融合激光三维探测与IMU姿态角实时矫正的喷雾靶标检测

基于高精度激光传感器的喷雾靶标特征检测是精准施药变量决策的重要依据。为了改善复杂地形条件对车载激光靶标检测的影响,进行了车载激光喷雾靶标检测与矫正研究。该文基于惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)与UTM-30LX型激光传感器搭建靶标检测试验车,IMU实时获取车体姿态角的偏航角、俯仰角及侧倾角信息,车载激光传感器实时获取目标切面轮廓的极坐标数据。将获取的目标切面轮廓的极坐标数据与试验车姿态角信息相匹配,通过矫正算法获取精确的目标外形尺寸信息并重构目标三维图像。试验设计首先对长方体柜子与仿真树进行车体单一动态俯仰角的检测试验,然后以仿真树为试验目标,进行车体存在复合动态俯仰角与侧倾角的检测试验,最后在未知地形条件下对长方体柜子以及仿真树进行动态姿态角检测与矫正试验。利用MATLAB软件对数据矫正分析,对矫正后的目标尺寸信息进行误差分析并重构目标三维图像。试验结果显示矫正后长方体柜子的高度、宽度最大相对误差分别为8.89%和8.00%,仿真树的高度、宽度以及树冠高度最大相对误差分别为5.63%、10.00%和5.00%,矫正效果良好,验证了矫正算法的有效性。     

幼树靶标探测器设计与试验

针对果园对靶喷药中幼树靶标难以精准探测的难题,该文基于红外传感器设计了幼树靶标探测器,该探测器能同时探测喷药机两侧果树树干,根据用户设置的喷雾宽度和延迟距离等参数计算出靶标喷雾位置,并准确控制电磁阀开闭以进行对靶喷药。实验室试验表明,在传感器探测范围内探测距离和树干直径对探测器探测准确性几乎没有影响,速度对探测准确性有微小量影响,速度不大于1m/s时喷雾总宽度计算精度不小于96.1%。果园试验表明,行走速度不大于0.94m/s时,幼树靶标探测器能100%探测到树干并准确计算出喷雾位置和喷雾宽度。     

考虑喷雾高度的大田蔬菜对靶喷雾系统设计与试验

针对喷雾高度影响大田对靶喷雾准确性问题,该研究设计了融合喷雾高度的大田蔬菜对靶喷雾系统,适用于株间距大、冠层尺寸小的作物。介绍了大田蔬菜对靶喷雾系统的结构组成及工作原理,根据对靶喷雾作业环节的滞后特性,建立对靶喷雾滞后模型,提出融合靶标位置、靶标大小、喷雾机作业速度和喷雾高度的对靶喷雾控制方法,基于C37控制器设计了稳压喷雾系统和对靶喷雾控制系统,并进行试验验证。不同喷雾高度对靶试验结果表明,在作业速度为0.52 m/s的情况下,融合喷雾高度的对靶喷雾平均绝对误差和均方根误差分别不高于3.63和4.26 cm,比未融合喷雾高度的平均绝对误差平均减小4.30 cm,均方根误差平均减小4.57 cm,有效喷施率不低于92.6%,验证了融合喷雾高度对靶喷雾的可行性。田间试验结果表明,随着作业速度的增加,对靶喷雾有效喷施率和平均有效覆盖率下降。在作业速度不大于0.49 m/s时,对靶喷雾有效喷施率为93.5%,平均有效覆盖率为80.2%。较于连续喷雾方式,对靶喷雾节药率可达33.8%,可满足大田株间距大、冠层尺寸小的作物对靶植保作业需求。     

