基于贝塞尔曲线的动态识别区农机避障路径实时规划

为解决农机田间作业避障路径实时规划问题,该研究提出一种在动态识别区内利用三阶贝塞尔曲线实时规划农机避障路径算法。首先构建农机作业行走动态识别区,在动态识别区内利用激光雷达感知障碍物。然后利用障碍物信息计算避障路径控制点选取范围,生成满足农机最小转弯半径等多约束条件下的路径簇,同时以曲率最小为目标从路径簇中选取最优避障路径。最后进行避障路径实时规划试验。试验结果表明,本文算法规划的避障路径最大曲率和平均曲率分别为0.126和0.054 m-1;路径跟踪过程中产生的最大横向误差和平均横向误差分别为0.12和0.057 m;拖拉机到障碍物外轮廓的距离大于0.375 m。和现有算法比较,本文算法规划的避障路径最大曲率和平均曲率分别减少25.9%和42.6%,路径跟踪过程中产生的最大横向误差和平均横向误差分别减少36.8%和28.8%。研究结果可为拖拉机无人驾驶作业提供技术支撑。     

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。     

自动避障式葡萄藤防寒土清土机研制

针对目前葡萄藤防寒土清土机自动化程度低、清土不彻底和易伤藤等问题,该研究基于多体动力学软件RecurDyn和离散元软件EDEM耦合仿真的方法,面向中国北方砂壤土地区葡萄园内的葡萄藤防寒土清除,提出采用柔性刷子与橡胶组合的清土作业部件,并设计了一种自动避障式葡萄藤防寒土清土机,主要由机架、避障摆动机构、避障信号采集机构、控制器、清土部件、挡土板、传动部件和限深轮等部分组成,在机具前进作业过程中,通过触杆感知自动避开水泥柱,并将葡萄藤上覆盖的防寒土清除干净。采用耦合仿真试验,模拟整机避障清土的作业过程,以机具前进速度、避障油缸速度、清土部件转速和触杆转动角度阈值为试验因素,以土壤清除率为试验指标,进行四因素二次回归正交旋转中心组合模拟试验,采用Design-Expert软件对试验数据进行回归显著性分析,确定了对试验结果影响显著的因素,以土壤清除率最大为优化目标,获得了机具的最佳作业参数组合:机具前进速度0.43 m/s、避障油缸速度60 mm/s、清土部件转速550 r/min、触杆转动角度阈值10°,此时仿真优化的土壤清除率为54.65%。加工物理样机并进行田间验证试验,得到田间试验的土...     

无人驾驶农机自主作业路径规划方法

针对无人驾驶农机自主作业的应用需求,该研究设计了一种基于区块套行作业模式的路径规划方法,以生成含有速度指令和机具状态指令的可执行路径,重点解决田内作业的四边形地块适应性、无人驾驶农机适应性和农田作业路径完整规划等问题。该方法由农田信息处理模块和路径规划模块组成,农田信息处理模块将测绘产生的地块轮廓数据和障碍物数据处理为便于运算的地块轮廓点数据和障碍物轮廓点数据形式,然后由路径规划模块利用用户输入的作业方向、作业幅宽、转弯半径和起始方位等作业参数,经过作业梯形区生成、掉头区与作业区划分、作业条带分割、障碍物条带处理、作业条带路由、掉头路径生成和最终指令路径生成等子模块,最终生成无人驾驶农机的指令路径。仿真试验结果表明,相对于相邻法,该方法的作业面积比及作业路程比分别提升了10.0%和8.8%。播种作业田间试验结果表明,无人驾驶农机自主作业的横向偏差的均值和标准差分别为左偏0.002和0.027 m,满足作业要求。研究结果表明,该研究提出的方法适应不同的四边形农田和障碍物,可以结合不同的作业参数完成路径规划,能够满足无人驾驶农机自主作业的需求。     

