基于RFID和WSN的采摘机器人自主定位与导航设计

为了提高采摘机器人自主导航能力和定位精度及对复杂采摘作业环境的自适应能力,提出了一种基于FRID和WSN的自主导航与避障采摘机器人,通过ID识别技术和聚类算法的应用,实现了采摘机器人的高精度导航与路径规划。该机器人在自主导航和避障过程中首先对RFID标签进行阅读,将阅读结果采用WSN进行节点通信,然后调用距离,并对距离进行聚类分析,最后得到规划后的路径。对机器人的导航定位性能进行了测试,测试发现:机器人实际标定位置和定位导航位置曲线吻合程度较高,验证了采摘机器人具有较高的定位精度;进一步测试发现:机器人在各个节点位置的信号通信均正常,没有出现较大的偏差,其定位的最大均方差仅为0.082m,满足高精度采摘作业的需求。     

拖拉机智能定位监测系统设计——基于粒子群优化和WSN

为了满足对拖拉机智能定位的需求,提出了一种基于粒子群优化和WSN的智能定位监测系统。该系统将粒子群优化算法与WSN无线传感器通信技术相结合,应用于车辆的实时定位,并利用Mat Lab对定位算法进行了仿真实验。结果表明:该系统能够准确估计拖拉机的位置,误差系数较小,能够准确完成对目标定位的功能,具有可靠性高、实时性强等优点。     

基于混合粒子群算法的农业机器人全局路径规划研究

从运动学模型和路径规划整体方案分析了农业机器人路径规划要点,介绍了混合粒子群算法原理,并基于该算法设计了农业机器人全局路径规划方案.实验对比表明:混合粒子群算法比蚂蚁算法规划的路线更优,效率更高,证实了算法的可行性和稳定性.     

基于玉米根系保护的株间除草机器人系统设计与试验

针对株间机械除草时末端执行器存在损伤玉米根系风险的问题,提出了一种基于玉米根系保护的除草铲土上避苗除草模式,并设计了一套智能株间除草机器人系统.该机器人系统由机器人移动平台、除草装置、视觉检测系统和控制系统组成.其中视觉检测系统采用YOLO V4网络模型来检测玉米苗和杂草;除草装置是基于除草铲空间立体运动轨迹设计,使得...     

基于TCP/IP协议的除草机器人远程监测系统设计

以除草机器人为监测对象,首先介绍了 TCP/IP的原理及应用,然后基于嵌入式和TCP/IP技术,搭建了除草机器人远程监测系统总体及软硬件平台框架,并从硬件和软件两方面设计实现了该系统,最后利用QT软件设计了监测界面.实验验证表明:系统精度较高,具有一定的稳定性和可靠性,符合设计需求.     

基于机器视觉的果园喷药除草机器人视觉系统设计

果园环境路面条件差、路面崎岖、颠簸,且果园环境的光照条件变化明显,对机器人视觉系统的图像处理单元具有高运动噪音干扰和高光照条件变化干扰的特点.当前我国泛用型除草机器人视觉系统普遍不适用于果园环境,其识别效率较低、可靠性较差,针对这一问题,提出一种基于机器视觉的果园喷药除草机器人视觉系统.该视觉系统将2G—R—B模型、O...     

基于改进粒子群算法的路径规划

传统粒子群算法存在收敛精度低、搜索停滞等缺点,导致机器人路径规划精度低。为了提高路径规划的精度,对传统的粒子群算法进行改进。首先在算法运行的各阶段对惯性权重因子和加速因子同时使用三角函数的变化方式自适应调整,使算法中的参数在算法运行各阶段的配合达到最佳,提高了算法的搜索能力;其次在算法中引入鸡群算法中的母鸡更新方程和小鸡更新方程对搜索停滞的粒子进行扰动,并在引进的方程中使用全局最优解使扰动后的粒子向全局最优解靠近;最后通过函数优化和路径规划两组对比实验,验证了改进算法在问题优化时具有寻优精度高、鲁棒性好的优点。     

基于模拟退火粒子群算法的水资源优化配置

为了缓解水资源供需矛盾、提高水资源利用率,并在水资源优化配置中探寻新的求解方法,构建了以社会、经济、生态效益为目标的综合评价函数,建立了基于模拟退火粒子群算法的优化配置模型.将模拟退火的思想引入基本粒子群算法当中,解决了粒子易陷入局部极小值的问题.以陕西省渭南市大荔县为研究区域,设置了地表水、地下水、其他水3种水源以及...     