果园喷雾机自动对靶喷雾控制系统研制与试验

为提高农药利用率,减少环境污染,该文针对中国果园机械化作业条件差和传统果园喷雾机连续喷雾时存在果树间空隙无效喷雾的特点,设计了自动对靶喷雾控制系统,该系统以GY8履带自走式果园喷雾机为载体,采用传感器测距方式探测果树,实现自动对靶喷雾。通过对超声波、红外和激光3种传感器进行性能比较,及对超声波和激光2种传感器进行静态识别间距测试与分析,红外传感器受光强影响较大,超声波传感器识别间距超过800 mm,均不满足果园精确对靶喷雾控制要求,激光传感器静态识别间距只有20 mm,具有工作稳定、响应快速、方向性好等特点,故将激光传感器选为自动对靶喷雾机探测装置,并将激光传感器安装于喷头组件前方220 mm。采用连续3次检测靶标判别法设计了自动对靶喷雾系统,该系统可有效避免因激光光束较细而导致的将树冠内空洞、枝间间隙等误判为果树间空隙而出现的电磁阀频繁启闭动作。行驶速度为0.5 m/s时,自动对靶喷雾控制系统的动态靶标识别间距介于100~150 mm之间,行驶速度1.0 m/s时,动态靶标识别间距为200~250 mm。此外,该系统还具有提前及延后喷雾功能,自动对靶喷雾系统提前靶标95.0~157.5 mm距离开始喷雾,离开靶标100 mm距离停止喷雾,使喷雾完全覆盖整个树冠。与连续喷雾相比,对靶喷雾可有效节省施药量,对于空隙比为20.0%、35.2%、52.9%靶标行枣树,行驶速度为0.5 m/s时省药率分别达27.9%、53.7%、76.9%,行驶速度为1.0 m/s时省药率分别达27.3%、54.5%、81.0%。因此,该自动对靶喷雾系统对稀疏果园的精确对靶病虫害防治具有较好的实用价值。     

基于叶墙面积的果树施药量模型设计及试验

变量喷雾技术是提高喷雾效果、降低农药使用率的有效手段,而准确的树冠特征参数检测及施药量模型是其关键。为克服果园变量喷雾中果树特征参数检测效率低和对环境要求高的缺陷,该文通过LiDAR(light detection and ranging)检测技术获取表征树冠特征参数的叶墙面积LWA(leaf wall area),并利用图像处理技术计算树冠参数参考值。为了表征树叶密度和LWA对变量喷雾的共同影响效果,研究基于LWA的决策系数KLWA,KLWA由反映果树冠层分区内点云在水平方向平均深度下的分布密度K1和分区内点云分布高度极差占分区高度的比值K2加权决定。通过计算垂直方向各分区内决策系数KLWA,并代入流量函数可得出基于KLWA的施药量计算模型,进一步计算电磁阀PWM占空比并调节水泵和电磁阀的工作状态,使喷头的流量对应冠层各区得到动态调整,实现基于LWA的变量喷雾。利用自制的室外变量喷雾验证装置,进行了多喷头变量喷雾试验,试验结果表明,果树的药液附着率均接近100%,说明基于LWA的变量喷雾模型可实现有效喷雾,与连续喷雾相对比,基于LWA的变量喷雾施药量模型的省药率为68.34%,与纯对靶定量喷雾比,基于LWA的变量喷雾施药量模型的省药率为32.77%。     

树型喷洒靶标外形轮廓探测方法

为了在线探测靶标外形并为变量喷药提供基础支持,研究了树型喷洒靶标外形轮廓探测方法。该文基于超声传感器搭建了靶标外形轮廓探测试验平台,该平台能够驱动步进电机精确匀速运动,以0.02 m为步长密集测量树冠形状,将获得的数据传给计算机实时显示,并能够在Access数据库中长期存储。使用该测试平台针对自制规则树树冠和花期樱桃树树冠分别进行了试验。试验结果显示规则树冠和樱桃树冠体积探测精度分别为92.8%和90.0%,表明该方法具有较高探测精度。     

果园柔性对靶喷雾装置设计与试验

为确定果园柔性对靶喷雾装置的喷雾控制策略,并测定对应方式下不同树冠直径的雾滴沉积率,该文使用自制的果园柔性对靶喷雾机样机,用连续喷雾方式以及3种不同控制方式的对靶喷雾对株距为4 m、树高为1.7 m、树冠直径为1.1 m的模拟靶标进行了喷雾试验,测定了对应方式下的靶标上的雾滴沉积率。试验结果表明,连续喷雾方式下的雾滴沉积率为40.3%;3种对靶喷雾方式下的雾滴沉积率分别为50.4%、77.8%、86.0%,均高于连续喷雾方式下的雾滴沉积率,由此选定了对靶喷雾方式Ⅲ作为果园柔性对靶喷雾装置的喷雾控制策略。在对靶喷雾方式Ⅲ控制策略下,对株距为4 m、树高为1.7 m、树冠直径为2.1 m的模拟靶标进行了对靶喷雾试验,测得其雾滴沉积率为88.4%;同时发现无靶标区域内的雾滴沉积量明显小于模拟靶标区域,雾滴沉积的对靶特性明显;在模拟树冠中间区域的雾滴沉积量均高于模拟树冠边缘区域,符合实际果树树冠对药液的需求。该研究为进一步提高柔性对靶喷雾装置的雾滴沉积率和优化其喷雾技术参数提供参考。     

