超声波果树冠层测量定位算法与试验

本文利用姿态航向参考系统、RTK-DGPS和超声波传感器,研究超声波果树冠层扫描时探测点在大地坐标系下的定位问题,建立了定位算法以校正车身倾斜对测量点位置计算的影响。文中考虑了车体的位置和姿态角信息以及超声波传感器安装的位置角度关系,利用一次、二次坐标转换建立算法模型,求解得到超声波探测点的绝对坐标位置。并利用农用拖拉机进行了直线行走试验和果树冠层扫描试验,其中的直线行走试验验证了校正模型的正确性。试验表明：通过姿态角和位置信息等建立的校正模型,消除了车体姿态角变化的影响,能正确解算作业车上任意点的大地坐标位置和冠层上超声波传感器探测点的大地坐标位置,使作业车辆在不平路面上工作时仍能准确地测绘出果树冠层形状。     

基于CAN总线的分布式插秧机导航控制系统设计

为了提高插秧机自动导航系统的可靠性,设计了一种基于CAN总线的分布式控制系统。系统由1个主控节点和3个从节点组成。主控节点采用AT91SAM9261 ARM处理器,负责根据RTK GPS数据和电子罗盘数据决策适当的控制指令;3个从节点选用C8051F040单片机,分别实现转向控制、变速控制以及插秧机具升降控制;并根据CAN2.0总线协议,制定了插秧机自动导航系统主从节点数据传输通信协议。控制系统在久保田SPU－68型插秧机上进行了道路跟踪试验和田间作业试验,结果表明,采用基于CAN总线的嵌入式分布式导航控制系统保证了数据实时传输,插秧机能够自主完成路径跟踪、转向、变速以及插秧等操作。其中道路直线跟踪误差小于0.05 m,田间作业试验直线跟踪误差不大于0.2 m,插秧行距为30 cm,能基本满足水田插秧作业要求。     

水稻收获转运双机协同自主作业策略与试验

针对水稻收获机与转运车双机协同自主作业环节多、粮食转运过程复杂等问题,该研究设计了一种基于有限状态机（FSM,Finite State Machine）的水稻收获机与转运车协同作业策略。分析了水稻收获机与转运车协同作业模式,建立有限状态机模型。首先,基于作业环节设计触发条件、评估方法和执行流程等基础模块;然后,根据双机协同的各项状态建立状态信息矩阵;最后,依据协同触发事件与状态转移的逻辑设计状态转移链。构建协同作业时分复用控制逻辑框架,并运用Stateflow软件进行仿真分析,为验证所设计策略的田间实际作业效果,搭建了履带式水稻收获转运双机协同试验系统,收获速度为0.8 m/s,收割幅宽1.9 m,共28条收获边,协同路径选择在短边的机耕道上,连续协同工作时间大于120 min,采用套圈路径自主收获0.7 hm2水稻,期间共进行6次自动协同转运作业,将所收获的粮食转运到卡车上。试验结果表明,该策略可以实现水稻收获/卸粮转运自主作业,收获效率为0.35 hm2/h,为实现水稻收获双机智能转运协同功能奠定了基础,可为水稻无人农场建设提供技术支持。     

农机具自动调平控制系统设计与试验

为了使农机具在田间作业时保持水平,该文设计了一种农机具自动调平控制系统。采用拖拉机横向倾角卡尔曼滤波算法融合加速度计和陀螺仪2个传感器数据获得拖拉机实时倾斜角度,直线位移传感器测量调平液压油缸伸长量并建立农机具和拖拉机的相对倾斜角度转换函数,通过控制电磁换向阀实现农机具水平控制。在三轴多功能转台上对拖拉机倾角实时测量算法进行了测试,并在田间对农机具自动调平系统进行了试验,结果表明,拖拉机横滚角传感系统能在动态条件下准确地测量拖拉机实时倾角,在转台上测量角度平均绝对误差≤0.15°,均方根误差≤0.18°,在水田激光平地机作业时测量角度平均绝对误差0.40°;自动调平控制系统能较好地实现平地铲调平控制,平地铲倾斜角度平均绝对误差0.52°,均方根误差0.24°,最大误差1.15°,相对于原水田激光平地机水平控制系统控制精度提高了0.5°。该研究为农机具水平自动调平提供了方法,能够提升农机具作业质量。     

基于AutoTrac的导航控制参数整定方法试验

AutoTrac是领先的农业机械导航系统。田间作业环境的复杂与精细作业效果,要求人工经验实时调整转向灵敏度等最多9个导航控制参数。基于Taguchi法则设计正交试验整定AutoTrac关键灵敏度参数,并在约翰迪尔XUV825i全地形车上进行验证。在不同速度、土壤条件下进行RTK差分信号直线轨迹模式试验,先粗调后细调,建立行驶振荡与稳态横向偏差均方根误差两个指标整定稳态转向灵敏度、横向误差调整灵敏度和方向误差调整灵敏度优化区间。试验表明:速度、土壤条件的不同会明显影响系统稳态运行;该方法可在较少试验次数下整定关键导航控制参数,且所得参数优化区间经验证具有较强的鲁棒性与通用性。该文为导航控制参数自适应调节系统研制打下基础,可推广运用至其他导航系统。     

