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...     

基于视觉里程计和自然信标融合的移动机器人定位算法

针对未知室内环境下移动机器人的定位问题,提出了一种基于单目视觉和自然信标融合的移动机器人定位算法。该方法采用普通摄像头和全景摄像头结合的方式进行定位。采用普通摄像头提取天花板特征,进行视觉里程计定位。全景普通摄像头提取周边环境及天花板信息,采用Harris-SIFT构建自然信标库,并且进行自然信标检测与识别。在两者的基础上,移动机器人进行实时定位。利用自然信标定位时,提出方向滤波器结合视觉里程计和惯导系统估计旋转角度,利用自然信标求取定位特征点,两者结合进行定位。该方法有效地结合了相对定位的快速性和绝对定位的准确性。在室内环境进行试验,其中自然信标定位在x,y方向的平均误差分别为38.66和31.54 mm。相比视觉里程计而言,结合自然信标定位的平均误差分别减小了32.53%和68.68%。融合视觉里程计的自然信标定位运算速度相比仅靠自然信标定位而言提高了约6倍左右,同时与视觉里程计定位处于同一数量级。试验结果表明相对于视觉里程计而言,所提算法大大提高了定位精度,同时不影响算法的实时性。     

农用车辆自动导航定位方法

农用车辆自动导航技术可有效提高作业精度、实现农田规模化生产。该文以电瓶车为试验平台,使用 RTK DGPS、RTD GPS 和电子罗盘分别采集电瓶车的位置信息和航向角度信息,对农用车辆的导航定位方法进行了研究。试验时,以 RTK DGPS 采集的数据作为标准轨迹。在对试验数据进行空间配准后,采用 Kalman 滤波技术对 RTD GPS 和电子罗盘的数据进行了融合;通过计算综合权重值,对单 GPS 系统和融合系统的性能进行测试与评估,其值分别为 0.006、0.002。由此可知,采用 Kalman 滤波的电子罗盘和 RTD GPS 的组合导航系统,定位精度相对较高,稳定性较好,整体性能优于单 GPS 系统。     

两轮驱动自动引导车辆定位停车研究

建立了两轮独立驱动自动引导车辆的运动学模型,计算了两轮以不同速度行驶时的运动轨迹。基于所建的运动学模型,提出了两轮驱动自动引导车的定位控制策略。通过试验证实,这种定位控制策略具有很快的停车速度和较高的定位精度。     

基于GPS/INS和线控转向的农业机械自动驾驶系统

研究旨在设计出一套农用车辆自动导航控制系统,让机器人代替农民进行田间作业,实现农用车辆自动驾驶,从而可以有效提高农业机械的作业精度、生产效率和使用安全性,并且为精细农业研究提供技术支持,改善农业生产的方法。该文通过GPS/INS(global positioning system/inertial navigation system)组合导航技术实时获得载体的导航信息(位置、速度、航向、姿态),根据导航信息与预设轨迹参数计算出载体的目标前轮转向角,并以该目标前轮转向角与当前前轮转角的差值作为控制输入,实现对转向执行电机的精确控制,从而实现载体的路径跟踪控制。同时对整个系统的软硬件进行设计,并对系统控制策略进行仿真和试验验证。最终结果表明,本文所设计的组合导航系统定位精度高,其定位精度可达到0.1~0.5 m;路径跟踪系统误差小,当车速分别为0.5 m/s和1 m/s时,路径跟踪的最大横向误差分别为0.16 m和0.27 m;整个系统响应速度快,可达到0.1s。通过将GPS/INS组合导航技术与线控转向技术相结合,能够实现农用车辆的自动驾驶。     

无人机航测成图精度探究及在水土保持行业中的应用

随着测量技术的不断发展,无人机在水土保持监测、监督方面的应用日益广泛。为更加高效、科学地制订航飞计划,通过设置不同航高、航向/旁向重叠度,总结了无人机航片相幅面积、分辨率的变化规律,分析了航高和重叠度对相幅面积的影响。图幅面积、地面分辨率均与航高之间存在极显著的正相关关系,航高、航向/旁向重叠度的变化会对图幅面积产生影响,在一定升限内图幅面积对航向重叠度的变化更为敏感。通过设置最优参数,利用无人机科学高效地完成了青海省国家水土保持重点工程信息化监管工作。     

