乡村振兴背景下农业装备应用技术专业人才培养模式的转型方向和路径探索

农业装备是现代农业的重要支撑,农业装备应用技术专业人才是现代农业发展的人才保障。在实施乡村振兴战略的新时代背景下,培养懂农机、爱农村、爱农民的高素质技术技能型农机人才是实施乡村振兴战略的迫切需要,是现代农业产业发展需要。为更好地服务乡村振兴战略,服务现代农业产业发展,农业装备应用技术专业人才培养模式必须创新和转型,通过构建“三自主四结合”人才培养模式,重构专业课程体系,加强产教融合,校企协同育人,探索了一条更好地服务乡村振兴战略的农业装备应用技术专业人才培养之路,成效显著。     

以现代农业现代化发展为契机,打造农林院校机电专业特色品牌——以江苏农林职业技术学院机电专业成长为例

随着社会的不断发展,现代农业已经变成国民经济中具有较强竞争力的现代产业。作为农林高职院的机电专业,要想长远发展,必须为现代农业服务,走出自己的特色,依托农林学院的优势资源,走产学研用合作培养之路,培养出有农林特色的机电专业创新型人才,打造属于农林高职院的机电专业的特色品牌。     

基于Mission Planner的多功能水产养殖作业船自主导航控制系统设计与实现

针对目前市场对水产养殖产品需求日益旺盛,而水产养殖设备自动化程度低、人工成本高等问题,设计一种基于Mission Planner开源地面站和GNSS(Global Navigation Satellite System)结合的多功能自主导航水产养殖作业船。该系统装置由明轮动力船、APM控制器、Mission Planner地面测控等系统组成。作业船有手动和自动导航两种控制模式,可以实现巡线、增氧、投饵、施药、水质监测等功能。在自动导航模式下,利用Mission Planner地面测控系统的通信模块、地图模块、数据保存模块和数据交互模块,可以实现无人船的航迹点路径规划、目标点读取、创建巡线任务以及显示作业船位置和航行轨迹等功能,规划船体指定的作业航线,实现全水域自主航行作业。使用该作业船进行GNSS—GPS北斗系统定位和作业船自动导航对比试验,系统试验结果表明作业船的定位误差控制在30 cm以内,自动导航模式下船体在转弯与直行时偏离航道的最大误差分别为0.37 m和0.09 m,基本符合实际作业的精确度和安全性要求。本文可为今后开展全自动水产养殖技术设备的研发提供理论和实践参考。     

设施草莓智慧生产管控系统设计与实现

针对设施草莓生产过程中环境参数采集和控制可靠性差、水肥调控粗放等问题，设计开发一种设施草莓智慧生产管控系统，包括生长环境信息感知系统和设施内的环境调控系统2个部分。结合多传感器数据融合算法和专家决策控制系统模型，提高环境参数采集的准确性和真实性，保证草莓各生长阶段对生长环境和水肥需求的精准控制。目前系统在示范园区内的草莓玻璃温室运行良好，水肥利用率与环境调控能力分别提高82.1%和35.5%，草莓产量、品质也有大幅度提高。     

自动驾驶拖拉机轨迹跟踪研究

为解决自动驾驶拖拉机的轨迹跟踪问题,本文以东风954拖拉机为原型,建立二自由度运动学模型,推导出线性化自动驾驶拖拉机跟踪误差模型,提出一种基于模型预测控制的轨迹跟踪方法。通过Matlab对轨迹跟踪进行仿真,并在现场对系统进行试验。仿真结果表明AB线的入线性能良好,入线后直线度偏差较小。现场试验表明前进和倒车时,与参考轨迹线距离相同时,速度越快,入线米数越远。在不同车速、车身与参考轨迹成不同角度时,入线后跟踪轨迹与参考轨迹的偏差都在1 cm以内,证明该控制器可行,具有良好的精确性和稳定性。     

拖拉机液压与电动2种自动驾驶方式

对拖拉机自动驾驶的基本组成及路径跟踪原理进行分析,建立了拖拉机的运动学模型.在东方红954拖拉机上加装液压转向和电动方向盘自动驾驶系统,对2种转向方式的控制系统性能、直线度性能和入线数据进行田间试验研究.现场试验表明,电动方向盘自动驾驶方式的动态性能指标高于液压转向自动驾驶方式,稳态误差略低于液压转向自动驾驶方式,入线米数多数情况下少于液压转向自动驾驶方式,直线度的标准差比液压转向自动驾驶方式低0.55 cm.可见在相同情况下,电动方向盘自动驾驶方式路径跟踪效果和稳定性方面略优于液压转向自动驾驶方式.     

基于YOLOv3算法与3D视觉的农业采摘机器人目标识别与定位研究

为解决目前农业采摘机器人目标难以识别与定位的问题,在原有农业采摘机器人的基础上,提出一种改进YOLOv3算法和3D视觉技术相结合的方法,实现目标的准确识别和精准定位,并利用标定完成目标坐标系和机器人坐标系的转换。通过试验分析改进YOLOv3算法的性能,并与之前的YOLOv3算法、Fast RCNN算法和Faster RCNN算法进行综合比较,研究表明所采用的改进YOLOv3算法和3D视觉具有较高的识别准确度和定位精度,识别准确率分别提高55%、9%、1.4%,最大定位误差分别降低0.69、0.44、0.28 mm,可以较好地完成后续采摘工作,对于农业机器人的发展具有重要的参考价值。     

基于IPSO-BP模型的粮食产量预测方法研究

针对粮食产量预测的复杂性,以基本微粒群算法(PSO)为基础,引入繁殖和变异机制,提出一种改进的微粒群算法(IPSO)优化BP神经网络的连接权值和阈值.综合考虑影响粮食产量的有关因素,构建出IPSO-BP的粮食产量预测模型,并以江苏省1978-2018年的粮食产量及影响其产量的10个因素作为数据集进行仿真试验.试验结果表...     

基于北斗导航-RTK的农用无人飞机辅助授粉技术应用研究

随着科技的发展,农业正在向着自动化、智能化、无人化的趋势发展.为降低高温干旱对水稻授粉的不利影响,水稻授粉期间,探索采用北斗—RTK精确导航的智能植保无人飞机空中飞行辅助授粉,以提高水稻授粉结实率和产量的方法.结果表明,相对于自然风力授粉,2次无人飞机辅助授粉水稻每667 m2增产116.92 kg,增产率17.38％...     

基于LoRa和组态软件的植物工厂环境监控系统的研究与实现

为实现植物工厂内环境参数的采集和智能远程监控,研究并开发出一套基于LoRa无线数据采集系统和组态软件(力控组态)的智能监控系统.组态软件为控制系统的上位机,基于LoRa无线网关和无线传感节点来采集植物工厂内部的环境参数,通过Modbus通讯协议实现上位机与Lo-Ra网关之间的通讯,并在工控机的上位机软件中实时显示植物工...