基于超声波传感器和DGPS的果树冠径检测

为实现果园果树的仿形精确喷雾，适时获取果树冠径信息，采用超声波传感器，GPS接受机和电子罗盘等在拖拉机上建立了一套果树冠径检测试验系统。并在室外对5个圆柱规则外形树冠进行了检测试验。试验分别采用4种树冠直径检测计算方法，并选择0.31 m/s和0.65 m/s两种不同拖拉机行驶速度进行检测。采用误差分析的方法检验果树冠径检测系统的实际检测效果。误差分析表明拖拉机分别以0.31 m/s和0.65 m/s速度行驶时，应用超声波探测果树树冠两个轮廓边缘计算5个树冠直径的平均相对误差分别为5.54%和5.80%。用电子罗盘和DGPS数据进行加权平均融合修正拖拉机行驶轨迹，由超声波检测到的果树两个轮廓边缘的位置信息计算果树直径，在两种检测速度下的平均相对误差为14.38%。研究结果为果树仿行喷雾控制和果园果树生长信息采集提供了技术方法。     

喹乙醇在鸵鸟养殖业中的应用

喹乙醇是一种畜禽促长剂，并且具有良好的抗菌、抗球虫作用。现将在鸵鸟养殖中的应用介绍如下。１　防治疾病用喹乙醇治疗鸵鸟细菌性腹泻效果较好。与速服宁、百病消等药物相比具有价格低、疗效可靠等特点。１９９８年１１月１０日，２只４月龄鸵鸟发生腹泻（棕红色粪便），初步诊断为细菌性肠炎，应用硫酸庆大霉素８万ＩＵ，黄莲素２ｍＬ，复合维生素Ｂ注射液２ｍＬ。１次肌肉注射，并口服痢特灵。每天２次，连用３ｄ，病鸟康复。２ｄ后复发，应用喹乙醇（含量为９８％）逐只投服，每只每次２００ｍｇ，每天１次。２ｄ后腹泻停止，又喂１ｄ…     

株间除草装置横向偏移量识别与作物行跟踪控制

株间机械除草技术与装置能有效摆脱田间除草的繁重体力劳动并消除化学除草方法所带来的危害,株间机械除草装置的牵引拖拉机在跟踪作物行时总会产生航向偏差,导致除草装置出现横向偏移,甚至无法进入除草的株间区域,同时还会增加伤苗率。为增大株间机械除草的作用区域和降低伤苗率,该文提出了通过作物行信息识别出株间机械除草装置与作物行横向偏移量的方法,并设计了株间机械除草作物行跟踪机构和控制器,实现了株间机械除草跟随作物行。采用正弦波和三角波2种标准信号作为横向偏移补偿量信号,对作物行跟踪控制器的性能进行了测试,试验结果表明：作物行跟踪控制器能较好地控制除草装置跟随横向偏移补偿信号,前进速度为0.5 m/s时正弦波信号跟踪最大误差10 mm,平均误差0.8 mm,三角波信号跟踪最大误差11 mm,平均误差1.2 mm。除草试验表明,作物行跟踪控制系统能较好地控制株间除草装置跟踪作物行,在0.5 m/s前进速度下跟踪最大误差为20.8 mm,平均误差2.5 mm;作物行跟踪控制明显减少了除草爪齿未进入株间区域的比例,在300 mm株距下,可保证93.3%的株间区域有除草爪齿进行除草作业,在200 mm株距下为85.9%;作物行跟踪控制降低了除草爪齿对作物的损伤,伤苗率从20%以上降到了12%以内,提高了株间机械除草的作业效果。     

我国智能农机的研究进展与无人农场的实践

智慧农业是现代农业的高级形式,无人农场是实现智慧农业的重要途径,智能农机是无人农场的物质支撑。本文以植物生产为例,介绍了智能农机的智能感知、自动导航、精准作业和智慧管理4项功能在智慧农业中的地位和关键技术的研究进展;介绍了华南农业大学集成相关智能农机创建水稻无人农场的实践和无人农场的5个特点,包括耕种管收生产环节全覆盖、机库田间转移作业全自动、自动避障异况停车保安全、作物生产过程实时全监控和智能决策精准作业全无人。在2020年的中稻和2021年的早稻生产中,水稻无人农场的稻谷产量均高于当地的平均产量,表明了其巨大的发展潜力。无人农场的建设为解决“谁来种田”和“如何种田”的问题提供了重要途径。     

基于机器视觉的株间机械除草装置的作物识别与定位方法

株间机械除草技术可进一步减少化学除草剂的使用,有利于环境保护和农业可持续发展.为实现智能化的株间机械除草装置自主避让作物并进入株间区域,该研究提出了一种株间机械除草装置的作物识别与定位方法.利用2G-R-B方法将作物RGB彩色图像进行灰度化,再选用Ostu法二值化、连续腐蚀和连续膨胀等方法对图像进行了初步处理.根据行像素累加曲线和曲线的标准偏差扫描线获得作物行区域信息,以作物行区域为处理对象,利用列像素累加曲线、曲线标准偏差和正弦波曲线拟合识别出作物,并结合二值图像中绿色植物连通域的质心获得作物位置信息.试验结果表明,该方法可以正确识别出作物并提供准确的定位信息,能适应不同天气状况、不同种类的作物,棉苗正确识别率为95.8%,生菜苗正确识别率为100%,该方法为株间机械除草装置避苗和除草自动控制提供了基本条件.