基于摆线运动的黄瓜采摘机器人终端滑模轨迹跟踪控制

黄瓜采摘机器人是机器人技术在农业中的具体应用,而快速稳定地到达目标采摘点的轨迹规划则是黄瓜采摘机器人研究的主要内容之一。根据摆线运动曲线光滑,并能在有限区间的端点产生零速度和零加速度的特点,将其应用于黄瓜采摘机器人关节空间的轨迹规划,该方法计算简单,实时性好。同时,为了实现对期望轨迹的精确跟踪,构造了一种快速非奇异的终端滑模控制器,采用指数和幂次结合的趋近率方法,引入非线性滑模面,突破了普通滑模控制器在线性滑模条件下渐进收敛的特点,并且不会出现传统终端滑模控制的奇异性和抖振问题。李亚普诺夫稳定性分析和仿真试验证明：它能够准确的跟踪期望轨迹,并能使位置跟踪误差在有限时间内收敛到零,响应时间短,跟踪效果好。     

直流电机驱动农用履带机器人轨迹跟踪自适应滑模控制

为了提高农用履带机器人轨迹跟踪控制的性能,将履带机器人模型视为由电机驱动方程和运动方程组成的级联系统,在考虑了履带机器人运动学模型和电机驱动模型动态特性的基础上,构建了一种变倾斜参数的自适应积分滑模切换函数,基于这个函数设计了由等效控制和切换控制组成的自适应滑模控制,将机器人的位姿误差以及在线辨识的驱动电机时变不确定参数反馈至控制器中,计算出左右轮驱动电机的期望角速度,控制履带机器人运行。田间试验结果表明,当机器人分别以1,3,4 m/s速度运行时,在运动方向距离误差、侧向距离误差和航向角的误差分别在-0.04~0.04 m,-0.09~0.07 m和-0.03~0.05 rad范围内。因此,基于电机驱动的机器人自适应滑模控制具有良好的控制精度,能够满足田间实际作业的要求。     

基于自监督学习的温室移动机器人位姿跟踪

为实现温室环境下机器人行进过程中的位置及姿态跟踪,该研究提出一种基于时序一致性约束的自监督位姿变换估计模型.模型用软遮罩,处理视频帧间静止造成的位姿预测值收缩现象,进一步用归一化遮罩,解决非刚体场景和目标遮挡问题.设计了一种星型扩张卷积,并基于该卷积,为模型构建自编码器.在采集自种植作物为番茄的日光温室视频数据上开展训...     

受生物启发的离散滑模变结构液位控制研究

以趋近律设计的离散滑模变结构控制与系统参数及扰动有关。该文受生物启发，提出一种生物细胞膜分流模型同以趋近律设计的离散滑模变结构控制相结合的控制策略。将该方法应用于遗传算法建模的变参数双容对象的液位控制，仿真及试验结果表明该方法是有效的，它克服了基于趋近律设计的一般离散滑模变结构控制方法的缺陷，可明显改善具有外部干扰及参数变化时的系统稳态性能。该研究为提高现代化农业生产所必需的液位控制性能提供了理论基础。     

基于Smith-模糊PID控制的变量喷药系统设计及试验

为实现精准变量喷药技术,该文设计了旁路节流式变量喷药控制系统用于变量喷药和幅宽调节控制,运用流体网络理论建立系统的数学模型,将模糊PID控制与基于喷药流体网络模型的Smith预估控制结合起来喷药量的调节,并对国产3W-250型喷杆喷雾机进行改造并构建喷药试验平台。试验结果表明,基于喷药流体网络模型的Smith-模糊PID控制算法的动态响应更快,降低了变量喷药系统滞后性和非线性的不利影响,超调量小于13.1%,稳态误差小于3.52%,且具有较好的适应能力和鲁棒性,为精准变量喷药控制提供一种实现方法。     

拖拉机沿曲线路径的跟踪控制

近年关于农业用车轮型移动机器人的研究很多,但主要集中在直线行走方面。该研究进行了沿给定的曲线路径跟踪控制的研究。首先由给定的曲线路径生成四元状态空间,其次在利用预见控制求得车辆的未来值和目标值的基础上,利用最优控制理论设计跟踪控制器。最后在牧草地上对正弦路径和圆形路径进行了跟踪实验。试验结果为：车辆以1.5 m/s的速度行驶时,在很小转弯半径时最大误差可控制在35 cm以内。     

基于K-means算法的温室移动机器人导航路径识别

针对温室移动机器人机器视觉导航路径识别实时性差、受光照干扰影响严重等问题,首先,将HSI颜色空间3个分量进行分离,选取与光照信息无关且可以有效抑制噪声影响的色调分量H进行后续图像处理,以削弱光照对机器人视觉导航的不良影响;针对温室环境图像特有的颜色特征信息,引入K-means算法对图像进行聚类分割,将垄间道路信息与绿色作物信息各自聚类,再通过形态学腐蚀方法去除聚类后图像中存在的冗余、干扰信息,以获得完整的道路信息,与常用阈值分割方法相比,可降低因分割信息不明确而导致后续Hough变换进行直线拟合时需占据大量内存且计算量较大的问题,进而提高移动机器人路径识别的快速性,并适应温室作业机器人自主导航的高实时性要求。试验结果表明,该文方法在复杂背景与变光照条件下的温室作业环境中可大幅降低光照对机器人导航的影响,对于光照不均具有良好的鲁棒性,道路信息提取率可达95%。同时,其平均单幅图像处理时耗降低53.26%,可显著提高路径识别速度。该研究可为解决温室移动机器人机器视觉导航路径识别的鲁棒性及实时性问题提供参考。     