基于预瞄模型的农机路径跟踪预测控制方法

为了提高农机路径跟踪系统控制性能对作业速度变化的适应性,该研究提出一种基于预瞄运动学模型的快速预测控制方法。采用预瞄跟随理论建立预瞄航向误差模型,并将其作为输出方程与路径跟踪误差常规状态方程联立,构建预瞄运动学状态空间误差模型,进而运用模型预测控制算法与输入参数化衰减策略设计路径跟踪控制律。仿真试验结果表明,在不同作业速度下,预瞄模型预测控制器的直线路径跟踪横向误差均渐近趋于0,行驶曲线均无超调;当作业速度为1、3与5 m/s时,预瞄模型预测控制器的圆形路径跟踪横向最大绝对误差分别为8.52、10.42和10.82 cm,标准差分别为3.96、5.83和6.17 cm;当控制时域为10、30与60时,预瞄模型预测控制器的运算周期相对常规模型预测控制器分别减小7.5%、43.0%和48.5%;与常规模型预测控制相比,预瞄模型预测控制能够在确保路径跟踪系统控制精度的同时有效改善系统的动态性能和提高系统的实时性,使不同作业速度下的跟踪效果更加均衡。田间测试结果表明,在0.5～5 m/s作业速度范围内,预瞄模型预测控制器对作业速度变化具有较强的适应性,能够使农机快速平稳地跟踪参考路径并具有较高的控制精度,其直线路径跟踪的横向最大绝对误差均值小于5.5 cm、标准差均值小于2.5 cm,圆形路径跟踪的横向最大绝对误差均值小于15.5 cm、标准差均值小于8.5 cm,跟踪效果满足农机实际作业要求,适于复杂作业环境或高速作业场合。     

篱架式栽培葡萄双边作业株间自动避障除草机设计与试验

针对现有篱架式栽培葡萄园中株间除草机作业效率不高、葡萄藤周围未除草区域较大等问题,该文设计了一种双边作业的株间自动避障除草机。通过对除草单体各部件进行理论分析,确定了行宽调节机构、信号采集机构、自动避障机构和除草刀盘等关键部件的结构及参数,其中避障液压缸行程为150 mm,除草刀盘半径为150 mm。在ADAMS中建立了除草机虚拟样机模型,进行单因素仿真试验,确定了避障液压缸速度、前进速度和控制系统预设的当触杆转动达到一定角度触发自动避障机构工作的阈值(简称"角度阈值")为主要影响因素。以仿真得到的3个主要影响因素为试验因素,以除草作业覆盖率为评价指标,设计了二次回归组合试验,建立了除草作业覆盖率的回归模型,得到最优参数分别为:避障液压缸速度160 mm/s,前进速度380 mm/s,角度阈值15.12?。在最优参数下进行了田间验证试验,得到平均除草作业覆盖率约为90.02%。采取双边同时作业方式,作业效率比单边作业方式提高约1倍。该研究为可用于篱架式栽培葡萄及其他作物株间除草机的进一步优化提供参考。     

拖拉机自动转向最优控制方法的研究

该文讨论了拖拉机自动驾驶(自动转向)控制点的选择，并且在此基础上建立了拖拉机跟踪直线行驶时的运动学与动力学模型，分别对基于这两种模型的拖拉机自动驾驶最优控制方法进行了研究，分析了参数选择对控制方法的影响。由于拖拉机是一个具有大延迟、高度非线性的复杂系统，为了减少试验确定参数时的试凑次数，提高其最优控制参数的整定精度，提出一种融合运动学与动力学模型各自特点的控制参数的确定方法，对拖拉机自动驾驶试验时控制参数的整定具有指导意义。结果表明，所提出的方法用于拖拉机自动驾驶是可行的。     

基于GNSS姿态与电机编码器的农机转向角度测量系统研制

典型的农业机械自动驾驶系统需要在车辆转向轮上安装角度传感器测量转向角度,存在安装不便与可靠性差问题。该研究提出一种基于GNSS模块和电机编码器组合的转向轮转向角度测量系统。该系统通过组合利用GNSS姿态测量值与运动模型得到转向轮期望角度,利用电机转向速度和全液压转向阀的传递模型推算转向角度变化值,经卡尔曼滤波融合解算得到车辆转向轮的实时转向角度。与霍尔式绝对角度传感器对比的动态测试结果表明,该系统在直线行驶时的测量标准方差小于0.91°,在转向轮-10°～+10°区间,测量标准方差小于1.0°;直线自动驾驶作业时的导航误差小于2.5 cm,曲线作业自动驾驶的导航误差小于9.0 cm,满足农机自动调头等场景应用。     

