随悬挂农具质量的增大而减小,垂向振动加速度从2.73减小到1.02 m/s2,俯仰振动角加速度从2.56减小到0.82 rad/s2;前轮动载系数从0.09增大到0.33,随悬挂农具质量的增大而增大;速度较低时,后轮动载系数从0.06减小到0.03,随农具质量的增大略有减小,速度较高时,后轮动载系数随农具质量的增大逐渐增大,从0.06增大到0.17。该研究为拖拉机减振系统的设计提供了重要参考。     

基于Kalman过滤器的实时拖拉机位置确定系统

该文提出了一个实时拖拉机位置确定系统,该系统由一个六轴惯性测量单元(IMU)和一个Garmin全球定位系统(GPS)组成。在系统中,设计了一个Kalman过滤器来综合两个传感器的信号,以滤去GPS信号中的噪音,融合冗余信息,最后得到一个有较高更新速度的输出信号。此外该系统还能够补偿IMU的偏移误差。通过使用该系统,低价的GPS可以替代高价的GPS,并且保持良好的精确性。试验和融合结果表明该系统确定的拖拉机位置误差比单一使用GPS的系统的误差要大大减小:当拖拉机速度约为1.34m/s时,该系统东向轴的平均偏差为0.48m,而GPS的平均偏差为1.28m;北向轴的偏差从1.48m降为0.32m。系统的更新频率则从原有GPS的1Hz增加到9Hz