基于Padé模型降阶法的车辆侧倾动力学研究

为简化对车辆侧倾动力学的研究特别是对车身侧倾角的估算和控制,提出针对车身侧倾角的Padé模型降阶方法.该文首先建立了线性三自由度车辆模型,并在此基础上推导出了车身侧倾角的传递函数,由于此传递函数的高阶特性难以用于车辆侧倾动力学的计算与控制中,所以接着对所推导出的侧倾角传递函数进行降阶处理.又考虑到车身侧倾的低频特性以及Padé模型降阶法在低频区能有较好的拟合效果,该文采用Padé模型降阶法对车身侧倾角传递函数进行降阶处理.为了验证降阶后模型的有效性,从时域、频域和复域3个方面分别进行了论证,并通过Truck Sim和Matlab进行了仿真对比.结果表明降阶后的模型在低频区具有较好的逼近效果,此降阶方法可以简化对车辆侧倾动力学的研究,并可以将此降阶模型应用于车身侧倾角的估算和控制中.     

基于分数阶灰色模型的农业用水量预测

针对农业用水量序列的振荡特性以及传统灰色预测模型的过拟合问题,该文提出分数阶灰色预测模型。将农业用水量振荡序列转化为单调递减非负序列,并以转化序列为基础,根据"阶数最大(或最小)"、"历史数据拟合最好"2个目标函数构造优化模型,采用改进NSGA-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)进行模型求解。根据验证集拟合结果优选出模型阶数,结合分数阶反向累加灰色模型(fractional order reverse accumulation grey model),以通辽市和宝鸡市为例,进行农业用水量的预测。为了检验模型性能,将该文模型分别与传统GM(1,1)模型、自回归模型、基于小波分析理论组合模型进行对比。结果表明,该文模型对于通辽市、宝鸡市与鄂尔多斯市的农业用水量预测的相对误差分别为2.33%、0.31%和1.77%。同时,该文模型预测误差最小(比自回归模型分别低1.11%(通辽)、6.18%(宝鸡);比传统GM(1,1)模型分别低3.32%(通辽)、0.97%(宝鸡)),具有一定实用性,研究结果可为区域农业用水量预测提供依据。     

基于GPS和机器视觉的组合导航定位方法

准确、可靠的位置信息是进行农业机械自动导航的前提。该文构建了一个基于GPS和机器视觉的多传感器组合导航定位系统。在此系统中,采用GPS获取导航车的绝对位置信息、航向角度和行驶速度;机器视觉通过图像处理获取导航基准线,并得到代表作物行特征的点;UKF（unscented kalman filter,无迹卡尔曼滤波）滤波器用来对上述传感器获取的信息进行滤波,并以电瓶车为平台,对滤波前后的定位效果进行对比。试验结果表明,使用UKF滤波后的定位精度和稳定性得到了改善,X方向和Y方向标准偏差分别为2.43、0.07 m,定位曲线得到了平滑,克服了使用单一传感器进行定位的弊端,能够满足自动导航系统的要求。     

北斗定位田间信息采集平台运动控制器设计与试验

针对轮式田间信息采集平台在田间复杂环境下定速直线跟踪问题,设计了一种横向纠偏与纵向定速行走的运动控制器。控制系统采用低精度北斗定位模块、电子罗盘、旋转编码器、角度传感器获取田间信息采集平台的状态信息(包括位置、航向、速度、转向角)作为运动控制器的输入,通过构建的横向纠偏模糊控制器和纵向定速PID(proportion integration differentiation)控制器,实现行走过程中的横向纠偏和纵向定速行走。为获取更准确的位置信息,采用3个低精度北斗定位模块以边长1 m的等边三角形方式放置对数据求均值得到中心点定位数据的方法,将北斗接收模块的平均静态定位精度从2.06 m提高到了1.50 m,动态定位精度提高到0.78 m以内。信息采集平台田间试验结果表明:车体系统能按照规划的路径行走,在设定速度0.4 m/s时,纵向速度稳态误差小于7%,在外界扰动下响应调节时间小于3 s;以相同的速度行驶,初始横向偏距分别为1.4、2.0和2.5 m时,稳定跟踪需要的时间分别为11、15和25 s且稳定跟踪后最大横向偏距在0.31 m以内,满足农业田间信息采集的需要。该控制系统实现了信息采集平台在田间的定速直线跟踪和稳定行走,为其高效智能化作业提供了技术参考。     

