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Bezier曲线优化的农机自动驾驶避障控制方法

动力换挡拖拉机的产生促进农机自动驾驶向着无人化方向发展,农机的自动避障成为需要解决的关键问题。该文针对最短切线路径曲线曲率不连续、跟踪控制精度差及农机运动模型精度低等缺点,采用三阶Bezier曲线优化法形成连续平滑农机避障路径,通过链式控制理论建立农机运动线性控制模型,利用PI控制器进行转角补偿,并进行了控制方法的仿真和犁耕作业试验。仿真结果表明:农机行驶的航向误差角在-0.06～0.06 rad,横向位置误差小于13 cm,前轮转向角变化平缓,没有显著突变,说明该方法控制精度较高,农机能够按预设轨迹行驶。犁耕作业试验结果表明:Bezier曲线部分的避障精度为5.21 cm,曲线路径的跟踪控制效果较好;避障后农机继续沿直线行驶的精度为1.98 cm,说明该方法可保证农机在避障后恢复直线自动驾驶。研究结果表明,该避障路径控制方法在不平整犁耕地中具有较好的鲁棒性和适应性,可满足拖拉机作业的避障要求。     

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。     

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,不仅提高了效率,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。     

高地隙施药机自动驾驶系统研制与试验

针对农业自动导航、电动自动转向、农机自动控制、精量施药控制等关键技术的集成应用问题,该研究以高地隙喷杆喷雾机为平台,基于机电液一体化控制与软硬件标准化,研制了用于高地隙施药机的自动驾驶系统.根据底盘机构和工作原理设计了电控执行机构,实现发动机启停、转向、油门调节、车速调节、液泵启停、喷杆伸缩的自动控制.设计了基于CAN...     

四边形田块下油菜联合收获机全覆盖作业路径规划算法

为解决无人农场模式下油菜联合收获作业过程中自主导航作业路径自动规划及优化问题,该研究提出了两套完整的针对任意四边形边界田块的油菜联合收获全覆盖作业路径规划算法.采用理论分析-算法设计及程序编码-算例测试与仿真评估的技术路线及方法,首先分析油菜联合收获机的作业特点与机具特性,拟定油菜联合收获无人化作业过程对路径规划工...     

温室穴盘苗自动移钵路径优化

为了优化移栽机补栽作业时的移钵路径,该研究基于免疫算法构建了克隆选择算法和免疫遗传算法2种适合求解移钵路径优化问题的模型,并与固定顺序法和遗传算法对比,进行移钵路径规划仿真试验和验证试验。结果表明:克隆选择算法模型和免疫遗传算法模型均能有效优化移钵路径,免疫遗传算法模型的路径规划效率较高,而克隆选择算法模型的路径规划效率较低。验证试验条件下,该研究2种模型的路径规划长度分别为48 977和48 945 mm,相比固定顺序法分别缩短7.59%和7.65%,相比遗传算法模型分别缩短3.60%和3.66%;2种模型的计算时间分别为5.86和2.72s,免疫遗传算法模型的计算时间相对遗传算法减少15.79%。免疫遗传算法模型可作为温室穴盘苗后续机械化批量补栽的路径规划控制基础。     

雷沃ZP9500高地隙喷雾机的GNSS自动导航作业系统设计

为减少农药喷雾作业对人体造成的化学损害,该研究以雷沃高地隙喷杆喷雾机为平台,基于GNSS开发了自动导航作业系统,实现喷雾机在极少人工干预情况下的自动导航作业。通过对平台的机-电-液改造,实现了喷雾机作业系统的电气化控制。基于简化的二自由度车辆转向模型设计了以位置偏差和航向偏差为状态变量的直线路径跟踪控制算法,基于纯追踪模型设计了曲线路径跟踪控制算法。根据喷雾机田间作业需要设计了喷雾机一体化自动导航作业控制方法,使系统能够自动控制喷雾机完成直线、地头转弯行驶和喷雾作业,油门调节以及车辆启停控制。在1.3 m/s左右的前进速度条件下,分别在水泥路面、旱田、水田环境中进行了试验,测试结果表明:水泥路面车身横滚在–1.6?~1.5?范围,直线路径跟踪误差最大值为3.9 cm,平均值为-0.15 cm,标准差为1.0 cm;旱田地块车身横滚在–1.4?~3.3?范围,跟踪误差最大值为9.8 cm,平均值为1.3 cm,标准差为3.3 cm;水田环境车身横滚在–2.4?~5.2?范围,跟踪误差最大值为17.5 cm,平均值为2.2 cm,标准差为4.4 cm。试验数据表明,所设计的自动导航作业系统初始上线快速、地头转弯对行平顺、各设计功能执行可靠;导航系统具有良好的稳定性和控制精度,能够满足水田、旱田环境下的喷雾作业要求。     

