国外农机向智能化发展

耕作机械智能化。美国东伦敦综合技术学院土地管理系研制成功一种激光拖拉机，利用激光计算机导航装置，不仅能够准确无误地测定其所在位置及运行方向，使误差不超过25厘米，而且能够根据送入农场计算机中心的电子图表，查找出该处土地的湿度、化学成分、排水沟位置和其它一些特点，准确计算出最佳种植方案、所需种子、肥料和农药数量等。一人在室内荧屏前可操纵多台激光拖拉机进行耕作，耕作速度快，且可减少种子、化肥和农药消耗，节约生产成本50％，提高作物产量20％。     

GPS导航轮式试验车的系统设计

基于GPS引导技术,面向田间作业,设计了用于试验研究的轮式自动导航试验车。该车机械部分采用常规材料加工而成,并选择通用标准零件;控制部分采用通用微电子元器件及普通计算机系统。该车具有成本低、制造容易等特点。试验表明:该车载重量高,运行平稳,操作灵活,可用于GPS导航试验研究、轻型农机具自动作业研究等方面。     

农业机械化自动导航技术研究

我国作为农业大国,在当前农作物市场的不断发展下,对农作物生产量的需求逐渐加大。在 高新技术的支持下,农业生产形式由传统的机械化逐渐转变为自动化、智能化,极大提高生产产量。 基于此,文章以自动导航技术为切入点,阐述自动导航技术在农业机械化中的应用价值,对农业机械 化自动导航技术及其发展趋势进行相关探讨。     

基于改进蚁群算法的农田平地导航三维路径规划方法

为解决农田平地机无人驾驶作业时缺乏局部规划,进而实现平地路径在线调整的问题,以平地作业土方合理运卸且路径最短为目的,提出了一种基于改进蚁群算法的农田平地导航三维路径规划方法。基于农田三维地势模型,采用改进的蚁群算法规划三维路径：以平地作业土方运载为决策方向,建立新的路径搜索节点,对比平地机作业时平地铲运载土方量和经过栅格计算所需的挖填土方量,根据土方运载任务设置信息素更新规则和启发函数,获取农田平地的最佳三维路径;基于平地机的运动学模型,设置农田平地机转向约束条件,根据约束条件对路径进行平滑优化,并建立三维路径规划的效果评价标准。仿真结果表明：相比于原始蚁群算法,该方法的路径规划效果评价指标提高33.3%以上,可以更好地指导农田平地机实现局部平地任务,而且大大缩短了路径生成时间和路径长度,使路径更为平滑,更适用于辅助农田平地的自动导航作业。     

苹果采摘机器人本体导航系统设计与研究 —基于极限学习机与图像处理

首先介绍了苹果采摘机器人本体模型,采用图像预处理提取苹果园区路径图像的特征值;然后,基于极限学习机的路径导航模型计算和求解苹果采摘机器人本体的最优导航路径,并利用MatLab软件进行了路径导航仿真试验。试验结果表明:该系统具有很好的避障和路径导航能力,能够有效规划出最短的避障路径,从而达到智能导航的目的,验证了整个系统的可靠性和可行性。     

基于单片机控制的农用无人机导航研究

为进一步提升农用无人机导航控制系统的精度和时效性,在深入理解农用无人机的工作原理及部件组成的基础上,结合单片机控制机理对农用无人机的导航控制系统进行了设计。通过硬件部件配置选型匹配及参数设定等环节实现高准确度的导航信息获取传输,并对软件控制程序进行优化处理,实现后台实时性的无人机位姿调整且进行了导航控制试验。试验结果表明:在单片机控制程序下的农用无人机自主导航系统可实现整机的转速和方向控制,且对比经度和纬度信息,可实际飞行数据与试验飞行数据的最大误差为1.425 1m,满足农用无人机导航控制系统要求。该研究可为农用无人机深度优化提供思路,同时也可用于其他喷洒自控装置的设计开发,具有一定的推广价值。     

分布式视频编码技术在收割机快速导航系统中的应用 —基于DSP块

首先介绍了分布式视频编码DVC技术和收割机快速导航系统平台架构,然后根据大豆距离数据的空间分布建立了收割机工作区域模型,最后从软硬件两部分介绍了DSP控制系统的硬件和软件框架。试验结果表明:针对复杂地形收割作业时,系统能够规划出最短工作路线,实现了收割机的快速导航功能,证明了系统的有效性和可行性。     

除草机器人视觉导航中路面检测方法研究 —基于DSP图像深度处理

除草机器人是自主作业水平较高的一种新型农机设备,由于作业环境复杂,其作业质量和效率受视觉导航系统的影响较大。为了提高除草机器人视觉导航系统的精度及实时处理图像的效率,将DSP图像处理技术引入到了视觉导航系统的设计上。为了验证方案的可行性,结合MatLa软件对系统的图像处理能力进行了仿真实验,首先将采集图像利用MatLab处理为CCS的数据文件,然后传送给DSP处理器进行处理,最后将处理数据利用CSS传给MatLab软件进行图像显示,验证其是否能够成功的提取导航线位置。     

农用车辆路径跟踪预瞄控制研究 —基于免疫模糊PID算法和视觉导航

在无人驾驶农用车辆过程中,由于作业环境的复杂性,往往会遇到一些突发状况,如急转弯或者突然出现障碍物等,目前的视觉导航技术一般都是获取路径信息后直接进行反馈调节,在遇到突发状况时难以有效的工作。为此,将跟踪预瞄加反馈控制器引入到了无人驾驶农用车辆自动导航系和控制系统中,并使用免疫模糊PID算法对控制系统进行优化,以提高控制的效率、精度及自动化程度。为了验证该方法的可靠性,模拟农用车辆的作业环境,对控制算法的精度和效率进行了验证。仿真结果表明:采用免疫模糊PID算法具有较高的控制精度,且运算效率高,如将其使用在农用车辆自动导航和控制系统中,对于提高导航的精度和智能化程度具有重要作用。