基于绿色农业的智能喷药机器人的设计与应用

随着农业生产的发展,传统的喷药方式存在着药剂浪费、环境污染和作物质量下降等诸多问题。通过智能喷药机器人的应用,提高农业喷药的效率、减少药剂的使用量和环境污染,以推动绿色农业发展和提高农产品质量。结合物联网、大数据和人工智能等技术,设计了一款由底盘、四轮驱动机构、自动配药装置、喷药装置及智能控制器、传感器等组成的喷药智能机器人,能在不同路况下行走工作。通过图像识别技术深度分析农作物所受病虫害情况,通过控制模块获取速度传感器、压力传感器及流量传感器瞬时数值动态调整药液浓度、喷药压力,实现喷药过程平稳工作。该系统的设计为后续根据作物生长态势精准靶向喷药及远距离喷药等功能实现提供思路。     

拖拉机自动导航变曲度路径跟踪控制

针对当前拖拉机自动导航曲线跟踪控制精度不能满足生产需要的问题,该研究提出一种基于前轮转角前馈补偿策略的变曲度路径跟踪控制方法。综合考虑农机作业速度和目标路径曲度对前视距离的影响,通过调整前视区域和计算预瞄点,动态调整前视距离和前轮转角前馈量,在追踪预瞄点的过程中,利用农机与目标路径偏差设计变曲度路径跟踪模糊控制器,通过实时调整拖拉机前轮转角补偿量减小稳态误差。以DF2204无级变速拖拉机为试验平台,设计并研发了自动导航系统,开展21组变曲度路径跟踪控制试验。试验结果表明,拖拉机以1.0、1.5、2.0和3.0 m/s速度行驶时的平均绝对误差的平均值分别为2.7、2.7、3.3和4.0 cm,均方根误差的平均值分别为3.4、3.7、4.6和5.0 cm,满足农业生产需求。所提方法可有效提高农机曲线路径跟踪精度,减少漏耕,提高农田利用率。     

基于预瞄追踪模型的农机导航路径跟踪控制方法

农机导航系统的上线性能和复杂路面抗干扰能力影响着农田作业的质量和效率,为提高农机导航系统的上线速度、上线稳定性和对复杂路面的适应性,提出了一种预瞄追踪模型的农机导航路径跟踪控制方法。该方法实质是对农机运动学模型方法的改进,针对农机运动学模型小角度线性化算法中近似条件的缺点,采用预瞄追踪辅助直线引导农机快速稳定跟踪规划路径。该文参考农机运动学模型极点最优配置算法证明过程,分3步证明了该控制方法的可行性,并通过仿真和试验验证了该方法的有效性。仿真结果显示在不同的初始位置偏差和航向偏差条件下该方法都可以迅速消除偏差以稳定跟踪规划路径,位置偏差校正曲线平滑且超调量微小,说明预瞄追踪模型方法对提高农机导航系统的上线性能和抗干扰能力是有效的。田间试验结果:在初始航向偏差为0,初始位置偏差分别为0.5、1、1.5 m条件下,上线时间分别为6.8、8.2、9.4 s,上线距离分别为6.73、8.11、9.33 m,超调量分别为5.2、7.0、8.5 cm;颠簸不平旱地路面直线路径跟踪的最大误差不超过4.23 cm,误差绝对值的平均值为1 cm,标准差为1.25 cm。数据表明采用该文提出的控制方法具有良好的上线和直线路径跟踪效果,满足农业机械的导航作业要求。     

大型高地隙喷雾机喷杆主动悬架自适应模糊滑模控制

针对喷杆被动悬架在低频下隔离干扰性车身摆动性能不足的问题,该文在双连杆梯形喷杆被动悬架的基础上加装作动液压缸而获得喷杆主动悬架,并提出了基于自适应模糊滑模控制算法的喷杆主动悬架控制方法;在建立了喷杆主动悬架动力学模型和液压系统模型的基础上,应用Matlab/Simulink对主动悬架系统进行整体仿真分析,验证了该文控制方法的有效性;基于课题组开发的大型高地隙喷雾机搭建了实车试验平台,分别进行了实车静态跟随试验和田间试验。试验结果表明：采用基于自适应模糊滑模控制算法的喷杆主动悬架控制方法,喷杆倾角实车静态跟随响应时间和误差分别为2 s和0.002 rad,相较于PID控制的4 s和0.002 rad响应时间减小;同时,喷杆倾角田间试验摆动范围保持在-0.005～0.005 rad内。结论表明,该文提出的喷杆主动悬架控制方法具有良好的响应性、稳定性和准确性,可有效隔离干扰性车身摆动并保持喷杆稳定。该研究有利于提高中国大型高地隙喷雾机喷雾均匀性和喷杆作业稳定性。