摘要：针对现有自走式茶园修剪机自动化程度低、驾驶员操控难度大等问题,该研究结合茶垄轮廓边界结构化特点,提出一种接触式自动循垄导航系统及其控制算法。设计了基于激光测距传感器的接触式自动循垄检测机构,通过分析修剪机相对于茶垄的4种位姿状态,推导出修剪机的运动学导航模型,进而获取修剪机的位姿信息。基于运动学导航模型设计LQR(linear quadratic regulator,线性二次型调节器)算法控制器,以检测机构实时获取的修剪机位姿信息为输入,经导航控制器计算后输出转向信号至步进电机实现自动纠偏。茶园田间试验结果表明,修剪机以0.2、0.4与0.6 m/s速度进行自动循垄,最大绝对偏差不超过0.134 m,平均绝对偏差最大值不超过0.107 m,标准差最大值不超过0.105 m,平均绝对偏差与标准差随着行驶速度的增大而增大,但均不超过0.15 m,满足自走式修剪机在实际茶园环境下的循垄精度要求。研究结果可为茶园自走式修剪机的自动导航提供技术参考。

摘要：针对当前农田土壤采样作业劳动强度大、精准性差、自动化程度低等问题,基于电驱履带底盘设计了一种农田土壤采样车及其自主作业控制系统。对采样车整机结构组成、工作原理与控制系统方案进行了阐述,基于有限状态机方法设计了采样车作业流程控制策略。以采样车自主完成农田内一系列采样点作业任务为目标,设计了点跟踪控制流程,建立了采样车点跟踪模型,运用矢量场法设计了采样车点跟踪控制算法。上线性能试验结果表明,基于矢量场法设计的采样车点跟踪控制算法具有良好的纠偏性能,能够快速上线且以较小的横向偏差保持对目标路径的稳定跟踪,当初始横向偏差为2 m、初始航向偏差为0°时,行驶速度0.3、0.6、0.9 m/s上线时间分别为15.7、11.8、11.9 s,上线距离分别为4.72、7.10、10.74 m。连续点跟踪试验结果表明,行驶速度0.3、0.6、0.9 m/s下采样车相对于各目标路径最大绝对横向偏差分别为0.081、0.107、0.210 m,平均绝对横向偏差分别为0.018、0.022、0.050 m,标准差分别为0.026、0.027、0.064 m,采样车停止位置相对于各目标点的绝对距离偏差平均值分别为0.068、0.081、0.141 m。土壤采样装置性能试验结果表明,各机构运行平稳,同一深度下采样耗时一致,样本质量变异系数较小。采样车能够根据所设计的控制流程与点跟踪控制算法实现对一系列采样目标点的准确连续跟踪,满足农田土壤采样自动化作业需求。

摘要：针对长江中下游农业区土壤黏重潮湿、机具碾压导致地表平整度差、耕作时耕深不稳定等问题,提出了一种基于拖拉机车身俯仰角与悬挂装置提升臂转角的耕深监控方法。首先,对旋耕作业机组姿态进行分析,确定了耕深与角度之间的几何关系,建立了耕深控制模型,并利用角位移传感器和倾角传感器分别测量提升臂转角和拖拉机车身俯仰角的变化,从而间接确定耕深;然后设计了耕深电液监控系统,该系统可预设耕深和实时显示耕深;最后,选用Simulink软件通过仿真对耕深电液监控系统进行响应速度检验,仿真结果显示,系统能在0.6 s达到稳定状态,满足耕深控制要求。进行了耕深自动监控系统准确性试验,结果表明,系统能检测因倾仰导致的三点悬挂下拉杆悬挂点高度的变化量,调控高度稳定在设定值,验证了系统的准确性。为检验耕深电液监控系统田间作业性能,选择所设计的电液监控系统与原机械调节系统进行了对比试验,结果表明,利用电液监控系统进行旋耕作业时,其在各工况中耕深稳定性变异系数不超过4.28%,耕深标准差和耕深稳定性变异系数均低于机械调节系统。

摘要：为解决无人农场模式下油菜联合收获作业过程中自主导航作业路径自动规划及优化问题,该研究提出了两套完整的针对任意四边形边界田块的油菜联合收获全覆盖作业路径规划算法。采用“理论分析-算法设计及程序编码-算例测试与仿真评估”的技术路线及方法,首先分析油菜联合收获机的作业特点与机具特性,拟定油菜联合收获无人化作业过程对路径规划工作的基本要求,再通过等距偏置处理和扫描线填充算法生成全覆盖作业路径,并采用OR-Tools软件对方向平行路径进行调度优化。通过4块典型实际田块进行仿真计算和测试,结果表明,算法耗时在0.17~4.73 s之间,混合路径相对于目前生产中广泛使用的环形作业路径,在未经行调度优化时,倒车次数减少36.36%~40.00%;混合路径中,行调度优化后倒车次数相对于未调度优化时减少33.33%~60.87%,非作业路径长度减少7.20%~20.23%。该研究为长江中下游区域稻油轮作无人农场中油菜无人化联合收获提供了作业路径规划方面的理论与技术支撑。

