摘要：设计了基于激光雷达的农田环境点云采集系统,可实现农田环境点云与农机位置姿态的稳定、可靠采集;设计了多传感器数据的采集软件,可实现准确、一致的全局点云数据获取。系统以拖拉机为移动载体,由点云数据采集模块、车体位姿采集模块和数据融合模块组成。其中,点云数据采集模块可获取周边环境点云数据,并解决近距离盲区问题;车体位姿采集模块可实时获取农机位置和姿态信息;数据融合模块可接收并融合环境点云数据与车体位姿数据,进而获取位姿补偿后的点云数据。系统实现了各传感器数据的在线采集、时间同步与空间配准,以及数据的实时显示与存储。在农田环境下进行点云采集试验,结果表明,采集系统具有良好的户外工作稳定性,在线典型丢帧率不超过1%,离线典型丢帧率不超过0.47%,能够满足农田点云数据采集的要求。为分析系统采集点云数据质量,将经过位姿补偿的点云与原始点云分别进行直通滤波地面点滤除,结果表明,位姿补偿后的点云经滤波后仅包含少量地面点云,可作为农机自主导航避障的可靠数据。

摘要：为了提高拖拉机在农田环境中自主导航作业的控制精度,设计开发了3种基于不同类型电机的方向盘转向控制系统,在分析步进电机、伺服电机和步进伺服电机3种电机的参数及其性能差异的基础上,设计了拖拉机自动转向执行机构,并配备了工控机PC、PLC控制器、前轮转角检测机构和GNSS定位系统等设备。设计了工控机车载终端软件,能够实现自动导航的嵌套双闭环控制及相应PID控制算法,设计了控制系统的电气原理图和PLC转向程序,在混凝土路面和田间播种作业两种工况下进行了拖拉机自动导航实验。实验结果表明,当拖拉机作业速度为0.8m/s时,两种实验条件下,步进电机导航系统的均方根误差分别为8.81cm和12.09cm,伺服电机导航系统的均方根误差分别为4.85cm和10.55cm,步进伺服电机导航系统的均方根误差分别为4.54cm和5.53cm,步进伺服电机在方向盘转向控制系统中自动导航效果较好。

摘要：CO_2是植物进行光合作用的重要原料,合理增施可提高作物的光合速率。为实现温室CO_2气肥的精细管理,设计了基于无线传感器网络(WSN)的温室CO_2气肥调控系统。该系统由监控节点、智能网关和远程管理软件组成,其中监控节点能够自动实时监测温室环境信息(CO_2浓度、光照强度、空气温湿度和土壤温湿度),并控制CO_2增施气阀的开关;智能网关不仅能实现监控节点与远程管理软件之间的通信,还可在本地实现对温室环境信息的显示与存储,以及CO_2增施调控等操作;远程管理软件除了具备基本的数据接收、存储和查询功能外,还可通过建立的光合速率预测模型对CO_2气肥实现远程自动调控。本文以番茄为研究对象,采用开发的系统实时获取环境信息,使用LI-6400XT光合速率仪获取单叶净光合速率,建立了基于支持向量机(SVM)的番茄光合速率预测模型。为了提高预测模型的通用性,实验将苗后期番茄在4个CO_2浓度梯度进行培育,其中C1、C2、C3分别进行700、1 000、1 300μmol/mol浓度的CO_2增施,CK为对照组(CO_2浓度约为450μmol/mol)。数据分析采用SVM算法,以多种环境信息作为输入变量,以单叶净光合速率作为输出变量,得到光合速率预测模型。经过测试与验证,CO_2浓度调控系统能够稳定可靠地采集温室环境信息,适合应用在温室环境中;光合速率模型预测值和实测值相关系数为0.981 5,均方根误差为1.092 5μmol/(m^2·s),具有较好的预测效果,为温室番茄CO_2定量增施调控提供了依据。

