基于3D激光雷达的鸡舍通道中心线检测方法

针对笼养鸡舍环境下光照强度弱、作业通道内狭小导致机器人巡检时通道中心线检测困难的问题,该研究利用3D激光雷达对鸡舍通道中心线进行获取。首先通过机器人搭载的3D激光雷达对鸡舍作业通道信息进行采集,利用直通滤波、地面点滤波、体素滤波、统计滤波和平面投影对获取的3D激光雷达点云数据进行预处理,获取XOY平面上的点云数据。通过改变K-means聚类初始点选择方式和聚类函数对预处理后的点云数据进行数据分类。利用改进RANSAC算法对分类后的数据进行处理,提取通道中心线。试验结果表明该研究提出的改进K-means聚类算法平均耗时6.98 ms,相较于传统的K-means聚类算法平均耗时减少了29.40 ms,准确率提高了82.41%。该研究提出的改进RANSAC算法中心线提取准确率为93.66%、平均误差角为0.89°、平均耗时为3.94 ms,比LSM算法得到的平均误差角高0.14°,平均耗时减少6.15 ms。表明该研究提出的鸡舍通道中心线检测方法基本满足笼养鸡舍环境实时自主导航的需求,为巡检机器人在鸡舍作业通道内进行激光雷达导航提供了技术支撑。     

外源褪黑素对低温胁迫下红树莓叶片生理特性的影响

【目的】为缓解红树莓初冬低温冷害,通过研究外源褪黑素(melatonin,MT)处理对低温胁迫下红树莓抗性的影响,明确MT对红树莓耐冷能力的作用及适宜浓度。【方法】以盆栽双季红树莓波尔卡为供验试材,在初冬降温时期,对叶面喷施不同浓度MT(0、50、100、150、200μmol·L^-1),研究其对低温胁迫下波尔卡红树莓叶片相对电导率、叶绿素含量、抗氧化酶活性和渗透调节物质含量的影响。【结果】在褪黑素处理后的第5天时,150μmol·L^-1MT处理的叶片相对电导率、MDA含量和可溶性糖含量值最低;叶绿素a、总叶绿素、可溶性蛋白质、淀粉含量及SOD、POD、CAT活性最高。【结论】在低温胁迫下喷施150μmol·L^-1MT可增加红树莓叶片抗氧化酶活性,减轻膜脂过氧化反应并调节渗透物质含量,从而有助于缓解胁迫伤害,提高红树莓耐冷能力。     

联合收获机喂入量监测系统设计与试验

为了能够实时、准确地获取联合收获机作业过程中的喂入量信息,设计了基于割台传动轴扭矩的喂入量监测系统,并建立了喂入量预测模型。该监测系统主要由信息感知模块、车载终端和移动终端构成。信息感知模块包括扭矩传感器、霍尔传感器和GPS模块等;车载终端将采集信息本地显示并打包上传;移动终端实现了对联合收获机作业参数的远程监测。在建立喂入量预测一元线性回归模型基础上,对扭矩信号进行了双阈值滤波和低通滤波。田间试验结果表明,该系统运行稳定,通信良好,一元线性回归模型预测决定系数为0. 755。滤波方法能够有效地滤除噪声,滤波后预测决定系数提高至0. 852,能够在一定程度上满足联合收获机喂入量监测的实际需要。     

