基于激光雷达的果园行间车辆自动导航控制

针对果园自主导航过程中车辆偏航、植株缺失等问题,设计了一款基于激光雷达的果园行间履带式车辆自动导航控制系统,并模拟标准化果园环境进行试验以验证系统性能。首先,采用二维激光雷达(Light Detection and Ranging, LiDAR)获取树干点云数据,对点云数据进行坐标变换;其次,通过识别树干边界起始点进行树干定位;再次,提出两步树行分割法将树行分割为左右两行,利用最小二乘法分别对两侧定位点进行直线拟合,将树行中心线作为导航路径;最后,将电机期望转速作为比例微分(Proportion Differentiation, PD)控制器的输入,使车辆沿树行中心线自动行驶。树行分割试验表明：当感兴趣区域内植株无缺失、单株缺失、双株缺失且无航向偏差、无横向偏移时,树行分割正确率均为100%;双株缺失存在横向偏差和航向偏差、三株缺失不存在横向偏差和航向偏差时,树行分割准确率为96.4%;三株缺失存在横向偏差或航向偏差时,树行分割准确率92.9%。电机控制试验表明：电机调速系统具有快速响应的优点,且稳定性良好。导航控制试验表明：当车辆以0.8m/s速度行驶且存在0.5m的初始横向偏移时,...     

基于激光雷达的果园行间路径提取与导航

针对车辆果园行间自主导航出现的车辆偏航、非相邻树行干扰、植株缺失、树行弯曲等问题,提出一种基于激光雷达的行间路径提取方法,构建多样化虚拟果园环境仿真行间路径导航过程,评估路径提取算法性能。行间路径提取时,采用二维激光雷达（Light detection and ranging,LiDAR）获取果园树干测量数据,通过中值滤波削弱测量噪声,设计椭圆感兴趣区域（Region of interest,ROI）提取相邻树行,提出两步树行分割法获取相邻树行数据,通过最小二乘法拟合树行直线,将树行中心线作为导航路径。行间导航仿真时,建立虚拟果园环境和LiDAR测量模型,基于仿真测量数据生成导航路径,经过一阶数字低通滤波后实时控制车辆运动。仿真实验中,设置果树种植偏差为±20cm,树干直径偏差为±3cm,LiDAR测量误差为±3cm。实验结果表明,本文方法在车辆偏航、缺树、曲线树行等情况下均能准确提取导航路径,在偏航角不大于15°、横向偏差不大于1m、缺树率不大于25%时均能将车辆轨迹与道路中心线的横向偏差控制在±14cm内。     

基于自校准变结构Kalman的农机导航BDS失锁续航方法

针对农机自动导航作业过程中存在的BDS信号失锁导致系统突然失控的问题,提出了一种适用于轮式农机的基于自校准变结构Kalman滤波器的农机导航BDS失锁续航方法。依据4自由度农机运动学模型,设计了BDS/INS信息融合Kalman滤波器;进行INS导航定位误差不确定度分析,并设计了基于自回归模型的航向校准方法、INS传感器角速率测量零偏实时校准方法,结合上述方法设计了自校准变结构滤波器,进行位姿信息处理,结合导航跟踪控制方法实现失锁续航功能。根据分米级精度要求,进行了机器人直线、矩形路径失锁续航试验和农机田间直线续航试验。机器人续航试验结果表明:行驶速度为1 m/s时,与运用未校准滤波器的续航系统相比,该方法实际平均横向偏差减小34%,横向偏差达到20 cm时机器人在路径上的平均行驶距离提高80%。农机田间续航试验结果表明:行驶速度为1 m/s时,在实际偏差小于20 cm的条件下,农机在路径上的行驶平均距离达到16. 65 m。     