Adsorption Kinetics of Pb2+ and Cu2+ on Variable Charge Soils and Minerals: Ⅱ. Equations for Describing Experimental Data

Different mathematical methods,including linearization,differential,integration and nonlinear least squares approximation (Newton-Marquardt method),were used to fit different kinetic equations,such as zero-order,first-order (i.e.membrane diffusion),second-order,parabolic-diffusion,Elovich,two-constant equations,to the experimental data of Pb^2 and Cu^2 adsorption on variable charge soils and kaolinite.Assuming each M^2 occupied two adsorption sites,two more equations,the so-caled surface second-order equation and third-order equation were derived and compared with the above equations according to the fitting results,which showed that the second-order equation and surface second-order equation,being one equation in different expressions under some conditions,were better than the other equations in describing the Pb^2 and Cu^2 adsorption kinetics,and the latter was the best.     

Comparative Study on the Kinetic Equations of Potassium Release from Soils

Elovich,two-constant,parabolic diffusion,exponential,second-order,first-order and zero-order equations were used to describe the kinetic characteristics of potassium desorption from six paddy soils of Zhejiang Province in a constant electric field (44.4V/cm) of EUF.Results showed that the second-order and Elovich equations could describe the potassium desorption kinetics best,as evidenced by the highest correlation coefficients (r) and the lowest standard errors (SE).The first-order,two-constant and parabolic diffusion equations also described the K desorption kinetics well,as showed by the relatively high correlation coefficients and relatively low standard errors.The zero-order equation did not describe the K desorption satisfactorily with a relatively low correlation coefficient and relatively high standard error.However,the exponential equation could not be used to describe the K desorption kinetics,due to the lowest correlation coefficient and the highest standarderror.     

基于超宽带无线定位的农业设施内移动平台路径跟踪研究

为实现农业设施内车辆自动导航,提出了一种基于超宽带(ultrawideband,UWB)无线定位的路径跟踪方法。运用4个基站组建UWB无线定位系统,采用加权最小二乘法(weighted least squares, WLS)法解超静定方程组,提高了移动标签的定位精度。重新定义前视距离,根据车体航向与前视直线的夹角界定车体偏差程度,并提出基于动态前视距离的改进型纯追踪模型。在MATLAB 2016a软件环境下的仿真说明该文算法优于采用固定视距的传统纯追踪算法,并进行实车试验。结果显示,在UWB定位系统的引导下,车体在不同初始状态下均能很好地收敛到期望直线,当速度为0.5 m/s时,在4种初始状态下进行直线跟踪,稳态偏差为5.4～8.4 cm,稳态偏差均值为6.3 cm。在矩形路径跟踪时,当横向偏差和航向偏差均为0的初始状态下,全程平均偏差为20.6 cm,跟踪偏差主要出现在90°转向处,最大偏差为85.5 cm,说明改进后的纯追踪算法的路径追踪质量均优于采用固定视距的传统纯追踪模型,能满足农业设施内移动平台自动导航的需求。该方法可为农业设施内车辆导航提供新思路。     

辽宁省黄土状母质发育土壤有机质含量高光谱预测模型的构建

  目的  建立辽宁省黄土状母质发育土壤有机质含量的高光谱预测模型,以便快速获取土壤样品的有机质含量。  方法  对省域内黄土状母质发育土壤进行了样品采集,获取样品有机质含量和高光谱数据;选择原始光谱及其一阶微分、二阶微分、倒数对数、倒数对数一阶微分、倒数对数二阶微分6种光谱变换数据作为自变量,与土壤有机质含量进行相关分析,选取特征波段,分别建立多元逐步线性回归（SMLR）、偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）3种土壤有机质高光谱线性预测模型,并进行了支持向量机（SVM）方法的非线性模型拟合。  结果  土壤有机质含量与其光谱反射率呈负相关关系,对光谱进行不同的数学变换,可以提高土壤有机质含量与光谱反射率的相关性,其中一阶微分和二阶微分的提升效果最佳;相同光谱数据在不同模型中建模精度存在显著差异,以原始光谱反射率一阶微分为自变量的PLSR模型精度最高,建模集和验证集的决定系数（R2）分别为0.958和0.976;3种线性方法建立的最佳预测模型的检验精度为:PLSR > SMLR > PCR。  结论  PLSR模型是辽宁省黄土状母质发育土壤有机质含量的最佳高光谱预测模型,且基于特征波段的建模效果优于全波段;SVM非线性模型的预测精度较低。     

