基于GM3101超声波检测的抬杆控制器的设计

本文主要介绍超声波传感器作为主要的检测器件是如何工作,怎样判断抬杆前是否有汽车驶入的。以成都国腾公司的GM3101芯片为主要检测传感器器件,欧姆龙继电器为主要控制电机转动的器件,系统由超声波检测电路模块、STM32控制器件、电源电路以及继电器驱动电路构成。给超声波接上驱动电压,利用GM3101作为接收和处理超声波信号的器件,来将超声波测到的距离数据经过差分信号输出到单片机端,单片机根据差分信号的数据进行对继电器的打开与关闭控制。使用超声波检测抬杆的控制器可以使小区以及大型商场的门卫人员减少,从而降低人员成本。     

果树冠层参数实时检测系统

为了降低农药喷施环境污染和提高水果品质,实现果园果树仿形精确喷雾,建立了一套果树冠层参数的实时检测系统.该系统主要由作物识别系统、车辆姿态系统、主控单元和数据记录单元组成,采用CAN总线进行数据通信.对5棵临近的绿篱树进行了初步的靶标距离检测试验,试验重复3次.采用4个超声波传感器分时检测,拖拉机前进速度为0.3m/s,系统采样速率为5次/s.试验表明,系统能可靠地按一定的采样速率,实时检测和记录系统载体车辆位置、姿态(地面平整度)和果树靶标的距离等数据,为精确仿形喷雾提供了一个较好的喷雾控制平台.     

基于超声波传感器的小麦追肥精准评估系统研究

针对小麦追肥作业过程中开沟器易损苗伤根、追肥位置准确性无法评估的问题,基于超声波传感器设计了小麦追肥精准评估系统,提出一种基于超声波传感器阵列交叉探测小麦追肥行的方法,实时评估追肥机具作业精度。系统由作业轨迹检测部分、数据采集部分和数据分析评估部分组成,依靠安装在追肥机具上的超声波传感器交叉扫描小麦追肥行,检测追肥机具作业轨迹。采集器实时采集超声波传感器数据,记录追肥机具作业轨迹,采用阈值滤波算法对异常数据进行筛选和剔除,利用卡尔曼滤波算法最优估计当前时刻电压,根据目标电压和最优估计电压计算追肥机具偏移距离,进行追肥机具作业精度评估。田间试验结果表明：追肥机具作业速度为3~4km/h时,评估系统能够准确检测出追肥机具作业精度,偏移误判率为9%,最大误差距离为3.15cm,误差距离在2cm之内的占比超过90%,标准差均值为2.10cm,与实际作业情况相符。本评估系统可以实现在小麦追肥作业过程中,实时对追肥机具作业精度量化评估,为小麦精准对行追肥作业精度评价提供了一种新的测量手段。     

基于激光扫描的果树树形重构系统研究

为了实现果园机械自动对靶喷药中树形的识别,采用激光测距传感器进行果树二维图像的绘制,通过对车载激光传感器采集的果树点云信息的筛选和变换,完成果树点距离信息的选取;利用MATLAB的绘图功能,将筛选后的距离信息与二维图像的灰度值进行融合,实现扫描距离到图像灰度值的转变.实验表明,该系统可以很好地将扫描距离信息融人到二维灰度图像的绘制当中,使图像中所包含的信息量更大、更全面.     

基于卡尔曼滤波融合算法的深松耕深检测装置研究

为提高实时检测耕深的准确性,设计了基于超声波传感器和红外传感器以及卡尔曼滤波融合算法的耕深检测装置,采用超声波传感器通过渡越时间法测量耕深,采用红外传感器通过三角测距法测量耕深,通过卡尔曼滤波融合算法滤除两传感器检测数据中的杂波,并进行融合。室内试验表明,在平整地面,红外传感器检测效果优于超声波传感器;在秸秆覆盖地面,超声波传感器检测效果优于红外传感器。经卡尔曼滤波融合后的数据能充分利用两传感器在不同环境中检测的有效数据。在设定耕深为30 cm和40 cm的田间试验中,超声波传感器滤波数据的平均值分别为29.51 cm和38.79 cm,深松深度变异系数分别为2.51%和3.10%;红外传感器滤波数据的平均耕深分别为32.06 cm和41.52 cm,深松深度变异系数分别为2.41%和2.76%;而经卡尔曼滤波融合后的数据平均耕深分别为30.06 cm和39.95 cm,深松深度变异系数分别为1.07%和1.00%,说明采用滤波融合后的检测数据比单个传感器更能准确检测耕深和反映耕深变化趋势。     