基于改进Gmapping算法的果园二维环境地图精准构建

果树树冠的季节性变化及果树成长和衰老造成的果树特征变化会影响已构建的果园三维环境地图的匹配，故本文提出一种基于改进Gmapping算法的果园二维环境地图精准构建算法。首先该算法对Gmapping算法的前端里程计和后端优化部分分别进行改进，以提高果园二维环境地图的构建精度。对于前端里程计部分采用改进的R-GPF地面分割方法提高其初始定位精度，对于后端优化部分采用BAT启发式自适应重采样方法提高其最终定位精度。然后进行梨园环境对比试验。通过改进R-GPF方法与原始R-GPF方法的对比，改进R-GPF方法的激光雷达里程计输出频率可达到15.58Hz，最大横向偏差小于25cm，横向偏差均值为12.7cm，标准差为 13.4cm，其各方面性能都优于原R-GPF方法的激光雷达里程计。通过新算法与基于原R-GPF的Gmapping算法对比，新算法所得的梨树列间距离偏差始终保持在20cm范围内，行间距离偏差均值为10.3cm，标准差为6.3cm，比基于原R-GPF的Gmapping算法分别减小50%、43.41%和32.26%；同时，梨树行间距离偏差相对于里程计横向偏差的减小侧面反映出后端BAT启发式自适应重采样方法的有效性。本文提出的算法能够提高果园二维地图构建精度，可以满足后续重定位、导航等作业的精度要求。     

双导航模式果园运输机器人设计与试验

为解决果园苹果采后运输设备自主导航模式单一、无法在任意点起步或停车等问题,设计了一种双导航模式小型果园运输机器人,可根据需求选择行人引领导航或定点导航。根据选择的导航模式,采用基于OpenPose人体姿态识别的目标跟踪控制方法或基于RTK-GNSS(Real time kinematic-global navigation satellite system)的距离-方向控制方法,实现果园环境下的行人引领导航和定点导航。该运输机器人以额定负载为200 kg、速度为0.5 m/s的条件参数在果园自主作业时,行人引领导航模式下目标跟踪误差平均值小于9 cm,其标准差小于4 cm;定点导航模式下到达目标点的相对误差小于13 cm,其标准差小于1.5 cm,绝对误差小于7 cm,其标准差小于0.5 cm;定点导航模式下机器人急停避障的行驶路径与理想行驶路径间的横向偏差小于56 cm,航向偏差小于8°。试验结果表明,该机器人能满足果园自主运输和安全避障的需求。     

基于激光导航的果园移动机器人自动控制系统

以实现果园作业自动化为目的,开发了一种履带式移动机器人作为作业移动平台。机器人采用激光测距仪实现对果树位置信息实现实时的采集,采用霍夫变换规划机器人导航路径,实现了树行直线方程的提取。机器人的航向偏差和横向偏差作为比例控制器的输入量,以机器人实际偏转的角度为输出量,实现机器人沿导航路径自动直线行走。机器人以0.14m/s速度直线行驶25m,最大横向偏差0.26m。试验结果表明,该系统导航控制算法性能良好。     

果园移动机器人激光雷达双源信息融合实时导航方法

为提高林果园移动机器人导航系统的精确性与鲁棒性,提出一种基于激光雷达三维点云的果园行间高低频双源信息融合实时导航方法。首先,喷雾机器人搭载三维激光雷达采集两侧果树点云信息,对原始点云数据进行直通滤波、降采样和统计滤波等预处理,保留感兴趣区域内果树冠层点云;然后,将分别基于高频更新的牛顿插值算法和低频更新的非线性支持向量机(Non-linear support vector machine, NSVM)算法拟合的行间导航线进行互补融合;最后,在导航线切换时,对融合后导航线的稳定性进行优化,并使用三次B样条算法使导航线平滑。实验结果表明：融合优化后的导航线最大曲率为0.048 m^-1,平均曲率为0.018 m^-1;分别以0.5 m/s和1.0 m/s的行驶速度对融合优化后的导航线进行跟踪,绝对横向偏差最大值分别为0.104 m和0.130 m,平均值分别为0.053 m和0.049 m,说明该导航方法能够满足作业装备在果园行间自主导航作业的需求,为喷雾机器人在果园环境中的自主导航提供技术参考。     