水产养殖自动导航无人明轮船航向的多模自适应控制

为降低水产养殖行业劳动作业强度和人力成本,解决劳动力日益匮乏的问题、提高鱼塘投饵效率和投饵均匀度,对适用于水产养殖的水面作业艇-明轮船的航行控制进行研究。为克服明轮船运动过程中航速、航向强耦合,给出改进的明轮船控制系统方案,实现航向、航速之间的解耦,建立明轮船航向系统的动态响应数学模型。根据明轮船的工作特点,对明轮船进行多模自适应控制,用计算机软件进行仿真和实船试验,并与PD(proportion differentiation)控制进行比较。通过仿真和试验的结果,证明所设计的控制器能解除明轮船的耦合效应,船速超调量不超过5%,稳态误差在3%以内,直线航行时的航向误差在3?以内。数据表明多模自适应控制方法能够对明轮船航行进行较好的控制,效果优于PD控制。     

基于BP神经网络的不同人为干扰强度下盐渍土SO42-定量分析

SO_4~(2-)是盐渍土阴离子中的主要离子,但目前针对不同人为干扰区域土壤中SO_4~(2-)反演研究却鲜有报道。土壤高光谱与土壤某元素间的关系表现为非线性,传统线性偏最小二乘模型(PLSR)对土壤元素的反演精度有限。本文以新疆昌吉回族自治州境内不同人为干扰区域的盐渍化土壤为研究对象,以土壤的野外高光谱和SO_4~(2-)含量为数据源,对原始(R)和对数(LogR)变换后的高光谱分别进行0阶、一阶和二阶微分预处理,选择通过0.05显著性水平的波段为敏感波段,将敏感波段对应的高光谱反射率作为非线性BP神经网络模型的输入变量,并设定BP的隐藏节点为300,学习速率为0.01,最大迭代次数为1 000,训练函数为trainscg。从SO_4~(2-)的真实值与预测值的散点图、拟合效果图和BP训练过程3个方面,定量分析无人为干扰(A区)和有人为干扰(B区)土壤SO_4~(2-)含量,并与PLSR对比预测精度。仿真显示, A区二阶微分后的BP预测精度优于一阶微分,而B区一阶微分后的BP预测精度优于二阶微分。且不论在A区还是B区, LogR光谱变换的反演精度均优于R。最佳BP模型的相对预测性能(RPD)、决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和迭代次数,在A区分别为3.309、0.906、0.253和8次,在B区分别为2.234、0.844、0.786和45次,表明BP对A区SO_4~(2-)的预测能力非常强(RPD2.5),对B区SO_4~(2-)的预测能力较强(RPD为2.0～2.5)。而在A区和B区两种光谱变换的一阶和二阶微分中, PLSR的RPD值均在1.4与1.8之间,其预测性能一般;在B区的0阶微分中, PLSR的RPD值均小于1.0,其不能对SO_4~(2-)进行预测。因此, BP模型能对不同人为干扰区域的SO_4~(2-)进行有效的定量分析。     

无沟铺管机北斗导航控制系统设计与试验

针对因田间土壤质地不均匀或表面高低不平,无沟铺管机出现行驶偏摆而导致管道铺设弯曲的问题,设计了基于载波相位差分技术的北斗定位系统(Real Time Kinematic-BeiDou Navigation Satellite System, RTK-BDS)的导航控制系统。采用多模态控制策略,通过传感器检测无沟铺管机工作时的左、右行走马达速度,车辆实际平均车速,发动机功率和两侧行走泵的压力等状态参数,并输入到后向反馈(BackPropagation,BP)神经网络,预测铺管机当前状态分类,使用选择器选择模态控制参数,采用自适应比例-积分-微分(Proportion-Integral-Differential,PID)控制算法进行导航控制。经过田间试验,获取铺管机的模态控制参数和BP神经网络训练样本。导航控制系统上线试验结果表明,导航控制横向超调量为4.58 cm,最大横向误差在±4 cm范围内,平均横向误差在±1.5 cm范围内,能够满足铺管机直线性作业要求。     

