分级搜索GPS载波相位定位解的遗传算法

面向精准农业领域研究开发低成本、高精度的GPS测量系统需要解决GPS载波相位整周模糊度问题，应用模糊度函数法结合浮点数遗传算法搜索定位解是有效的方法。针对遗传算法适应度函数多峰特征的搜索问题，提出分级优选遗传搜索算法。该方法可以提高整周模糊度解的搜索可靠性、稳定性和实用性。通过对大型喷灌机高精度定位、导航系统田间试验数据的验证，表明该算法可行，相对于基本的浮点数遗传算法，搜索正确解的可靠性提高近100倍，而运行时间可减少28．6％。     

拖拉机自动转向系统容错自适应滑模控制方法

为提高拖拉机自动转向系统的可靠性,该文提出了一种具有前轮转角容错检测能力的径向基函数(radial basis function,RBF)网络自适应滑模控制方法。综合考虑拖拉机姿态信息和控制输出,基于卡尔曼滤波算法推导得出拖拉机前轮转角的两个估计值,并结合角度编码器实际测量值设计了前轮转角容错检测输出算法;以容错输出算法的输出值作为状态量,提出一种利用RBF网络进行干扰补偿的前轮角度自适应滑模控制方法,并通过仿真试验验证了算法的有效性。开展了拖拉机前轮转角容错检测和自动控制试验,结果显示:基于侧向加速度的转角预估值最大误差为2.94?,均方根误差为0.81?;基于横摆角速度的转角预估值的最大误差为1.73?,均方根误差为0.12?;当人为施加故障干扰时,算法可以提供容错的转角输出;拖拉机转向控制系统可以快速跟踪期望前轮角度且超调量较小,最大控制误差为0.21?,均方根误差为0.07?。试验结果表明,容错自适应滑模控制方法提高了自动转向控制系统的可靠性和准确性,有助于解决拖拉机前轮转角测量装置故障率高的问题。     

福建农村居民消费结构比较分析

根据福建农村居民2000~2009年收入和消费支出相关数据,把农村居民消费支出分为食品、衣着、居住、家庭设备、用品及服务、医疗保健、交通和通讯、文教娱乐用品及服务、其他商品和服务等消费支出,从纵向变化上、不同设区市间、不同收入群体、城乡家庭间比较分析福建农村居民消费结构的特点。     

NF-752型履带式拖拉机自动驾驶系统

为了提高自动驾驶系统对车身纵向速度和滑移工况等影响因素的自适应能力,提出了一种基于航向预估模型的路径跟踪控制算法。首先对NF-752型履带式拖拉机进行适应性改造,将其手动转向机构和无级变速机构改造为大扭矩舵机控制,通过绝对值编码器测量两侧履带转速,利用RTK-GNSS定位系统测量车辆地理位置和车身速度,结合车载计算机和底层控制器搭建了自动驾驶系统试验平台。然后以车身速度和两侧履带速度为状态变量,考虑履带滑移率建立了航向预估控制模型,进而提出了一种基于航向预估模型的路径跟踪控制方法。最后在沥青路面分别以低速（1 km/h）、中速（5 km/h）和高速（9 km/h）进行了直线路径跟踪试验,结果显示,在不同作业速度条件下,路径跟踪误差无明显差异,最大跟踪误差为-2.00 cm,标准差为0.93 cm。进行了田间曲线路径跟踪试验,结果显示,当拖拉机以6 km/h速度跟踪曲线路径时,跟踪误差优于10 cm,在滑移区域无明显误差增大现象。试验表明,提出的航向预估控制方法对作业速度有较好的适应性,一定程度上克服了滑移现象对控制精度的影响,可满足履带拖拉机耕整地作业精度要求。      

精准农业的信息获取技术

介绍了田间信息采集技术的研究概况以及在精准农业生产和农机工程中的应用。对全球定位系统GPS，遥感系统RS、联合收割机测产系统、土壤养分测量和杂草自动识别技术在精准农业体系中作为信息获取手段的研究，开发与应用情况进行了综述，并指出应用近、中红外分析技术进行土壤养分快速测量的方法将是我国土壤数字化研究的新的途径之一。     