玉米中耕除草复合导航系统设计与试验

为了实现玉米中耕除草过程中的自动导航作业,提高自动除草的效率和准确性,设计了一种玉米中耕除草复合导航系统。系统由基于GNSS的农机自动导航部分和基于机器视觉的农具自动导航部分组成,可通过GNSS位置信息进行农机自动导航,同时根据摄像头获取的玉米作物行信息控制农具铲刀进行行间除草。对农机的转向控制部分和前轮转角检测部分进行了机械改装,以PLC和步进电机驱动器为基础设计了农机转向控制电路和农具液压控制电路;以横向偏差和横向偏差变化率作为模糊控制的输入变量设计了自适应模糊控制方法;采用摄像头获取玉米作物行,通过扫描滤波方法进行作物行检测。农机独立导航除草试验和农机具复合导航试验结果表明：在车速为0.6 m/s时,农机自动导航最大横向偏差为10.04 cm,平均偏差为4.62 cm;农机具复合导航时的最大偏差为6.35 cm,平均偏差为2.73 cm;农机具复合导航系统能较好地满足玉米中耕除草的要求。     

玉米收获机自动对行系统设计与试验

为提高玉米收获机的对行质量,减轻驾驶员的劳动强度,设计了一套玉米收获机自动对行系统,包括自动对行感知系统和路径跟踪控制系统。感知系统由激光雷达、机械式对行传感器、陀螺转角仪等组成,激光雷达检测进入地块前的横向偏差,机械式对行传感器检测收获作业时的横向偏差,陀螺转角仪检测航向偏角。以纯追踪模型作为路径跟踪的控制方法,利用模糊控制原理动态调整纯追踪模型中的前视距离,结合收获机的运动学模型,确定收获机转向轮的期望转角,并通过Matlab/Simulink软件对模型进行仿真分析。将自动对行系统搭载于4YL-6型玉米收获机上进行田间试验,结果表明,激光雷达静态检测试验的偏差均值为0. 077 5 m,标准差均值为0. 130 9 m,偏差在±15 cm和±30 cm内的比例均值分别为80. 5%和95%;激光雷达地头自动对行试验的平均调整距离为7. 89m,平均偏差为0. 146 m;基于机械式对行传感器的收获作业自动对行试验的偏差均值为0. 087 6 m,标准差均值为0. 097 6 m,偏差在±15 cm和±30 cm内的比例均值分别为83. 1%和100%。试验结果满足玉米收获机的对行作业要求,可为玉米收获机的自动对行提供理论支持。     

基于激光雷达的巡检机器人导航系统研究

智能巡检机器人能够高效、可靠地完成巡检任务,降低工作人员的劳动强度,准确、稳定的导航定位是巡检机器人执行巡检任务的基础。本文研究了基于激光雷达的巡检机器人导航系统,可实现机器人在室内外环境下的地图建立、路径规划和导航定位。导航系统由远程监控平台与巡检机器人组成,远程监控平台发布巡检任务、监控机器人状态、查询与存储检测数据,巡检机器人可实现自主导航定位、遍历检测点、执行数据采集等巡检任务,二者通过无线网络实现远程数据交互。融合激光雷达与编码器信息,使用高鲁棒性Gmapping算法建立二维环境地图。根据地图与检测点信息,采用分支界定算法搜索最优巡检路线,以减少巡检时间和能源消耗。使用自适应蒙特卡罗定位(AMCL)算法估计机器人位置和姿态,结合巡检路线,进行导航定位。根据横向偏差与航向偏差,通过经典的PID算法完成机器人驱动控制。机器人搭载可见光相机与红外相机,可对目标进行可见光通道与红外通道的融合图像检测。对巡检机器人进行了室内导航定位试验,试验结果表明,在1 m/s的速度下,位置与航向偏差的平均绝对误差(MAE)分别小于5 cm和1.1°,标准差(SD)分别小于5 cm和1.5°,能够满足巡检导航定位的要求。