基于线性回归的玉米生物量预测模型及验证

玉米生物量是评估玉米长势的重要参数,为了实现玉米生物量的快速测量,该文拟以玉米株高H、茎粗长轴L、茎粗短轴S为输入,建立玉米生物量鲜质量FW和干质量DW的预测模型。采用多元回归和逐步回归方法对平展型和紧凑型玉米的小喇叭口期生物量数据进行线性回归分析。结果表明,玉米茎粗长轴和茎粗短轴与玉米鲜质量和干质量的相关性高于玉米株高,多元回归模型H+L+S、L×S和逐步回归模型具有较高的拟合精度,其对玉米鲜质量、干质量的决定系数高于0.874和0.877,均方根误差分别小于7.363和0.801 g,且单因素方差分析表明,3个模型之间没有明显差异,模型交叉验证结果表明,3个模型都具有较好的稳定性和预测能力。应用上述3个模型对玉米大喇叭口期的生物量进行预测,预测结果表明,模型对平展型玉米的预测精度优于紧凑型玉米。对平展型玉米生物量的预测中,逐步回归模型预测效果最优,其对玉米鲜质量、干质量的决定系数分别为0.866、0.875,均方根误差分别为30.790和2.752 g,相对均方根误差分别为13.53%、11.41%。该研究表明,利用玉米株高、茎粗长轴、茎粗短轴可实现对玉米生物量的估测,且对平展型玉米具有较好的预测效果。     

基于三维点云的番茄植株茎叶分割与表型特征提取

针对当前温室番茄表型参数难以自动获取的问题,研究提出通过对三维点云进行配准、骨架提取以及分割从而自动获取苗期番茄植株株高、茎粗、叶倾角和叶面积参数的方法。首先通过机器人搭载机械臂在温室中自动获取多视角番茄点云,并通过配准得到完整植株点云;对番茄点云利用拉普拉斯收缩的骨架提取算法获取植株骨架,对骨架进行修正后分解为茎秆和叶片子骨架,实现茎秆叶柄分割;再通过基于区域生长的MeanShift聚类方法对叶片和叶柄进行分割;最后通过番茄点云获取株高、茎粗参数,通过骨架测量叶倾角,对叶片点云进行曲面拟合提取叶面积参数。试验结果表明,茎叶分割与叶片分割的精确率、召回率、F1分数和平均总体准确率分别为0.84、0.91、0.87、0.92和0.92、0.91、0.91、0.93。株高、茎粗、叶倾角和叶面积参数的提取值与人工测量值的决定系数分别为0.97、0.53、0.90和0.87,均方根误差分别为1.40 cm、1.52 mm、5.14°和37.56 cm2。结果表明该研究方法与人工测量值具有较强的相关性,可以为温室番茄的高通量自动化表型测量提供技术支持。     

融合里程计信息的农业机器人定位与地图构建方法

目前主流的农业机器人以低成本、低帧率的激光雷达作为即时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）的主要传感器,存在运动畸变和误匹配的问题。该研究针对这一问题提出了融合里程计信息的Gmapping建图算法,利用高频率里程计信息为每一个激光束匹配到近似的机器人位姿,获取机器人当前位姿下更为精确的激光数据,以减少激光雷达运动畸变对地图构建产生的影响。利用机器人搭载扫描频率为5 Hz的RPLIDAR A1激光雷达在玉米田及香蕉园中进行了SLAM建图精度测试试验。试验结果表明,在长度为12 m左右的玉米田区域,Gmapping建图算法的平均绝对误差为0.06 m,该研究算法建图平均绝对误差为0.01 m,相比于Gmapping建图算法降低了0.05 m,建图精度为99.5%;在长度为24.43 m的香蕉园区域,Gmapping建图算法的平均绝对误差为0.46 m,该研究算法建图平均绝对误差为0.07 m,相比于Gmapping建图算法降低了0.39 m,建图精度为99.1%。该研究算法有效地降低了低帧率激光雷达运动畸变对Gmapping建图的影响,可以基本满足农业环境下的高精度环境建图需求。     