基于光谱变换的高光谱指数土壤盐分反演模型优选

该文探索基于光谱变换建立光谱指数,进而建立土壤盐分反演模型的可行性。运用倒数、导数、对数等15种光谱变换对土壤含盐量进行反演,并利用原始光谱的波段反射率构造光谱指数对土壤盐分进行建模。在15种高光谱变换中,一阶微分R'和一阶对倒数(log1/R')变换下土壤盐分估算模型的精度较高。但总体而言,基于单一光谱变换和光谱指数的模型模拟精度均较低。采用光谱变换建立光谱指数,并进一步建立土壤盐分反演模型,结果表明,基于(log1/R')光谱变换构建归一化植被指数,然后建立的土壤盐分精度最高,经验证,其R2为0.89,均方根误差为3.34 g/kg,高于单一方法构建的模型,可为半干旱地区土壤盐分反演提供参考。     

履带车辆自适应预瞄跟踪模糊控制算法

针对现有单边制动履带车辆跟踪控制算法同周期内并行控制难、跟踪精度低、转向控制次数较多等问题,该研究以电控化改装后江苏筑水农机 3B55 型履带运输车为试验平台,开展单边制动履带车辆路径跟踪控制算法研究。通过单边制动履带车辆运动学分析,构建车辆预瞄跟踪模型,提出一种预瞄跟踪模糊控制算法,将横向偏差与航向偏差作为多输入输出模糊控制器输入参数,实现车辆同一控制周期内转向与直线行驶的并行控制。为了优化车辆路径跟踪精度与转向控制次数,提出改进麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)的自适应前视距求解算法,考虑车辆的横向偏差和转向路径角度约束,解析较优前视距离,通过仿真和田间试验对算法进行跟踪精度与转向控制次数综合评价。仿真结果表明：基于自适应预瞄跟踪模糊控制算法跟踪多角度规划路径时,车辆转向控制次数为89次,误差面积为1.74 m²。田间作业路况下,由于试验路面起伏不平,并且随速度增加车辆跟踪精度下降,但跟踪精度及转向控制次数随前视距离的变化规律与仿真结果一致,当车辆分别以0.14、0.47和0.83 m/s跟踪路径时,自适应预瞄跟踪模糊控制算法相对于固定前视距离预瞄跟踪模糊控制算法车辆转向控制次数分别减少13.59%、9.87%和11.25%,误差面积分别减少19.93%、48.48%和54.59%,验证了算法的有效性。研究结果可为单边制动履带车辆的农机自动导航技术提供创新思路与技术支撑。     

引入Transformer和尺度融合的动物骨骼关键点检测模型构建

动物的姿态和行为与其自身的健康状况有着密切联系,检测动物骨骼关键点是进行动物姿态识别、异常行为分析的前提。针对现有的关键点检测方法对动物骨骼的识别准确率低、鲁棒性差等问题,该研究提出了一种引入Transformer编码器的动物骨骼关键点检测模型。首先,在HRNet网络的特征提取层中引入改进的Transformer编码器,用于捕捉关键点之间的空间约束关系,在小规模的羊数据集上有较优的检测性能。其次,引入多尺度信息融合模块,提高模型在不同维度特征上的学习能力,让模型可以适用于更多的实际场景。为了验证模型的有效性和泛化性,该研究采集并标注了羊的骨骼关键点数据集,并加入东北虎数据集ATRW共同作为训练集。试验结果表明,在羊和东北虎关键点数据集上,该模型分别取得77.1%和89.7%的准确率,均优于对比模型且计算量更小,单张图像检测时间为14 ms,满足实时检测的需求。使用牛、马等数据集进行跨域测试均能较好地检测出骨骼关键点,并分析了Transformer编码器的可解释性。该研究可为精确检测动物骨骼关键点提供一种有效的技术支持。