基于超声靶标探测的果园变量喷药控制系统设计

开发了一套基于超声波靶标探测的果园变量喷药控制系统,采用超声波传感器列阵探测果树靶标,通过对调压阀的PID调节来稳定管道压力,通过高压电磁阀的PWM驱动来调节喷头施药量,实现了果园对靶变量施药。喷药主控制系统以西门子S7-224XP作为控制核心,电磁阀驱动模块控制核心采用mega16单片机,二者通过485总线进行数据交互。果园施药试验结果表明:系统可以在一定程度上稳定管道压力,并根据果树靶标探测数据实现了变量施药,单喷头流量调节最大误差为9.5%。     

基于分层传感器信息融合的智能车辆导

针对智能车辆导航中传感器信息的不确定性,结合BP神经网络和模糊神经网络分别对传感器信息进行了数据层与决策层的两层融合.采用BP神经网络对多超声波传感器信息进行数据层融合,以减少超声波测距传感器信息的不确定性,提高对障碍物距离探测的准确率;采用模糊神经网络融合障碍物距离信息和车体与标志线间偏差信息,实现智能车辆的导航决策控制,使之更适合系统的跟踪避障要求.该方法使智能车辆在跟踪与避障中具有较好的灵活性和鲁棒性.仿真和实车试验验证了方法的有效性.     

香蕉园机器人导航的激光与超声波组合测距方法研究

在长有小灌木等干扰物和机耕道崎岖不平的复杂香蕉园环境中,机器人定位导航方法有时效果不佳、甚至失效,准确测量机器人与香蕉树的最短距离是实现定位与导航的前提和关键,为此提出一种基于拟合滤波的激光和超声波香蕉树测距方法。首先,在各采样时刻由激光和超声波传感器分别测得机器人到香蕉树的距离数据,并相互校验,生成待测香蕉树的一组距离数据;选择二次多项式以最小二乘法对该组距离数据进行拟合,基于拟合的二次多项式和设定阈值对该组距离数据进行滤波,去除其中偏差较大的距离;最后,对滤波后的距离数据中3个最小值求平均值,以此作为机器人到待测香蕉树的最短距离。实验表明,该测距方法在理想环境下对香蕉树的最大测距误差率为1.0%,在有小灌木等干扰物或者道路崎岖不平的环境以及室外自然场景下最大测距误差率为2.0%,相应的最大测距误差为1.0 cm,且测距稳定性良好。     

基于PLC的可变量对靶弥雾喷药机控制系统设计

为保证果园作物生长需要,更好地进行果树病虫害防治,提高农药利用率,减少环境污染,设计了基于PLC的可变量对靶弥雾喷药机控制系统。系统以PLC为核心,包括人机界面、对靶弥雾子系统和电动阀开度调整子系统,利用红外线传感器和超声波传感器获取树木信息,通过支持Modbus协议的速度传感器和流量传感器获取弥雾机行驶速度信息和管道内液体总流量信息,并使用HC-Suk8102触摸屏完成人机交互界面设计。试验结果表明:将红外线传感器和超声波传感器数据融合可有效提高检测精度,根据不同行驶速度实现了可变量弥雾;当行驶速度在3～4km/h之间时,弥雾总流量为12.0L/min;当行驶速度小于3km/h时,总流量为9.8L/min;当行驶速度大于4km/h时,总流量为15.0L/min。系统实现了精准弥雾,性能稳定,应用前景广阔。     

基于STC89C52单片机的超声波测距系统设计

近年来,随着科技的不断发展,出现了很多新技术,在测距方面,有红外测距、超声波测距、激光测距等技术。笔者以单片机作为处理器,以超声波接收模块作为距离传感器,设计了一个基于超声波的测距系统,可以实时显示所测的距离,并进行语音播报。该系统结构简单,体积较小,便于使用。文章从引言、硬件设计、软件设计等方面详细地介绍了该测距系统,说明了超声波测距的广阔前景。     

