农用轮式移动机器人视觉导航系统

从整体组成、农田环境中跟踪路径识别、机器人相对于跟踪路径位姿计算、系统实时性和鲁棒性改善、横向控制等几个方面对农用轮式移动机器人视觉导航系统进行了比较全面的研究。基于通用小型四轮拖拉机研制了农用轮式机器人实验原型样机,用人工绿篱模拟农作物行开展了初步实验,结果显示,原型样机在纵向速度为0．27m／s和0．94m／s时都能较好地跟踪绿篱边缘。     

基于ARM和DSP的双变量施肥控制系统设计与试验

设计了一种开度、转速双调节变量施肥机控制系统的嵌入式解决方案,该系统集GPS和GPRS于一体,开发了基于ARM和DSP双CPU架构的嵌入式系统平台。上位机利用ARM9和WinCE系统支持图形化人机界面和触摸操作,能够实现施肥生产过程的信息输入与作业状况的实时反映;下位机利用DSP/BIOS实时操作系统完成排肥口开度和施肥轴转速的电动机伺服控制。详细阐述了系统软硬件结构及总体设计方案。该系统软硬件具有良好的扩展性、实时性、灵活性。实际测试结果表明该系统能够快速准确实现肥料精准投送。     

番茄采摘机器人非颜色编码化目标识别算法研究

为了实现番茄采摘机器人在非结构化环境下对目标番茄的准确识别,提出了一种基于非颜色编码的番茄识别算法。通过Haar-like特征及其编码的方法,结合AdaBoost深度学习算法可以获得用于识别成熟番茄的分类器;并研究了Haar-like特征类型和AdaBoost学习训练次数对分类器性能的影响。所得强分类器对测试集中的番茄进行在线识别试验。试验结果表明,测试集中93.3%的成熟番茄能够被正确识别;同时该分类器还对光照变化、果实粘连以及枝叶遮挡等干扰具有较强的自适应性和鲁棒性,满足采摘机器人对目标识别的技术要求。     

基于时间序列分析的卡尔曼滤波组合导航算法

GPS广泛用于农业机械导航研究中,其定位误差信号一般存在明显的自相关性,不能满足组合导航中常用的卡尔曼滤波算法观测噪声为高斯白噪声的要求。为此,建立了GPS定位误差AR模型,结合卡尔曼估计结果来预测和修正GPS定位误差,再将修正后的GPS定位信息应用于组合导航中的卡尔曼滤波过程。试验结果表明,无论GPS接收机是在静止还是在运动条件下,处理后的定位误差信号自相关性都明显降低,近似为白噪声;目标路径直线时的最大跟踪误差约为0.15 m,为曲线时,最大跟踪误差约为0.3 m。该方法为低精度GPS应用于农业机械导航提供了可行途径。     

基于GSM的数字农业远程监控系统研究与应用

应用无线网络技术可实现农机作业过程和农田水利设施等的远程监控,为作物生长过程与产量、农业气象等信息的实时采集提供保障。探讨了基于GSM无线技术的数字农业远程测控系统组成结构,阐述了系统监控端软件的实现。在此基础上,采用自行研制的GSM远程通信控制器,开发了智能测产远程数据传输系统,并介绍了该系统的硬件组成和相应软件开发。在测产试验中对现场数据传输的实时性进行了测试,结果表明,GSM无线通信技术能满足农业远程监控的要求。     

基于时间序列分析的卡尔曼滤波组合导航算法

GPS广泛用于农业机械导航研究中,其定位误差信号一般存在明显的自相关性,不能满足组合导航中常用的卡尔曼滤波算法观测噪声为高斯白噪声的要求。为此,建立了GPS定位误差AR模型,结合卡尔曼估计结果来预测和修正GPS定位误差,再将修正后的GPS定位信息应用于组合导航中的卡尔曼滤波过程。试验结果表明,无论GPS接收机是在静止还是在运动条件下,处理后的定位误差信号自相关性都明显降低,近似为白噪声;目标路径直线时的最大跟踪误差约为0.15 m,为曲线时,最大跟踪误差约为0.3 m。该方法为低精度GPS应用于农业机械导航提供了可行途径。     

水田田埂边界支持向量机检测方法

提出了基于支持向量机的水田田埂边界线的检测算法。采用支持向量机分类算法代替传统的图像分割算法,分割水田图像,提高了在不同光照条件下田埂边界检测的鲁棒性。图像预处理阶段引入超像素分割算法,大大减少了后续图像处理的计算量,并为支持向量机的模型训练提供大量的样本。选取足够数量的超像素样本,提取其颜色特征和纹理特征,构成19维的特征向量,并作为训练支持向量机模型的输入。使用训练好的支持向量机模型识别新图像中的水田田埂区域,模型评价指标F1分数达到90. 7%。采用霍夫变换提取田埂边界,在NVIDIA的Jetson TX2硬件平台上,算法总运行时间在0. 8 s以内,有效满足了水田直播机的实时性要求。     

基于Android的农机导航管理系统研究与设计

农机自动导航技术是精准农业研究中的关键技术之一。为解决国内现有农机导航系统的人机交互体验差、信息化和智能化程度不高的问题,结合农机自动导航作业功能需求和Android移动平台的优点,设计并实现了一套基于Android的导航管理系统。系统包含农机作业参数管理、农田地理信息管理、作业路径规划、导航实时监控和历史作业数据管理等功能模块。将该系统应用于农田自动导航试验中,结果显示:系统运行稳定可靠,人机交互体验性好,能够有效实现农机自动导航中的管理和监控功能。     

采棉机智能监控系统CAN应用层协议设计

以4MZ-6A型六行采棉机为应用对象,搭建了基于CAN总线的数字化智能监控系统。以CAN2.0B协议帧结构为基础,解析扩展帧ID报文标识符的组成和含义,研究了基于CAN总线应用层协议的制定原则、方法及其实现。该协议在六行采棉机样机上应用试验表明:该应用层协议不仅能满足实际需要,而且还具有极强的移植性、扩展性,在其他大型农业机械或工程机械的监控系统中具有通用性。     

195柴油机功率油耗CAT系统的研制

本系统是在吸取ＢＳＹ－１型检测仪机械系统精华的基础上，而研制的一套完整的集机械、微电子、软件工程技术这一体的计算机辅助测试系统。实现了对扭矩、转速、功率、油耗的计算机辅助测试及曲线绘制。由于本系统采用了动态实时图象显示技术及在线数字屏幕输出，增加了系统的实用性、直观性。本系统可在几分钟内完成对１９５柴油机的功率、油耗测试，解决了目前国内机械式功率油耗测试仪安装操作复杂、测试精度低、误差大、计算繁琐