基于ADAMS的拨指链式扶蔗装置的虚拟试验

针对整秆式甘蔗收割机收割倒伏严重的甘蔗时出现堵塞,收割不畅的情况,设计了拨指链式扶蔗装置,以便对甘蔗进行有效的扶起,达到顺利收割的目的。应用动力学仿真软件ADAMS建立了甘蔗—拨指链式扶蔗装置虚拟样机模型。通过虚拟正交试验和虚拟双因素试验研究了扶蔗器的结构参数和运动参数对扶蔗效果的影响规律,并在此基础上进行了实验室台架试验以验证虚拟试验的结论。结果表明：在虚拟试验中,甘蔗最终扶起倒伏角随着下链轮转速的增加而增加,随着前进速度的增加而减小,呈线性关系。在台架试验中下链轮转速和机车前进速度对甘蔗最终扶起角度的影响数值结果略有差异,但各因素对扶蔗效果的影响趋势是一致的,证明虚拟试验的结论在给定条件下是可用的。     

基于虚拟现实的拖拉机双目视觉导航试验

针对农机导航系统的传统田间试验方式受作物生长状态的约束性较强,错过适当的作物生长时期将直接导致开发周期延长、成本增加等问题,该文提出了一种基于虚拟现实技术的拖拉机双目视觉导航试验方法。该方法以拖拉机为作业机械,苗期棉花为目标作物,在虚拟现实环境下建立田间作物行场景的三维几何模型,用于模拟田间试验场景;建立虚拟现实环境下的拖拉机物理引擎,根据实车参数及试验场景信息快速、准确地解算拖拉机的动力学参数,并且根据解算所得的状态参数在虚拟试验场景中实时渲染拖拉机的位姿状态;设计路径跟踪控制器,以经过双目视觉方法识别的田间路径为目标路径,根据拖拉机当前行驶路径与目标路径的相对位置关系解算并控制拖拉机前轮转向角度。以某型拖拉机参数为实车参数,采用大小行距方式布置5行曲线形态的苗期棉花作物行场景开展虚拟导航试验。拖拉机以不大于2 m/s的车速跟踪作物行时,平均位置偏差的绝对值不大于0.072 m、位置偏差的标准差不大于0.141 m;平均航向偏差的绝对值不大于2.622°、航向偏差的标准差不大于4.462°。结果表明:该文设计的拖拉机虚拟试验系统能够在虚拟现实环境下,模拟田间作物行环境开展基于双目视觉的导航试验,可为导航控制系统的测试及改进提供理论依据和试验数据。     

基于Unity 3D的中国古代农耕虚拟场景智能展示平台

中国传统农耕文化与精耕细作的农业精神是中国古代农业长期居于世界领先地位的关键因素。目前传播方式的限制阻碍了农耕文化与精神的传播和发展,鉴于此,提出一种结合虚拟现实技术开发虚拟农耕场景智能展示平台的方法。该研究提出的模型交互控制观察算法,精确地实现了模型的旋转与缩放查看;针对目前虚拟场景路径漫游中漫游物体角度不能变化的问题,提出一种物体朝向变化的虚拟场景漫游算法,使得路径虚拟漫游更贴合人的浏览角度。该研究基于Unity3D平台,采用3d Max建模工具,以C#为脚本语言设计并开发虚拟农耕场景智能展示平台。试验结果表明:虚拟农耕场景融合了交互与漫游技术,可还原古代农耕场景,宣传介绍典型生产技艺,为文化的展示提供参考。     

基于虚拟仪器技术的重力式种子精选机测控系统的研制

采用计算机虚拟仪器(VI)技术开发的重力式种子精选机测控系统，实现了选种过程的实时检测与控制。借助于Labview图形化编程软件，通过实时检测的千粒重值与预置千粒重值的比较，据此调整控制影响选种质量的工作台面纵向倾角(XL)、横向倾角(YL)、工作台面振动频率以及进入工作台面的风量(ZL)等工艺参数，从而达到重力式种子精选机选种参数的优化调整，保证精选种子的千粒重始终保持在预定水平。与传统的测试与控制方法相比，基于VI技术的重力式种子精选机测控系统测控更方便、显示更直观。     

基于Gray-EKF算法的智能农业车辆同时定位与地图创建

为了提高智能农业车辆在未知环境中同时定位与地图创建精度,将灰色预测理论和扩展卡尔曼滤波融合,提出了基于灰色扩展卡尔曼滤波的同时定位与地图创建算法。算法在传统的扩展卡尔曼滤波基础上,通过改进的滑窗灰色预测理论建立传感器的GM(1,1)观测预测模型,进而完成新息的计算。为了提高观测精度和抗干扰能力,系统使用了三目摄像机作为观测传感器,并提出了一种简易的权值标定算法。试验表明:精度权值标定后的三目摄像机具有较高的测量精度,16组测量数据中有12组的测量误差小于1%,并能减小由于干扰造成的误差。在30个人工路标的停车场环境中,车辆对路标x和y方向的观测误差均值为0.074和0.073m,自身定位误差为0.140m,误差均方差为0.048。在60个人工路标的停车场环境中,车辆对路标x和y方向的观测误差均值为0.061和0.068m,自身定位误差为0.109m,误差均方差为0.038。在60个人工路标的旱地环境中,车辆对路标x和y方向的观测误差均值为0.079和0.077m,自身定位误差为0.122m,误差均方差为0.049。研究认为,与传统的EKF SLAM算法相比,Gray-EKF SLAM算法具有更高的精度。     

