插秧机多传感器组合导航方法研究

以洋马插秧机为研究平台,提出了一种基于多传感器信息融合的组合导航方法。该方法利用DGPS、陀螺仪和加速度计能够在插秧机上实现低成本、高精度的导航定位。同时,通过插秧机的运动学分析,建立了农机的二维运动学模型;基于所建立的农机运动学模型,采用卡尔曼滤波的方法对插秧机的位置、速度和航向角进行精确的估计。通过对插秧机实际行走的数据进行仿真实验表明,该方法能够为插秧机提供可靠的导航信息。     

基于MPC算法的无人驾驶插秧机控制系统研究

针对水稻插秧机无人驾驶需求,以井关PZ60型插秧机为试验平台,采用RTK-GPS北斗定位技术获取插秧机无人驾驶所需的高精度位置信息,以华测领航员NX300电动方向盘为执行元件实现无人驾驶插秧机转向操作。基于CAN总线设计了插秧机无人驾驶系统,通过CANOPEN协议与电动方向盘、上位机等进行通信,对待作业地块进行路径规划,用直线段与拐弯段填充作业路径,建立插秧机运动学模型。同时,提出了一种基于线性时变模型预测控制的路径跟踪算法,控制插秧机按规划路径进行直线追踪和地头转弯,实现了插秧机无人驾驶。进行插秧机无人驾驶田间试验,结果表明：基于MPC算法的控制器能够使无人驾驶插秧机车速1m/s时,有效跟踪预定义路线,直线段跟踪误差最大2.02cm,满足插秧机无人驾驶精度要求。     

自动导航插秧机路径跟踪系统稳定性模糊控制优化方法

为了提高自动导航插秧机路径跟踪系统的稳定性,提出了一种利用模糊控制调整纯追踪模型前视距离的路径跟踪方法。在考虑自动转向系统一阶惯性环节的情况下,建立插秧机运动学模型,分析了在跟踪直线时纯追踪模型的稳定性条件;基于此稳定性条件,以速度和横向偏差为输入,以前视距离为输出,建立模糊控制模型实时调整纯追踪模型的前视距离;以洋马VP6E型水田插秧机为实验平台对所提出方法进行了实验验证,结果证明,该方法能有效提高路径跟踪系统的稳定性。     

步行式插秧机共轭凸轮推秧装置的反求设计及仿真

针对步行式插秧机上传统推秧装置存在的推秧结束时间提前或滞后问题,提出了基于共轭凸轮的推秧装置.根据步行式插秧机椭圆齿轮行星系驱动机构及插秧农艺要求构造了推秧杆的运动学曲线,建立了该推秧装置反求模型,并基于Visual Basic 6.0编写了其反求设计及仿真软件,反求得到一组满足农艺要求的较优参数.根据这组参数对该推秧装置进行结构设计,建立了三维模型并进行虚拟样机仿真,结果表明该装置能很好地满足步行式插秧机的作业要求,而且推秧结束时间准确.     

基于CNC技术的插秧机运动学分析与研究

为深入了解插秧机的运动学机理,基于CNC智能控制技术对其进行分析与讨论。在充分理解插秧机结构组成与工作原理的基础上,融入SOPC嵌入导航控制,建立插秧机分插部件秧针的位移运动学模型;利用CNC控制与设计加工需求的关联度,建立插秧机关键运动部件线性回归方程;进行了插秧机核心部件参数设计优化与加工试验。结果表明:对数控加工过程中的关键参数建立最佳控制函数,得出最优解,效果明显。插秧机关键部件实现智能加工,可在保证加工精度与要求的前提下迅速完成算法迭代,且轨迹路径完成较为符合实际,可为其他农用机械相关运动规律分析提供参考。     

