割草机连续翻滚中翻滚保护装置的有限元分析

针对割草机在斜坡上工作时引起的连续翻滚工况,利用有限元非线性分析法建立了ROPS 有限元模型, 对ROPS进行强度分析,预测了车辆连续翻滚时ROPS构件的应力、变形及吸能,并预测了变形后的ROPS是否侵入驾驶员容身空间（Clearance Zone）。最后进行了翻滚试验验证有限元模型的准确性,结果表明：ROPS的有限元分析与试验结果吻合,翻滚过程中,ROPS 未进入驾驶员容身空间,有限元分析为车辆ROPS安全设计提供了可靠依据。     

基于深度学习的草坪树木检测方法研究

基于深度学习的草坪树木检测是割草机器人智能化的前提和关键。目前缺乏公共的草坪树木数据集且现有的目标检测算法轻量化程度低,为解决在算力有限的割草机器人上实现草坪树木目标检测的难题,提出基于优化Tiny YOLOV4算法的草坪树木检测算法。首先,利用手机的拍照功能在草坪环境实地拍摄、制作两种草坪树木数据集;其次,在原Tiny YOLOV4算法基础之上,通过通道多尺度变换设计增强模块与轻量模块,结合多分辨率融合的方法,提出优化Tiny YOLOV4算法;通过训练优化后的算法模型实现割草机器人草坪树木的检测。试验结果表明:该优化Tiny YOLOV4算法对草坪环境下的树木特征检测的平均精度均值为80.59%,比Tiny YOLOV3和Tiny YOLOV4分别提高6.18%和0.61%。其中,树干的检测精度分别提高2.33%和0.22%,球状树木的检测精度分别提高10.04%和1.00%。模型大小为16.19 MB,轻量化程度分别提高51.10%和27.85%。     

基于改进YOLOv5的割草机器人工作环境障碍物检测方法研究

为实现割草机器人在计算资源有限的情况下快速、准确地定位并识别工作环境中的障碍物，提出一种基于滤波器剪枝的改进YOLOv5s深度学习模型的割草机器人工作环境下障碍物的检测方法。首先，将YOLOv5模型中的Bottleneck残差块改为分层残差结构，以更细粒度地表示多尺度特征，同时增加网络感受野；另外，在残差块尾部加入SE模块，用来对特征图重新标定；其次，对改进后的算法进行滤波器剪枝；最后，针对割草机器人工作环境中的常见障碍物建立相关数据集，并使用剪枝后改进YOLOv5s作为深度学习模型进行检测。试验结果表明：改进后的YOLOv5模型大小减少188%，mAP增加0.1%。对改进YOLOv5模型进行剪枝后，比原YOLOv5模型计算量降低36.6%，模型大小降低333%，推理速度减少1.9 ms。剪枝后本文模型的mAP值分别比YOLOv4，YOLOv4-tiny，YOLOv3，YOLOv3-tiny高1.3%，9.5%，5.8%，22.1%。