动载式水田土壤流变仪的研制

以四元件Burgers模型作为水田土壤的通用流变模型，通过将随时间随机增长的压力简化为时间的阶梯函数导出了动载条件下水田土壤的压力一下陷量一时间曲线，并提出了据此曲线用最优化理论计算土壤流变参数的方法；在此基础上，研制了一种基于虚拟仪器原理的动载式水田土壤流变仪。该种仪器可自动完成测量数据的采集、贮存及流变参数的计算。试验表明，该仪器所测的土壤流变参数与据静载下土壤的蠕变曲线计算的流变参数数值基本一致。     

农业机械导航技术发展分析

导航技术是农业机械在作业环境中进行自主控制的关键技术,目前是农业机械研究领域的热点。通过分析现有的国内外文献,从目前农业机械导航主要方式以及关键技术入手,阐述了国内外该领域的研究进展。详细介绍了广泛研究的GPS导航和视觉导航,同时简要地介绍了电磁导航、机械导航、激光导航、超声波导航、地磁导航等其他导航形式。对农业机械导航中的环境感知、导航控制、地图构建等关键技术进行了分析,指出了农业机械导航技术的未来发展趋势。     

基于LabVIEW的多通道数据采集系统设计

为了全面而精确地监测多种应用场合下的实时信息,本设计以LabVIEW为软件开发平台,采用PCI1710数据采集卡,运用虚拟仪器及其相关技术研制了多通道数据采集系统.结合所搭建实验平台,验证了此系统的可行性.实验表明,该系统操作简单,具有显示实时数据曲线的功能,能够方便地完成对各种数据的全面监测.     

农用开放式智能移动平台研制

研制了一种作为农田智能化作业前提和基础的农用履带式智能移动平台。该平台主要包括机械系统和控制系统。移动平台能够实现田间自主导航,且具有一定的开放性,可满足农田多种智能化作业的要求。用VC++6.0编写了自主导航控制程序,开发了人机交互界面。样机在江苏省丰县果园进行了导航实验。结果表明:在组合导航模式下,该智能移动平台自主导航性能稳定,直线路径最大跟踪误差为0.05 m,曲线路径最大跟踪误差为0.11 m。     

基于全景视觉的智能农业车辆运动障碍目标检测

为了满足智能农业车辆安全正常作业,提出了基于全景视觉的运动障碍目标检测。与传统的单目和双目视觉相比,全景视觉具有360°无盲区检测的优点。首先系统使用多线程技术采集多目视觉图像,并用改进RANSAC-SIFT算法进行特征点提取与匹配,进而拼接全景视觉图像;其次采用改进的CLG光流法处理全景图像,检测运动障碍目标。试验表明：基于多线程技术和改进RANSAC-SIFT的全景拼接算法,与传统SIFT算法相比,平均提高特征点匹配准确度25.6%,加快运算速度25.0%;采用改进CLG光流法进行运动障碍检测,平均检测时间为1.55 s,检测成功率为95.0%。     

基于分层结构的智能农业车辆导航数据采集与处理系统

为了满足智能农业车辆导航数据多传感器采集的需要,提出了基于分层结构的数据采集与处理系统设计方案。该方案将系统分为设备层、采集层、通讯层、数据层和数据处理层5个层次。各层独立设计,且为相邻层提供接口。首次提出归一化综合距离理论,用于数据处理过程中的异常数据剔除,采用均值滤波抑制噪声。试验表明：系统能够实时、正确地对导航数据进行采集,各传感器工作正常,CAN协议合理,分层结构的设计方案可行。同时,采用归一化综合距离法和均值滤波能够正确剔除异常数据,有效抑制噪声数据。     

自主移动农用机器人导航系统故障诊断分析

通过对自主移动农用机器人运行过程数据序列的统计辨识,逐步累积故障识别能力,建立有效的故障诊断体系。运用时间序列分析法对正常和故障情况下导航系统中定位部件GPS输出随机信号进行分析,得到判断GPS性能故障的方法。建立GPS随机漂移数学模型AR(p)模型,并采用K-L(Kullback-Leibler)信息测度检测法构造相应的信息距离差别函数进行系统状态检测。利用该时序分析法能够有效地检测出系统故障。     

基于纹理频谱的农田景物区域检测

为实现对复杂农田景物区域检测,将原始图像做多层直方图均衡化预处理,然后基于边缘的存在会干扰所在局部区域的纹理特征的思想,提出了一种基于纹理谱的区域检测方法;并以收获季节农田景物区域检测为例,通过实验证明这个方法是可靠的,能够得到期望的有效区域。     

基于稳定抓取力学模型的末端执行器控制器设计

以苹果采摘机器人末端执行器稳定抓取为目标,建立了二指末端执行器抓取苹果的力学模型,提出了利用加速度传感器反馈进行优化控制的方法并设计基于BP神经网络和PID控制的自适应控制器。     

果蔬采摘机器人末端执行器研究进展与分析

农业机器人是未来智能农业机械的发展方向之一.末端执行器的工作直接关系到采摘机器人整个采摘作业能否准确、高效.分类综述了果蔬采摘机器人末端执行器的特点和国内外研究现状,介绍了几种典型的果蔬采摘机器人末端执行器的研究成果.分析了影响果蔬采摘机器人末端执行器实用化的因素:采摘准确率、采摘速度、工作环境适应性和通用性等.指出了研究开发末端执行器的方向与关键技术.