基于机器视觉的苗期杂草实时分割算法

对利用植物的位置来识别作物苗期田间杂草的方法进行了研究。根据苗期田间植物的位置特征 ,建立了基于机器视觉的分割苗期田间杂草的算法 DBW。通过比较分析各种算法的分割效果图和所耗费的时间 ,运用超绿色法灰度化原始图像 ,然后应用最大方差自动取阈法二值化图像 ,最后运用种子填充算法分割作物和杂草。研究表明 ,算法 DBW在实时性方面表现出一定的优越性 ,处理一幅 5 4 4× 117像素的图像只需大约 6 0 ms     

近红外光谱分析中定标集样品挑选方法研究

介绍了目前常见的几种定标集样品挑选方法：含量梯度法、Duplex法和Kennard-Stone法,并提出了新的挑选方法：GN距离法.该方法以全局距离来界定定标集样品范围,以邻域距离来剔除相似样品,根据不同的全局和邻域距离组合挑选出定标集样品建模,根据计算所得最小交叉验证误差SECV来确定最合理的定标集样品.通过实例,讨论比较了上述4种方法优缺点.结果表明：GN距离法能够在保持原始样品集覆盖范围的基础上,适量剔除异常样品,GN距离法挑选出的定标集所建模型具有较低的模型复杂度、较高的相关系数和较好的模型预测能力.     

基于机器视觉的草地蝗虫识别方法

为了准确、自动地提取蝗虫信息进行蝗灾测报,提出了一种基于机器视觉的草地蝗虫识别方法,用于超低空蝗灾预警系统所自动采集的视频中草地蝗虫头数信息的提取。该方法先根据跃起草地蝗虫的背景构成,把原始图像分为天空子图像和草地子图像;然后,采用帧间差分法检测两子图像中的运动区域;最后,运用蝗虫的形态特征因子对检测的运动区域进行再分类,识别跃起蝗虫。把自动识别的跃起蝗虫头数,带入建立的跃起蝗虫头数与和地面蝗虫头数之间的数学模型中,从而得到地面蝗虫的数量,进行地面上草地蝗虫的间接计数。试验结果表明:跃起草地蝗虫的识别率为80%～100%,由建立跃起蝗虫和地面蝗虫的之间模型计算的地面草地蝗虫的精度大于80%。因此,基于机器视觉的草地蝗虫识别方法能满足蝗虫精准测报的要求。     

基于色度和形态特征的蝗虫信息提取技术

采用基于数字图像处理技术的蝗虫(以粤北腹露蝗为例)自动识别和计数方法,计算新型超低空蝗灾预警系统自动采集视频中的蝗虫数量.根据灰褐色蝗虫与以绿色叶片为主的栖息地之间的颜色差异,利用基于色度空间的图像分割方法从蝗虫栖息地中分割蝗虫区域,然后利用蝗虫区域面积和分散度提取单个存在的蝗虫,根据群居蝗虫个体大小基本一致的特性,由单个蝗虫的平均面积计算蝗虫数量.试验结果表明:蝗虫区域的识别计数精度大于85%.     

农资仓储脉冲超宽带室内定位系统设计与试验及误差分析

针对仓储环境下农资物品与自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)的定位精度低的问题,开发了适用于农资仓储环境下的脉冲超宽带技术(impulse radio-ultra wide band,IR-UWB)室内定位系统。采用双面双程测距(symmetric double sided-two way ranging,SDS-TWR)方法,建立了考虑时钟频偏等因素的到达时间(time of arrival,TOA)定位系统模型。研究表明定位系统计算所带来的误差主要来源于距离测算方法和节点位置计算方法 2方面,在这2方面提出了相应的解决办法,包括测距算法的选择,基站的布置等。最后,以DW1000射频芯片为硬件基础,设计了定位系统移动站和基站节点,并在农资仓库的环境中分别进行了静态测距试验、静态定位试验、以及动态定位试验。试验表明:静态测距精度优于50 mm,静态定位精度优于50 mm,动态定位试验精度优于85 mm。综合结果表明,该文搭建的系统可满足农资物品定位的实际应用要求,可为室内农资仓储环境下AGV的定位和导航提供参考。