摘要：为了实现玉米中耕除草过程中的自动导航作业,提高自动除草的效率和准确性,设计了一种玉米中耕除草复合导航系统。系统由基于GNSS的农机自动导航部分和基于机器视觉的农具自动导航部分组成,可通过GNSS位置信息进行农机自动导航,同时根据摄像头获取的玉米作物行信息控制农具铲刀进行行间除草。对农机的转向控制部分和前轮转角检测部分进行了机械改装,以PLC和步进电机驱动器为基础设计了农机转向控制电路和农具液压控制电路;以横向偏差和横向偏差变化率作为模糊控制的输入变量设计了自适应模糊控制方法;采用摄像头获取玉米作物行,通过扫描滤波方法进行作物行检测。农机独立导航除草试验和农机具复合导航试验结果表明:在车速为0.6 m/s时,农机自动导航最大横向偏差为10.04 cm,平均偏差为4.62 cm;农机具复合导航时的最大偏差为6.35 cm,平均偏差为2.73 cm;农机具复合导航系统能较好地满足玉米中耕除草的要求。

摘要：为实现农机自动导航控制,兼顾系统成本和作业效率,对农机自动导航控制决策方法进行了研究,并设计开发了一种导航软件系统。首先,系统根据获取的农田边界、农田形状及作业需求进行路径规划。其次,采用简化二轮车运动学模型,采用模糊控制进行导航决策控制,模糊控制器的输入参数为农机横向偏差和航向偏差,输出参数为前轮转角信息。最后,导航系统根据转角信息,由PLC控制器控制方向盘转动,从而实现导航控制。导航软件采用模块化设计思想,由串口数据通讯、数据分析与处理、数据与图形显示和数据存储4个模块构成,基于C++/MFC语言编写实现。系统还可在导航结束后,对导航偏差数据进行保存,便于试验后进行误差分析。试验结果表明:农机自动导航控制决策方法可以实现较好的控制精度,软件系统界面友好、通讯稳定、功能较为齐全,满足农机田间自动导航作业的需求。

摘要：为实现多个农机在农田环境中自主导航协同作业,设计了基于TD-LTE的多机协同导航通信系统。该系统由导航定位传感器、无线通信模块、车载控制终端和远程通信软件组成,其中:传感器包含GNSS接收机、惯性测量单元(IMU)和角度传感器,用于获取每台农机的地理位置、自身姿态和车辆转向角信息。无线通信模块采用4G DTU作为系统通信设备,与车载终端串口相连,实现RS232串口转TD-LTE网络功能。4G DTU经配置软件配置好串口参数等信息后,连接目的服务器IP地址和端口号,将车载传感器采集的数据按设计好的通信协议经TD-LTE网络传输到远程服务器的通信软件中。车载控制终端采用工控机(IPC),实现农机自动导航控制与人机交互。远程通信软件应用Socket网络编程开发了数据接收显示与数据发送的功能模块。系统对每台农机的状态信息实时上传的同时也可以接收远程服务器端对多台农机的协同控制命令,对于软件界面中显示的在线农机,可以根据优先级有选择的进行通信。以4台雷沃欧豹拖拉机为试验平台,每台农机状态信息的发送频率为5 Hz,进行了系统稳定性试验测试,丢包率均为0.1%,且均无延迟,系统具有较高的可靠性与实时性。

摘要：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。

摘要：为实现对多机协同导航作业的实时远程监控,设计开发多机协同导航作业远程管理平台。该平台主要分为作业管理和调度管理2个模块。作业管理模块利用电子地图实现多机协同导航作业信息远程监测、作业进度实时分析以及作业质量在线评估;调度管理模块包括多信息获取和处理,以及通过电子地图进行精准定位,实现多机协同导航作业任务规划和路径规划。结果表明:该平台可以实时监测多机协同导航作业轨迹和作业信息,并且可以进行远程调度管理,远程通信丢包率≤0.3%,延时≤2 s,可以初步满足多机协同导航作业需求。