果园喷雾机器人靶标探测与追踪系统

针对风送喷雾装备不间断无差别喷施造成的过量用药和雾滴脱靶严重的问题,该研究设计一种果园喷雾机器人靶标探测与追踪系统,随果树对象位置变化实时调整喷雾角度实现精准对靶。该系统采用激光雷达扫描获取作业范围内果树的点云数据,确定靶标区域,然后通过点云分割、滤波等处理获得目标靶点,并根据目标靶点位置确定对应喷雾仰角;构建喷雾机构目标仰角与编码器脉冲数的数学模型,以及目标仰角与电动推杆行程的数学模型,设计喷雾机构仰角的测控方法。实际果树冠层靶点探测试验表明,随机选取的3棵果树目标靶点主要集中在距地2.0～3.5m范围内,系统可以依据冠层形状计算靶点并调节喷雾仰角,最小喷雾仰角为47.8°,最大喷雾仰角为51.4°,连续目标靶点之间喷雾仰角最大调节时间为0.06 s,可满足对靶的时效需求。该系统能够适应不同形态果树中下部对靶施药需求,为后续开展果园精准植保研究提供理论基础与技术参考。     

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。     

基于LiDAR扫描的高地隙宽幅喷雾机变量施药系统研制

为提高甘蔗等高茎秆作物的机械化病虫害防治水平,解决普通喷雾机进地困难、农药用量大且利用率低等问题,该研究研制了一套基于三维LiDAR实时扫描的高地隙宽幅喷雾机变量施药系统。该系统搭载的喷雾机作业幅宽24 m、地隙1.35 m,喷杆喷雾高度在0.5～2.5 m可调。变量施药系统采用16线激光雷达传感器,对作物的三维信息实时探测,安装于机具后端的脉宽调制（PWM,Pulse-Width Modulation）控制器从CAN总线上获取喷雾机的速度信息并传递给计算机,采用Python控制程序,融合激光雷达数据与实时速度信息绘制喷雾量处方图并发送给PWM控制器。建立了作物冠层高度与施药量之间的数学模型,根据作物冠层所需要的喷雾量,由控制器控制电磁阀的开闭实现精准变量施药。系统组装完成后,在甘蔗地进行田间试验测试。结果显示：激光雷达能够准确识别甘蔗株高,最大识别误差为8.42%,最小识别误差为0.17%,平均误差为4.59%,激光雷达将识别到的株高信息准确传递给变量施药系统。变量系统开启后,喷雾机会根据株高变化实时改变喷雾量,雾滴沉积密度满足相关标准要求。在变量施药条件下,植株上中下3层的雾滴沉积密度变异系数均小于15%,满足喷雾机(器)作业质量标准要求,机具整体作业性能良好。变量施药时布样区施药总量为56.43 L, 相比常量施药的施药总量78.96 L,减少农药用量22.53 L,减幅28.5%。该研究可为高茎秆作物病虫害高效精准防治提供新的思路和方法,为新型精准变量施药机械的结构设计和高效施药技术性能优化提供参考。     

超声波果树冠层测量定位算法与试验

本文利用姿态航向参考系统、RTK-DGPS和超声波传感器,研究超声波果树冠层扫描时探测点在大地坐标系下的定位问题,建立了定位算法以校正车身倾斜对测量点位置计算的影响。文中考虑了车体的位置和姿态角信息以及超声波传感器安装的位置角度关系,利用一次、二次坐标转换建立算法模型,求解得到超声波探测点的绝对坐标位置。并利用农用拖拉机进行了直线行走试验和果树冠层扫描试验,其中的直线行走试验验证了校正模型的正确性。试验表明：通过姿态角和位置信息等建立的校正模型,消除了车体姿态角变化的影响,能正确解算作业车上任意点的大地坐标位置和冠层上超声波传感器探测点的大地坐标位置,使作业车辆在不平路面上工作时仍能准确地测绘出果树冠层形状。     