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。     

农用汽车线控底盘和自动驾驶运动控制探析

近几年随着现代科技、电子工业以及汽车产业的快速发展,越来越多的现代工业技术逐渐取代传统的工业设备装置在汽车设计产业中实现广泛应用。其中运用线控技术代替传统机械装置已然逐渐成为农用汽车底盘技术发展的重要趋势,通过一些精密的执行设备结合电子传感器取代传统底盘系统中精确度不高的计息系统,可以有效提高农用汽车底盘的稳定性和灵活性,确保它能够兼顾日常运输和田间作业两方面功能,推进农用汽车底盘系统的优化创新改革。     

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。     

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。     

双碳目标下退役农机产品拆解规划与EOL决策集成优化

退役农机产品回收再利用,不仅是对其剩余价值的再利用,也是实现可持续发展和循环经济的客观要求,对实现碳达峰、碳中和目标有重要意义。该研究基于双碳目标要求剖析退役农机产品拆解规划和EOL (end-of-life)决策集成优化问题,考虑拆解再制造过程中碳排放成本,以实现经济环境效益的最优化。首先,构建拆解再制造集成优化模型(disassembly remanufacturing integrated optimization, DRIO);其次,提出一种改进的人工蜂群算法(improved artificial bee colony algorithm, IABC)对构建的数学模型进行迭代求解,引入logistic映射生成初始解,雇佣蜂阶段和守望蜂阶段加入邻域搜索机制,侦察蜂阶段采用了轮盘赌方法,以获得利润高且碳排放成本低的拆解再制造帕累托方案;最后,通过联合收获机电机拆解再制造实例验证所提模型的有效性和改进算法的可行性。结果表明,所提DRIO模型的经济效益相较于DRIO-D和DRIO-R模型分别提高了62.1%和54.8%,碳排放成本比DRIO-D模型减少约50%。IABC算法相比于经典人工蜂群算法的求解时间缩短了19.3%,可行解数量增加了28.6%,相比于蚁群算法的求解时间缩短47.8%,可行解数量增加1倍。对于超体积值,人工蜂群算法（2.695）与蚁群算法（2.377）相近,但均小于IABC算法（2.813）。对于间距度量值,蚁群算法（0.0523）低于人工蜂群算法（0.0682）,IABC算法（0.0416）最低。运用该研究所构建的拆解规划集成优化模型,可有效提高废旧农机产品拆解回收的经济效益,减少碳排放,可为相关标准制定提供重要依据,为农机可拆解性设计提供决策支撑。     

面向无人驾驶农机的高精度农田地图构建

农业劳动力短缺与成本高涨问题日益凸显,研发农机无人驾驶技术势在必行。该研究针对无人驾驶农机对高精度农田地图的需要,提出一种高精度农田地图构建方法。将地图分为地块信息层、障碍物层、作业信息层和动态感知层,并定义前两层的地图模型。针对地块信息管理,采用地块边界层为数据管理单元,定义了边界层的拓扑关系与限制信息。针对障碍物管理,并定义了不同几何属性的障碍物,分别表达形状、类型及语义等信息。同时提出了一种基于多旋翼无人机和Autoware的地图数据采集、标注与发布方法。在北京市密云区开展了地图构建试验,布设了12个检验点用于地图精度评价。结果表明,本研究制作的高精度地图的绝对定位精度优于0.1 m,平面误差的标准差小于2 cm,因建图产生的地图拉伸与压缩误差在厘米级以内。所提出的农田高精度地图架构可满足无人驾驶农机作业对地图精度的需求,可为农机作业路径规划和障碍物感知提供先验信息,降低无人驾驶应用对单机智能化的要求。     

基于扫描滤波的农机具视觉导航基准线快速检测方法

针对基于机器视觉的自动导航系统现有导航线提取算法易受外界环境干扰和处理速度较慢等问题,该文提出一种基于图像扫描滤波的导航线提取方法。首先获取不同农作物的彩色图像,使用2G-R-B算法对彩色图片进行灰度化处理,得到作物行和土壤背景对比性良好的图片。使用Otsu方法对图像进行分割,得到二值化的图像后,再采用腐蚀-中值滤波-膨胀的滤波方法对图像进行去噪处理。然后使用该文提出的扫描滤波导航线提取算法,将图像分成左右两部分,使用等面积三角形对两部分分别进行扫描后,再对扫描的结果进行滤波,从而提取作物行,得到导航线。试验结果表明,采用该方法处理一幅640×320像素的图像只需要76ms,可满足农机具实时导航的要求;与传统导航线提取算法相比,该算法计算速度快,适应能力强。