基于粒子群优化算法的拖拉机动力匹配优化

带悬挂系统的拖拉机在工作时,要充分考虑拖拉机牵引力能否满足液压悬挂加载装置、牵引装置等作用下产生的耕作阻力要求.本文建立了驱动牵引力数学模型,参考耕作阻力模型,主要考察了驱动轮滑转率、耕作速度、耕作深度等主要因素的影响,利用约束优化问题粒子群优化算法,得出了满足特定使用条件的驱动牵引力,同时确定了耕深、速度、滑转率等参数的对应值,为带悬挂系统拖拉机的动力匹配提供了重要的方法依据.     

基于粒子群算法的含风电电力系统无功优化

针对风电系统并网,由于风力的不确定性导致的适应度不稳定性较大,劣性粒子较多,难以快速收敛到最优值,进而造成系统电压偏差较大、网损剧增的问题,提出了基于粒子群算法的含风电电力系统无功优化方式。将粒子群优化算法应用到电力系统无功优化中,以网损最小为目标函数,建立无功优化的数学模型,并进行仿真。仿真结果表明,粒子群算法具有较好的全局寻优能力和较快的收敛速度,在无功优化领域有广阔的前景。     

基于自适应弹性粒子群算法的小水电长期优化调度研究

以三插溪电站为研究对象,建立了该电站以控制水位和弃水最小为目标的优化调度数学模型;设计了一种以自适应方式更新粒子飞行速度的弹性粒子群优化算法求解该优化调度数学模型,包括粒子编码设计、适应度函数设计以及弹性修正值设计,并编制了基于MATLAB语言的优化程序。仿真结果表明:自适应弹性粒子群算法是有效的,比基本粒子群优化算法和自适应粒子群优化算法具有更强的全局寻优能力;和常用的以发电量最大为目标的优化调度模型相比,数学模型可以实现水位控制,更充分地利用水能资源,是简单可行的小水电优化调度数学模型。     

基于粒子群算法的区域水资源优化配置研究

随着经济的快速发展,人类对水的需求量的增加和供水量减少之间的矛盾越来越突出,合理配置有限的水资源显得非常重要。本文运用多目标规划理论建立了区域水资源可持续利用的多目标优化配置模型,该模型以社会、经济、环境的综合效益最大为目标,用粒子群算法求解,得到银川市规划年（2020年）3种不同保证率下的优化配置方案,为银川市水资源管理问题提供了科学依据。结果表明,所建模型合理、可行,算法有效。     

基于改进粒子群算法的 精准农业无线传感器定位研究

为了提高精准农业无线传感器定位的精度,提出改进粒子群算法。首先建立精准农业无线传感器定位过程;接着对粒子群算法的惯性权重进行非线性优化,使得算法前期变化缓慢,后期变化较快,利于算法跳出局部而求得全局最优解;然后对粒子群规模采取收缩扩张控制,其判别结合粒子的聚集度、多样性函数,算法前期的收缩扩张系数值在较大的位置,后期应减慢速度以加强算法的局部搜索能力;最后建立定位误差与粒子适应度函数关系。实验仿真显示本文算法收敛性能较好,相比其他算法能有效地抑制测距误差对定位的影响,提高节点的定位精度。     

基于粒子群优化算法的拖拉机动力匹配

为保证带悬挂系统的拖拉机在滑转率、耕作速度和耕作深度等主要因素改变的条件下获得最佳动力,建立了驱动牵引力数学模型,并参考耕作阻力模型,考察了驱动轮滑转率、耕作速度和耕作深度等主要因素的影响,利用约束优化问题粒子群优化算法,确定目标与约束条件,得出满足特定使用条件的驱动牵引力在9kN左右,对应的变量参数洌,nf,H,B的值分别为0.541,25.4,0.732,0.182,6.40.优化结果表明,变量参数值和目标值与拖拉机实际使用工况相符,解决了带悬挂系统拖拉机动力匹配问题,提出了有效的动力匹配优化方法.     

除草机器人视觉导航中路面检测方法研究 —基于DSP图像深度处理

除草机器人是自主作业水平较高的一种新型农机设备,由于作业环境复杂,其作业质量和效率受视觉导航系统的影响较大。为了提高除草机器人视觉导航系统的精度及实时处理图像的效率,将DSP图像处理技术引入到了视觉导航系统的设计上。为了验证方案的可行性,结合MatLa软件对系统的图像处理能力进行了仿真实验,首先将采集图像利用MatLab处理为CCS的数据文件,然后传送给DSP处理器进行处理,最后将处理数据利用CSS传给MatLab软件进行图像显示,验证其是否能够成功的提取导航线位置。     