基于模糊控制的纯追踪模型稳定性改善方法

为了提高自动导航插秧机路径跟踪系统的稳定性,提出了一种利用模糊控制来调整纯追踪模型前视距离的路径跟踪方法。在考虑自动转向系统一阶惯性环节的情况下,建立插秧机运动学模型,分析了在跟踪直线时纯追踪模型的稳定性条件;基于此稳定性条件,以速度和横向偏差为输入、前视距离为输出,建立模糊控制模型来实时调整纯追踪模型的前视距离;以洋马VP6E型水田插秧机为实验平台验证了本文提出的方法,结果证明该方法能有效提高路径跟踪系统的稳定性。     

基于高斯过程建模的物联网数据不确定性度量与预测

物联网已经成为农业大数据最重要的数据源之一,自动观测数据的质量控制对农业生产分析以及基础科研数据应用非常重要。针对农业物联网观测的一类非平稳时间序列数据中的数据缺失、野值剔除、感知故障预警和长时间预测等问题,采用光滑弱假设高斯先验,构建了基于高斯过程的自回归模型表征的动态系统,并通过样本集学习,形成能考虑噪声干扰的传感变化规律建模,并可提供预测误差带用于预测数据的不确定性度量。针对原始数据的缺失和野值问题,采用基于高斯过程的短期预测,可补齐缺失数据,利用其不确定性度量可甄别数据野值,进行野值剔除与替换,并在此基础上判断感知故障;给出了基于输入数据不确定性传播的多步迭代预测方法,使长期预测仍可以跟踪农业数据的动态轨迹,并可为其预测值提供不确定性度量;将温室采集的真实传感数据用于分析试验,验证了高斯过程用于服务器端的农业时间序列数据采集质量控制的可行性。     

基于MPC的插秧机路径跟踪控制算法研究

针对国内自动驾驶插秧机路径跟踪精度不高的现象，提出一种基于线性时变模型预测控制的路径跟踪方法。将建立的非线性插秧机运动学模型进行线性化和离散化处理，并基于此模型进行模型预测路径跟踪控制；建立以控制增量为状态量的目标函数；考虑系统控制量和控制增量的约束条件，将目标函数求解转为带约束的二次规划问题；采用内点法进行求解，将所得控制序列第一个元素作用于系统，并且不断重复以上过程实现最优控制。在MATLAB/Simulink环境下，搭建上述模型预测控制器系统仿真，并与路径跟踪效果良好的Stanley控制算法对比，结果表明，上述模型预测控制器优于Stanley控制算法。采用卫星信号接收机、电动方向盘和转角传感器，改造井关PZ60型插秧机，搭建插秧机自动驾驶试验平台，进行田间试验，试验结果表明，基于线性时变模型预测控制器能够使自动驾驶插秧机车速1 m/s时，有效进行路径跟踪，直线段跟踪误差最大2.02 cm，满足插秧机自动驾驶路径跟踪精度要求。     

前插式直齿双控制分插机构设计与运动分析

阐述了水稻高速插秧机前插式直齿双控制分插机构设计方法和工作原理,建立了机构的运动学分析模型,使用ADAMS软件对该机构的运动进行了优化和仿真,获得了分插机构的运动轨迹和运动特性曲线。结果表明该机构能够实现插秧时秧爪所需的主要运动学目标。     

可调行距插秧机移箱机构运动学分析与优化

针对可调行距高速插秧机不同行距插秧横向送秧的要求,设计一种可调行距高速插秧机移箱机构。由于高速插秧机移箱机构螺旋轴两端的回转轨道处承受的冲击载荷较大,对移箱机构及其螺旋轴进行了运动学分析,建立了其运动学模型;测量平衡张紧弹簧弹性系数,并在无平衡张紧弹簧情况下进行试验,得出不同预紧力对螺旋轴磨损的影响,利用Matlab软件优化得到在设定预紧力下螺旋轴回转轨道受力变形曲线。     

久保田插秧机的GPS导航控制系统设计

将计算机技术、传感器技术、GPS技术和数据通讯技术等集成和融合,在久保田插秧机上开发了基于DGPS和电子罗盘的导航控制系统.论述了导航控制系统的结构和工作原理,提出了一种利用航向跟踪实现路径跟踪的控制方法.仿真和试验结果表明,该控制方法简单有效,导航控制系统可以控制插秧机按预定的路线行走.速度为0.75 m/s,直线路径跟踪时,平均误差0.04 m,最大误差0.13 m;速度为0.33 m/s,圆曲线路径跟踪时,平均误差0.04 m,最大误差0.087 m.     