基于WebGIS的农机多机协同导航服务平台设计

为向多台农业机械协同作业应用场景提供地图和导航服务支持,设计并开发了基于WebGIS的农机多机协同导航服务平台,该平台由GIS服务和农机调度2个功能模块组成。GIS模块基于GeoServer和JavaWeb提供网页端地图服务,在显示农场地图、实时标注农机位置的同时,也提供多农机导航结果的可视化显示功能;农机调度模块以路径规划算法和任务分配算法为核心,负责提供导航服务,在用户输入任务列表并调用服务的情况下,以GeoJSON格式返回各农机的任务分配以及路径规划结果。此外,为了筛选出满足平台需求且性能最优的算法,针对路径规划算法设计了算法性能对比实验,在导航距离近、中、远的3条路径上分别测试了基于A*、Bellman-Ford、Dijkstra、Floyd和SPFA 5种算法的路径规划算法,并对不同算法的执行时间和最优路径长度进行了对比;针对任务分配算法设计了不同任务数量场景下的仿真对比实验,在任务数量为8、10、14、18的场景下分别测试了基于蚁群算法和遗传算法的任务分配算法,并对两者的执行速度和最优路径长度进行了对比。结果表明：基于Dijkstra算法的路径规划算法在结果最优的前提下执行速度最快,平均单次执行时间为0.25ms。基于遗传算法的任务分配算法可以有效降低多机协同的路径代价,相较于随机生成的工作序列,路径代价减少50%~54%;相较于基于蚁群算法的任务分配算法,农机最佳路径长度减少19%~36%,执行时间减少51%~66%,平均执行时间在1s以内。开发的多机协同导航服务平台通过使用Dijkstra算法和遗传算法分别进行路径规划和任务分配,能够基本满足多机协同作业的实时性需求。     

基于功率测量的联合收获机喂入量检测方法研究

为了准确分析联合收获机不同喂入量检测方法的精度,提出基于割台主动轴功率和倾斜输送器功率的2种喂入量检测方法。以河北冬小麦作为试验对象,以新疆3型联合收获机为试验平台,进行了喂入量检测系统田间试验。喂入量检测系统包括割台主动轴扭矩传感器、倾斜输送器动力轴扭矩传感器、割台主动轴转速传感器和车载工控机等。对2种喂入量检测方法进行分析,根据试验数据分别建立计算模型,将2种方法的检测结果与实测结果进行对比,结果表明,基于割台主动轴功率的喂入量检测方法平均相对误差为19.6%,基于倾斜输送器功率的喂入量检测方法平均相对误差为16.1%。2种方法的检测精度在一定程度上能满足田间应用需求,基于倾斜输送器功率的喂入量检测方法检测精度稍高。     

基于Web-GIS的多机协同作业远程监控平台设计

为了实现对多机协同导航作业的实时远程监控,设计了基于Web-GIS的多机协同作业远程监控平台。该平台主要包括数据收发、数据存储、数据查询、数据显示和数据分析模块。其中,数据收发模块采用Socket技术实时接收多机位置和航姿等作业信息,并可以向车载终端发送远程控制命令。数据存储模块负责将接收到的作业信息存储到相应的SQL Server数据表中。数据查询模块用于多机作业历史信息的查询,并以表格的形式将查询结果呈现在网页中。数据显示模块结合Web-GIS技术,通过与百度地图服务器进行实时交互,实现多机作业轨迹的可视化显示。数据分析模块实时分析处理多机位置和航姿信息,对各农机进行决策分析和任务调度,从而实现多机协同作业。试验结果表明：平台具有良好的稳定性,能够实时显示多机作业轨迹和作业信息,并可以实现多机任务调度,从而满足多机协同作业需求。     

河北省太行山区综合开发治理研究及效果

太行山是京津冀晋豫的生态屏障和水源涵养地,也是著名的革命老区和最大的集中连片国家级贫困区。因其具有特殊的地理优势、政治地位和生态意义,各级政府多年来非常重视对太行山的综合开发治理。为了给太行山区乡村振兴和生态文明建设提供借鉴,总结了近40a来河北省太行山综合开发治理方面取得的研究进展,主要包括:辨识了太行山片麻岩区的景观生态经济资源特征是旱、薄、蚀、穷、低;构建蓄、集、整、改、排标准化治理工程技术体系;创建了3种山地生态经济林高效治理模式,即生态林、观赏林、经济林立体配置的生态经济林旅游模式——前南峪模式,生态林和经济林协调发展的生态经济林模式——富岗模式,丘陵区果草畜立体发展的经济林循环模式——绿岭模式;开发了优质核桃、苹果和板栗等特色经济林产业标准化技术体系。