基于粒子群算法的抛物线形渠道断面优化方法

针对试算法工作量大、计算误差大和精度低等问题,建立了以计算流量和设计流量之差最小为目标函数的抛物线形渠道断面优化数学模型,将粒子群优化算法引入到抛物线形渠道断面优化计算中,采用粒子群算法在全局空间下搜索渠道断面优化问题的全局最优解。并以陕西省石头河灌区五丈源支渠抛物线形混凝土渠道为例,对其二次抛物线形渠道断面的方程形状参数a和设计水深h进行了优化设计。结果表明,得到满足约束条件的最优方程形状参数a为5.06,最优设计水深h为0.398 2 m。与原设计相比模型计算所得渠道过水断面面积减少了0.102 1%,渠道土方量减少了6.225 4 m~3,混凝土衬砌量减少了4.764 1 m~3,工程占地面积也随之减少。粒子群优化算法能有效地解决抛物线形渠道断面设计中的优化问题,且具有收敛速度快、计算精度高和全局寻优能力强等优点。     

杂草自动识别除草机器人设计——基于嵌入式Web和ZigBee网关

为了提高除草机器人自主导航能力和杂草识别率,将嵌入式Web和ZigBee技术引入到了机器人的控制系统中,设计了一种新型杂草自动识别除草机器人。除草器人利用摄像头采集导航图像,利用作物颜色特征在RGB颜色空间对图像进行分割,使用OTSU方法检测作物的中心线,以农作物行中心线为基准线进行自动行走,实现了机器人的自主导航功能。机器人利用杂草识别摄像头识别杂草,使用ARM9处理器对图像进行处理,利用ZigBee发送控制指令,最后由执行末端刀盘去除杂草。为了验证机器人杂草识别和导航性能的可靠性,对机器人的性能进行了测试,结果表明:图像计算和实际机器人测试的位姿结果非常接近,杂草的识别率在99.8%以上,算法的性能可靠,杂草识别精度高,除草机器人的实时性较好。     

基于改进粒子群算法的排涝泵站优化调度分析

针对泵站节能降耗问题,建立了站内优化调度模型,并利用混沌理论改进粒子群算法,开展站内调度方案寻优问题研究。研究结果表明,采用混合粒子群算法,收敛速度快,求解精度高,较适合泵站优化调度求解;采用3时段优化分析时,优化方案耗电量为23.34万kWh,节省电量3.46万kWh,取得了较好的优化调度结果。     

基于改进粒子群优化模糊控制的农业车辆导航系统

以采用机器视觉导航的农业车辆为研究对象,提出了一种基于改进粒子群优化自适应模糊控制的农机导航控制方法。建立了车辆2自由度转向模型和视觉预瞄模型,对车辆横向控制进行状态描述。对粒子群算法进行了改进,提高了粒子群算法的收敛速度,降低了算法计算时间。构建了自适应模糊控制器,在模糊控制器中引入加权因子,以横向偏差和航向偏差时间误差绝对值积分(ITAE)之和作为系统目标函数,通过粒子群算法计算得到最优加权因子,进而调整控制规则实现导航车辆的自适应控制。仿真和导航试验结果表明,提出的控制方法可以迅速消除横向误差,具有超调量小、响应速度快等特点,既保留了模糊控制算法的优点,又提高了系统控制品质。在相同参数条件下,与常规模糊控制相比,改进模糊控制算法导航精度显著提高。当车速为0.8/s时,直线路径跟踪最大横向偏差不超过4.2 cm,曲线路径跟踪最大横向偏差不超过5.9 cm,能够较好地满足农业车辆导航作业要求。     

基于粒子群与模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法

农业无线传感器网络对农田土壤、环境和作物生长的多源异构信息的获取起关键作用。针对传感器在农田中非均匀分布且受到能量制约等问题,本研究提出了一种基于粒子群和模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法（PSMR）。首先,通过节点剩余能量和节点度加权选择簇首,采用成簇结构实现异构网络高效动态组网。然后通过簇首间多跳数据结构解决簇首远距离传输能耗过高问题,利用粒子群与模拟退火协同优化方法提高算法收敛速度,实现sink节点加速采集簇首中的聚合数据。对算法的仿真试验结果表明,PSMR算法与基于能量有效负载均衡的多路径路由策略方法（EMR）相比,无线传感器网络生命周期提升了57%;与贪婪外围无状态路由算法（GPSR-A）相比,在相同的网络生命周期内,第1个死亡传感器节点推迟了两轮,剩余能量标准差减少了0.04 J,具有良好的网络能耗均衡性。本研究提出的PSMR算法通过簇首间多跳降低远端簇首额外能耗,提高了不同距离簇首的能耗均衡性能,为实现大规模农田复杂环境的长时间、高效、稳定地数据采集监测提供了技术基础,可提高农业物联网的资源利用效率。