基于Kalman滤波和纯追踪模型的农业机械导航控制

以KUBOTA SPU-68水田插秧机为试验平台,以RTK-DGPS为主要导航方式,辅以航向姿态参考系统AHRS500GA-227,研究提高农业机械导航控制精度的方法.在重点对GPS倾斜误差校正的基础上,设计了Kalman滤波器对定位数据进行平滑处理,同时实现磁航向传感器偏移误差的在线辨识与航向校正.采用纯追踪模型实现农业机械直线跟踪控制,基于ITAE优化准则,仿真研究了最佳前视距离的确定方法.试验结果表明:GPS倾斜误差校正和Kalman滤波后的导航参数可以更真实地反映插秧机水田实际运动状态;纯追踪模型可以用于插秧机田间作业直线导航,当行进速度0.6m/s时,直线跟踪最大误差小于0.17m,平均误差小于0.02m.     

基于IPSO-UKF的水草清理作业船组合导航定位方法

在河蟹养殖水草清理过程中,为降低养殖户劳动强度和提高导航定位精度,研究结合DGPS和视觉导航的优点,设计一种用免疫粒子群算法(IPSO)来优化无迹卡尔曼滤波(UKF)的组合导航定位方法,并应用于水草清理作业船。首先通过建立组合导航模型,得到系统的状态方程和量测方程;为解决UKF对导航模型滤波存在的发散问题,再通过粒子群算法(PSO)优化UKF,并引入免疫算法避免PSO的早熟现象;最后得到滤波后新的位置坐标。为获取视觉信息,对采集的图像采用相应的图像处理技术确定导航路径。导航实验结果表明,所提方法相比DGPS导航和组合导航,纬度误差分别下降22.69%、9.14%,工作时间分别减少4.77%、4.32%,进一步提高了作业船工作效率。     

基于优化人工势场法的插秧机绕障策略研究

针对水田中存在的壕沟、田埂、石块、电线杆等障碍物使得插秧机无法保证作业连续性和插秧直线性等问题,设计了基于优化人工势场法的插秧机绕障路径规划策略。通过增加插秧机实时位置与目标作业点的相对距离作为判断条件来动态改变势场大小,同时设立了虚拟局部目标点来弥补传统人工势场法目标点不可达和局部最小点的算法缺陷;将插秧机简化为二轮车模型,建立插秧机转向系统数学模型,得出插秧机速度、行驶航向角和前轮转角表达式,以横向偏差与航向偏差作为评判路径优化效果的因素。转向控制器以复合模糊PID算法控制插秧机的转角,不断减小理想前轮转角与实际转角的偏差,实现转角最优化;采用超声波传感器实时检测道路障碍物并结合RTK-GPS实时更新位置坐标,设计出插秧机绕障转向控制策略。通过Matlab对优化的人工势场法的避障路径控制策略进行仿真,仿真结果表明,当障碍物不在影响范围内,插秧机直线追踪的最大横向位置偏差为5cm,平均偏差约为2cm,最大避障横向偏差小于0.5m,优化后的算法具有较好的控制精度,可避免目标点不可达的问题。基于洋马VP6E插秧机作为实验平台进行了实车实验,实验结果表明,当插秧机以速度0.5、1.0、1.5m/s行驶时,左侧绕障的最大横向偏差均不大于1.2218m,航向偏差最大值为30.1491°,绕障前后直线追踪的平均横向偏差为0.025m,平均航向偏差为3.12°;右侧绕障的最大横向偏差均不大于1.2459m,航向偏差最大值为25.2294°,绕障前后直线追踪的平均横向偏差为0.023m,平均航向偏差为3.36°,所设计的避障方法可满足插秧机在农艺作业过程中的避障要求,具有很好的可行性与鲁棒性。     