喷杆高度在线调控设计与试验研究

随着化学农药成本的上涨及对环境问题的日益关注,要求生产出更加先进的喷雾设备以提高喷雾均匀性。喷杆式喷雾机在田间作业时,为保证施药效果,喷杆与作物冠层之间始终保持近似平行保持距适当距离,以避免喷杆倾斜刮伤作物,因而设计了一套喷杆式喷雾机喷杆高度在线调控系统。该系统采用超声波测距传感器和角度传感器相结合的方法,利用超声波测距传感器实时检测喷杆两端与植株冠层的距离并与系统设定的高度值进行比对来控制油缸的伸缩,角度传感器控制喷杆与水平面的倾斜角。本文给出了喷杆式喷雾机样机的总体结构,介绍了喷杆高度液压调节系统的组成和工作原理,并对喷杆高度在线调控系统的调节性能进行了场地和田间试验。     

基于神经网络技术的乘员体型识别系统

BPMS(Body Pressure Measurement System)系统是针对汽车安全气囊系统设计的辅助系统。本系统应用神经网络技术,通过对座椅压力传感器信号的分析处理,识别出车内乘员的体型特征,从而辅助控制车辆安全气囊的爆发。BPMS系统由试验台架设计、座椅压力采集、数据预处理、乘员体型识别系统等部分组成。试验结果表明,该系统可以有效地识别乘员体型特征,为准确控制安全气囊系统的工作提供保障。     

基于人工智能的果树种植农业专家系统

利用在生产劳动和农业科学研究中所积累下来的数据，建立了果树种植信息库；通过对农业生产经营活动的需求分析，采用智能化算法进行数据挖掘，建立起果树种植农业专家系统；再采用BWD模式将系统在Internet上进行发布。     

基于传感器融合阵列的果树冠层信息采集方法

针对果园上、中、下冠层不同稀疏度,提出一种多传感器阵列的果树冠层信息融合方法（简称传感器融合阵列）,并进行了相关试验及验证。首先设计了果园冠层宽度信息的无线采集系统,并对比分析了6种非接触式测距传感器的动态识别能力;其次采用筛选出的激光传感器及超声波传感器阵列,收集3种果园上、中、下果树冠层信息;最后选出适合3种果园的传感器融合阵列,依据Box-Benhnken 中心组合试验法设计试验,对采用同种传感器阵列与传感器融合阵列测距方案进行响应面试验,并对得出的试验结果进行统计分析。试验结果表明：影响果树整体测量精度显著性水平从大到小依次为测距方案、车体速度、果园类型。车速为0.3~0.5m/s时,与人工测量相比,采用超声波传感器阵列收集果园冠层信息,相对误差为14.70%~20.04%;采用激光传感器阵列时,相对误差为9.13%~16.02%,采用传感器融合阵列时,相对误差为4.2%~10.24%。采用传感器融合阵列比单种传感器阵列精度高,更适合果园变量喷雾作业。     

多源传感器信息融合的农用小车路径跟踪导航系统

为解决四轮独立驱动农用小车在设施农业和畜牧业的物料运输和信息采集中的导航及控制问题,构建了农用小车导航控制系统,优化配置多个传感器,提出了基于CCD图像传感器、加速度计、电子罗盘及超声波等多传感器信息融合的导航控制方法。通过CCD获取标识路径信息,通过加速度计、电子罗盘获取小车姿态信息,通过超声波传感器判断障碍物,并给出路径特征提取、识别、多源信息融合自主导航控制和超声避障等算法,实现了小车的路径跟踪的导航控制,实验结果表明构建的导航控制系统及导航控制方法正确、有效。     

果园喷雾靶标探测技术现状分析

果园靶标探测技术是果园精准施药技术的关键。为此,分析了红外探测技术、超声波探测技术、激光探测技术及图像技术等在靶标探测中的应用。同时,介绍了基于红外光电技术实现最基本的靶标有无探测和靶标距离测量的靶标探测系统;介绍了利用超声波传感器和激光雷达扫描仪对靶标进行距离扫描,通过获得的靶标距离点云数据构建了靶标的数字三维模型方法;介绍了利用图像处理技术获取靶标叶面积指数和三维模型的探测系统。靶标探测技术虽有一定的发展,但还处于试验研究阶段,其将朝着实用化、产品化和低成本化方向发展,为对靶精准施药提供更有力的变量控制依据。