考虑路面激励的车辆侧翻仿真分析

为了能够有效地反映路面激励与转向输入引起的车辆侧翻特性,提出了一个能够同时考虑路面输入与转向操纵的联合车辆侧翻模型。利用Matlab/Simulink搭建了联合模型的仿真模型,并采用Adams车辆模型验证了联合模型的有效性。在此基础之上,通过开展仿真试验分析了路面等级、行驶车速、转向盘操纵速度等参数对车辆侧倾状态的影响。研究结果表明:联合模型能够较好地反映车辆在转向输入、路面输入耦合工况下的侧倾状态。该研究为车辆侧翻研究提供了有效的参考模型。     

基于激光扫描区域动态变化的智能叉车障碍物检测

为了解决干果仓储过程中智能叉车行驶过程的障碍物误检问题,该文提出一种基于车速与转向角的智能叉车障碍物动态检测方法。智能叉车通过车载激光传感器实时获取车身位姿和周围环境信息,并结合所建立的叉车运动几何模型,形成基于水平和倾斜激光测距传感器扫描面的双面融合障碍物动态检测方式,使得智能叉车的障碍物检测区域随车速及转向角动态变化。试验结果表明：水平扫描测距传感器的试验中,该文方法未出现误检情况,而扇形方法误检率为50.00%,矩形方法误检率为10.00%;倾斜扫描测距传感器的试验中,该文方法未出现误检情况,而扇形方法误检率为30.77%,矩形方法误检率为69.23%。该文方法的警情预测与实际相符,以水平扫描测距传感器为主,倾斜扫描测距传感器为辅,能够检测到的障碍物最低高度约为31 mm,有效解决了智能叉车在仓库中的障碍物误检问题,较传统障碍物检测方法更适用于仓储运输,提高了智能叉车在仓库中的机动性和安全性。该研究可为体型较大的仓储智能运输车辆的障碍物检测方法提供参考。     

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LiDAR的果园对靶变量喷药控制系统设计与试验

传统果园喷药方式带来的非靶标区域农药沉积和飘移造成了环境污染,同时农药过量喷施导致农药残留。该研究基于前期获得的果树冠层网格化体积计算方法建立单喷头流量脉宽调制（Pulse Width Modulation,PWM）控制模型,根据果园喷药作业需求建立控制器局域网络（Controller Area Network, CAN）总线通讯协议,采用高速摄影方法获得喷头开闭延时补偿距离为96 mm,通过实验室试验确定作业速度1m/s下的最佳网格宽度为210 mm,融合对靶喷药控制方法研发果园激光对靶变量喷药控制系统,并将该系统搭载在果园喷药机上集成研制果园对靶变量喷药机样机。实验室试验表明,喷头开启滞后距离为19 mm,喷头关闭滞后距离为41 mm。果园试验表明,喷头开启滞后距离为122 mm,喷头关闭滞后距离为185 mm;雾滴沉积密度大于20滴/cm2下,对靶变量喷药的雾滴覆盖率低于30%;在设定试验区域内,连续和对靶变量喷药的农药用量分别为4.53和1.71 L,对靶变量喷药节约药量62.25%。该系统可根据果树冠层位置和冠层体积变化实现对靶变量喷药。本研究将推动果园精准喷药技术的快速发展和应用。     

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MEMS传感器的两轴姿态调整系统设计与试验

在精准农业生产过程中,传感器实时采集作物信息或环境状态,传感器与作物的相对位置,直接影响到采集数据的准确性,及后期处理的效率,甚至影响到作业的效果。而田间道路、垄间颠簸,会影响传感器与作物相对位置,造成信息失真和不准确,为了减少地面不平整干扰对传感器位置的影响,该文提出了基于MEMS传感器步进电机驱动的两轴姿态调整系统。本研究分析了系统的工作原理和控制方法,以陀螺仪、重力加速度计为姿态测量元件,步进电机为驱动部件,设计基于单片机控制的两轴姿态调整系统平台软硬件结构。系统采用单片机对陀螺仪和加速度计信息的实时采样,建立了多传感信息的融合算法和姿态判定模型,可以实时分析检测对象姿态,并输出控制步进电机,对平台姿态进行补偿调整,保持控制对象的相对惯性空间方位不变,实现了平台姿态平衡的快速控制。同时系统加入了绝对位置传感器,实现初始工作状态的自动复位。测试试验结果表明,系统运行稳定,单轴姿态调整精度在平整坡路状态下最大误差在0.5°以内,在田间颠簸路况运行下最大误差在3.0°以内,能够满足信息采集和检测过程中姿态自动调整、保持相对位置的控制要求。利用该控制系统,能够提高信息采集的准确性,在精准农业生产中具有应用作用。