基于Raspberry Pi的拖拉机通用自动驾驶系统

为了改善现阶段拖拉机自动化驾驶系统主要针对单个特定型号的拖拉机进行开发的局限性,该文设计了一套采用分布式控制方式的拖拉机自动化驾驶系统。该系统的作用在于同SAFAR系统（software architecture for agricultural robot,农业机器人的软件体系结构）整合,成为一个能够进行实际工作的系统。系统采用Raspberry Pi微型计算机作为系统的电子控制单元（electronic control unit,ECU）,在不同的ECU上分别处理不同的任务,利用通讯协议传输控制协议/互联网络协议来进行ECU之间的通讯。为了保障系统的安全,该系统采用激光测距传感器R2100来保障车辆和周围环境的安全,采用Heart Beat（心跳）检测机制来探测系统故障。该系统可以接收来自SAFAR的控制信号,并对拖拉机进行相应的操作来实现拖拉机的自动化驾驶。除此之外,该系统还提供了无线遥控的功能,能够方便操作人员进行简单、直观的操控。经过测试,该系统能够正确、快速地响应来自操作人员或SAFAR的控制,控制系统的响应时间低于0.5 s,电机转向角误差小于0.06;舵机角度偏差4°左右;系统各个ECU之间通讯稳定可靠,可在试验设定的4 h内稳定工作,每0.25 s检测一次工作环境并给予响应。该研究对农业机械自动化的实现提供了参考。     

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。     

农业机械导航路径跟踪控制方法研究进展

路径跟踪控制技术作为农业机械导航的核心,是提高控制系统控制精度和对环境适应性的关键,可提高农机具作业精度和效率,同时可避免重复作业和遗漏现象,减少农业生产资料浪费。该文根据农业机械导航路径跟踪控制方法中是否涉及农机模型,将路径跟踪控制技术分为与农机运动学模型相关、与农机动力学模型相关以及与模型无关的路径跟踪控制方法。通过对原理的解析明确了各类控制方法的优缺点,及对现有解决方案进行了总结分析,指出了现有方案存在共性或个性问题,由此完成了对现阶段国内外针对农业机械导航路径跟踪控制方法的研究进展的阐述。通过对各类控制方法适用性及农机导航产品发展现状的分析,提出了农机导航路径跟踪控制方法的发展展望,以期为后续路径跟踪控制方法的研究提供指导性方向和有针对性的参考,具体如下：1）明确了现有模型对农机运动过程描述的局限性,指出高精度农机模型研究的必要性;2）为提升控制方法自适应性和鲁棒性,研究需从常规工况向极限工况和复杂工况拓展;3）明确单一控制方法的局限性,明确多方法融合控制的发展趋势。     

多旋翼无人机避障航迹规划算法

多旋翼无人机的自主避障能力是安全作业的重要保证。该研究针对多旋翼无人机自主避障问题,提出了一种改进的双向RRT快速随机树航迹规划算法,结合最小化位移四阶导数的动力学优化方法,生成更符合多旋翼无人机动力学性能的避障航迹,解决避障过程中重复搜索、航迹曲率波动性大等问题,实现平稳避障;提出了以随机采样算法规划难度（用时）为核心的场景复杂度评价方法,在不同复杂度场景下进行了仿真试验。结果表明：与改进前相比,避障航迹再规划迭代次数减少23.69%;有效避障航迹规划用时不高于0.33 s、平均避障速度不低于1.16 m/s、避障航迹延长率最多达20.82%。所提出的避障航迹规划方法,提升了避障航迹的规划效率与效果,可为多旋翼无人机自主作业过程中的避障航迹规划提供参考。     

基于关节构形空间的混联采摘机械臂避障路径规划

针对混联采摘机器人在非结构性环境中进行避障采摘作业的要求,该文提出了一种基于关节构形空间的混联采摘机械臂避障路径规划算法。根据机械臂和障碍物的几何特征,对机械臂及障碍物模型进行合理简化,通过分析末端执行器目标点和串联机械臂结构参数选取合适的并联机械臂动平台目标点,然后采用遍历法构建串联机械臂关节构形空间,并利用快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)算法搜寻串联机械臂无撞路径,再通过同样的方法获得并联机械臂关节空间障碍物映射模型和无撞路径,最后综合串、并联机械臂的无撞路径,获得混联机械臂整体的避障路径。仿真和试验结果表明,文中所提出的算法搜索的避障路径能够驱动采摘机械臂避开工作空间内的障碍物,引导末端执行器到达目标点。     

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。     

基于聚类分析的农机购置补贴区域分类

为提高农机购置补贴效果,合理配置补贴资源,提出健全农机购置补贴政策应进行区域分类研究。该文提出粮食生产能力、经济水平、农民购买能力及自然条件是影响补贴区域分类的4个主要因素,并选取粮食产量、人均GDP、农民人均纯收入、丘陵山区所占比重作为衡量指标,利用Q-型系统聚类分析方法,对中国农机购置补贴进行区域分类,通过定性修正得出将31个省（市、区）分为4类区域的分类结果。针对各区域特征、农业机械化发展及投入现状,在补贴总量及结构、补贴机具、补贴标准等方面提出优化农机购置补贴的政策建议。