应用于智能插秧机的叶盘数控加工参数优化研究

为进一步提高应用于智能插秧机的叶盘加工质量及插秧机整机工作效率,对叶盘的数控加工参数展开优化研究。选定一型号智能插秧机,在对其核心参数及工作原理深入理解基础上,对插秧机的叶盘进行加工参数优化,通过目标寻优函数建立数学模型,并利用绘图软件UG给出叶盘关键组件的三维物理模型,规划好加工工艺路线进行加工试验。研究表明:依照科学数控加工工序及刀具的合理选择,得出的叶盘加工精度较参数优化前可提升10%左右,加工制造成本可降低3%左右,耐用度和智能插秧机的整机工作效率均有提升,此参数优化研究与试验具有重要的实际应用意义。     

水稻钵苗移栽机作业质量测试方法研究

基于水稻钵苗移栽机作业原理,建立了水稻钵苗移栽机作业质量测试方法,确定了秧苗条件、试验地条件和作业质量的测量指标和方法。依据提出的测试方法对2Z-6型水稻钵苗移栽机进行作业质量测试,结果表明:(1)产品的漂秧率为0. 5%±0. 2%,翻倒率为0. 6%±0. 4%,平均栽秧深度为20. 5 mm±1. 2 mm,能够满足作业质量要求;(2)产品的伤秧率为3. 5%±1. 0%,均匀度合格率为80. 6%±3. 5%,漏栽率为2. 8%±1.9%,基本满足或不能作业质量要求;(3)建立的测试方法能够对水稻钵苗移栽机进行作业质量测试,产品的移栽装置的结构参数需进一步优化,以提高钵苗移栽作业质量。     

基于空间自相关的耕地等别指数检验方法研究

耕地质量等别成果在我国耕地保护中发挥了重要作用,因此对耕地质量等别成果质量检验方法的研究具有重要的现实意义。建立了以耕地面积修正反距离权重矩阵的改进模型,并分别提取了改进模型和反距离模型的疑似异常值单元,得到了县域内所有耕地单元的自然等指数的标准差,选取大于增量空间自相关最大莫兰指数所对应的阈值距离为缓冲区半径,按照研究确定的县域耕地自然等指数疑似异常值判定与选取的标准,对疑似异常值单元与其缓冲区范围内耕地单元的自然等指数进行比较和判断,排除非确定异常值,得到确定异常值,并对最终结果进行了检验。以内蒙古自治区宁城县为例,分析得到自然等指数的标准差为78,缓冲区距离为600 m,结果表明,判定与选取异常值的标准能准确提取确定异常值单元,排除大部分非确定异常值,且检验表明,提取确定异常值的精度较高;在相同阈值距离下,改进模型比反距离权重模型在提取确定异常值单元方面存在一定优势,说明面积和距离都是影响耕地质量相关性的重要指标。该方法可以为县域耕地质量等别成果数据检验提供参考,也为空间自相关分析在相关领域中的应用提供一种新思路。     

XDNZ630型水稻插秧机GPS自动导航系统

以XDNZ630型水稻插秧机为试验平台,采用RTK-GPS定位技术,进行农业机械自动导航试验.增加了插秧机转向机构、变速机构和栽插机构的电控功能,实现了自动控制.根据GPS接收机与车载传感器获取车辆姿态信息,采用PID控制方法,构建转向闭环控制系统,实现插秧机的自动对行导航及地头转向,并进行了插秧机路面与田间导航跟踪试验.试验结果表明,在插秧机对行导航作业中,车辆行进速度不大于0.6m/s时,对行跟踪误差小于10cm,完全可以满足插秧作业精度要求.