植物工厂立体栽培系统多功能作业平台优化与试验

植物工厂中多采用立体栽培架进行育苗与栽培,立体栽培架上的栽培床搬运是其中重要一环。目前,栽培床多为人工搬运,存在劳动强度大、自动化水平低等问题。针对此问题,该研究研制了一种多功能作业平台,可实现自主循迹、定位和栽培床的自动搬运和输送。根据栽培床质量和立体栽培架高度要求,设计了升降机构,并确定了关键参数;研究了栽培床自动对接和自动输送机构,实现了栽培床的自动装卸;确定了基于RFID（Radio Frequency Identification）传感器的定位系统方案。采用STM32单片机作为自动控制系统的主控制器,自动控制系统主要包括导航系统、定位系统、通信系统、行走系统、升降系统、自动对接系统和自动输送系统等部分,并基于Android平台设计了人机交互界面,通过设置相应指令实时监控多功能作业平台的运动状态和作业参数。为评价多功能作业平台作业效果,以升降机构高度范围、前后定位偏差、高度定位偏差和平台与立体栽培架对接成功率为试验指标,进行了性能试验。试验结果表明,多功能作业平台升降高度范围为833～2 460 mm,前后定位偏差小于9 mm,高度定位偏差小于5 mm,对接成功率不小于96%,满足作业要求。该研究为进一步提高植物工厂立体栽培自动化水平提供了参考。     

菠萝采收机械低成本双目视觉平台搭建与田间试验

摘要：视觉系统是菠萝采摘机械的关键部件之一,可为采摘终端提供待采果实的位置导航信息。考虑到菠萝果形较大,易于识别,以及系统应用于农业领域,需尽可能降低成本。该研究选取双目视觉技术,采用低成本的CMOS视觉传感器,辅以三脚架、双目云台,以及计算机、软件系统,搭建低成本双目视觉标定平台;研究了标定模型及流程,并基于C++和OpenCV v1.1环境以及Matlab标定工具箱的软件环境平台,采用张正友标定算法,分别对视觉传感器进行标定试验,选取了适合本平台的标定方法。基于此平台和开发的菠萝果实识别算法,在湛江菠萝田间进行果实深度测量试验发现,果实测试距离小于1 m时,深度误差在6～8 cm范围内,经软件算法校正后,误差控制在2～3 cm范围内,该平台试验结果良好,表明低成本试验平台具有可行性。该研究可为菠萝采摘机器人视觉系统的开发提供参考。     

基于虚拟仪器技术的风机性能自动测试系统

针对我国风机性能检测多以手工为主，存在试验手段落后，劳动量大和测试结果不准确等缺点，采用先进的虚拟仪器技术，将传感器技术、计算机技术和测试技术结合起来，建立了基于虚拟仪器技术的风机性能自动测试系统，实现了试验数据的自动采集、风机转速的自动调节、风机运行工况的自动控制、试验数据的正确处理及性能曲线的自动绘制。整个系统具有界面友好、操作方便、功能齐全等优点。试验结果表明本系统增加了试验过程的稳定性，避免了人为的读数误差、计算误差以及相关数据不能同时记录所引起的试验结果偏差，提高了测试精度和试验效率。可广泛应用于科研院所和风机生产厂家，具有较高的推广应用价值。     

基于虚拟仪器的精确灌溉信息系统的研究

为了节约水资源,同时满足作物生长各个时期对水分的不同需求,需要建立能检测土壤水分信息和检测点的位置信息,并能自动控制执行机构的灌溉系统。应用虚拟仪器开发平台LabVIEW和数据采集卡结合各种传感器和GPS定位系统,实现了土壤水分的实时定位采集,并对获取的信息进行分析处理,并利用GSM把采集数据远距无线传输到服务器,在服务器端结合模糊控制技术,控制灌溉执行机构从而实现精确的水灌溉。     

基于长期定位试验的典型稻麦轮作区作物产量稳定性研究

为探讨长期施肥条件下作物持续稳产和高产的途径,利用始于1980年的江苏太湖典型稻麦轮作区水稻土长期定位试验,分析水稻和小麦不同年份产量数据和土壤养分数据,研究了长期不同施肥方式对作物产量稳定性的影响,以及作物产量波动和土壤养分变化相关性。结果表明：各处理试验小区水稻和小麦的平均产量均呈锯齿状波动,受气候和其他因素影响不同年份间的产量变动差异较大。数十年期间,各施肥处理包括对照的水稻和小麦产量均有增长趋势,水稻增产趋势较小麦明显,小麦产量年际间的波动较大。有机肥与化肥配施和秸秆还田较单施化肥或有机肥有更明显的增产效果。水稻产量的稳定性高于小麦,各处理水稻产量的变异系数（CV）较小麦低,而稳定性系数（SYI）较高。其中MPK（有机肥+化肥磷钾）处理的产量稳定性最高,而MNPK（有机肥+化肥氮磷钾）的稳定性最低。施化肥尤其是氮肥可能是造成产量稳定性降低的一个因素。氮肥是增产的主要因素,也可能是引起稻田生态系统稳定性降低的因素。水稻和小麦产量与土壤氮素之间的相关性较显著、相比旱季,在稻季条件下,水稻产量稳定性更高,且增产趋势更明显,说明稻田土壤生态系统可能稳定性较高,并且随着耕作年限的延长其稳定性有提高趋势。