摘要：为解决常见地面播种机器无法进入或进入经济效益不高场景下的油菜播种问题,基于极飞P20商用植保无人机平台,设计一种基于电驱离心条播式排种器的无人机油菜飞播装置,以实现类似地面机器条播而非撒播的效果。首先对已有倒置锥筒离心式排种器进行改进,设计上凸锥筒离心式排种器结构,并确定排种盘和排种口等关键部件的结构参数。在分析该款无人机下洗气流场分布规律的基础上,提出了一种与该离心排种器配合使用的辅助导种装置。排种性能台架试验表明,当排种转速在40~220 r/min范围逐渐增加时,单位时间总排量呈现先持续增加后趋于稳定,且在排种转速为190 r/min时达到最大单位时间总排量179.65 g/min,可满足无人机作业速度5 m/s所需的排量要求;各行排量一致性变异系数和总排量稳定性变异系数先减小后增大,分别分布在4.5%~12.6%和0.7%~6.2%范围内;种子籽粒破损率随排种转速增大逐渐增大,但均在2%以内。样机场地测试试验表明,导种装置高度在1.5~2.5 m范围内变化时,成条指数与其没有显著相关性(P=0.0769>0.05),且成条宽度不到设定行距的1/4。进一步的田间试验结果显示,成条指数为35.0%,播种均匀性变异系数为19.26%,满足油菜条播农艺技术要求。

摘要：为保证稻麦作物形成连续单列种子流,提高供种速率、单列率,通过理论分析确定影响稻麦供种性能的关键因素。以垂直振幅、角振幅和料槽升角为试验因素进行仿真试验,分别建立稻麦供种速率、供种速率变异系数、单列率的回归模型,采用响应面分析得到最优参数组合。试验结果表明:水稻供种时垂直振幅0.5mm、角振幅0.007rad、料槽升角11°,此时供种速率为18.7粒·s^(-1)、供种速率变异系数为3.87%、单列率为82.97%;小麦供种时垂直振幅0.7mm、角振幅0.006rad、料槽升角11°,此时供种速率为15.4粒·s^(-1)、供种速率变异系数为3.23%、单列率为81.24%。在该条件下进行台架试验结果表明:该供种装置能满足稻麦兼用排种器的供种功能,当工作电压为110V时,水稻供种速率为19.6粒·s^(-1)、供种速率变异系数为4.11%、单列率为78.59%;当工作电压为130V时,小麦供种速率为13.9粒·s^(-1)、供种速率变异系数为2.98%、单列率为80.32%;对比回归模型稻麦供种速率误差分别为4.81%和9.74%,供种速率变异系数误差分别为6.20%和7.74%,单列率误差分别为5.23%和1.14%。样机试验结果表明:当排种转速为20r·min^(-1)时,水稻和小麦的合格率分别为90.7%和93.2%,满足稻麦兼用播种要求。通过调节工作电压改变振幅大小满足稻麦兼用排种器供种性能要求,操作简单,研究结果可为稻麦兼用排种器的优化设计提供参考和理论依据。

摘要：针对履带底盘田间作业时由于土壤松软、田面不平整导致履带滑移滑转、自动导航路径跟踪精度低的问题,该研究提出了考虑滑移滑转的履带底盘路径跟踪算法,基于履带底盘运动学模型推导出表征滑移滑转特性的转向半径修正系数,并设计了一种基于预瞄模型的模糊控制路径跟踪算法。该方法在纯模糊控制基础上通过预瞄模型确定预瞄点,进而得到横向偏差与航向偏差,同时在常规模糊控制器中引入转向半径修正系数,建立横向偏差、航向偏差、转向半径修正系数三输入模糊控制器。以双电机履带底盘为控制对象,采用高精度RTK-GNSS和MTi-30惯性传感器获取底盘实时位姿信息与角速度信息,进行组合导航。开展了三输入模糊控制器田间U型路径跟踪试验,结果表明,三输入模糊控制器的直线跟踪最大绝对偏差、平均绝对偏差和标准差分别为12.0、3.6和4.4 cm;三输入模糊控制的曲线跟踪最大绝对偏差、平均绝对偏差和标准差分别为21.3、8.6和8.4 cm;为进一步确定本研究算法在履带出现滑移滑转时对路径跟踪精度的提升效果,开展了常规模糊控制器与三输入模糊控制器曲线路径跟踪对比试验,结果表明:当作业速度为0.6 m/s时,常规模糊控制器的最大绝对偏差、平均绝对偏差和标准差分别为31.1、8.3和10.2 cm,三输入模糊控制器的最大绝对偏差、平均绝对偏差和标准差分别为22.4、7.4和9.1 cm,相较于常规模糊控制器,路径跟踪精度分别提高了27.95%、10.84%和10.78%,所设计的三输入模糊控制器可有效降低履带滑移滑转的影响,增强导航系统的控制性能,可为履带底盘在田间松软土壤环境下高精度导航作业提供参考。

摘要：针对人工操作履带式收获机进行再生稻头季收获碾压率高、对行稳定性差,以及现有电动履带式机械大田作业精度低等问题,设计一套双电机履带式底盘自动导航系统并进行了试验验证。以自主设计的用于水稻收获的双电机履带式底盘为基础,基于田间滑移模型推导了底盘转向半径与两侧驱动电机转速关系,并设计了自动导航模糊控制器。采用双天线RTK-GNSS获取双电机履带式底盘的实时位置和航向角信息,由自动导航系统的横向模糊纠偏控制器和两侧电机转速PID控制器实时控制两侧电机转速,实现作业路径自动跟踪。路面试验结果显示:双电机履带式底盘水稻收获机行驶速度为0.6、1.0 m/s时,自动导航系统的平均横向偏差分别为0.015、0.021 m。田间试验显示:双电机履带式底盘水稻收获机行驶速度为0.6 m/s时,自动导航系统的平均横向偏差为0.050 m。研究结果表明,相较于使用电控液压转向改装的导航系统,本导航系统控制量精准、响应速度快,跟踪误差小,可用于再生稻头季机收对行作业以降低碾压率。

摘要：以华中农业大学《精准农业》课程思政建设项目为例,介绍了《精准农业》课程思政的设计思路与内容、思政实践与总结,在"掌握专业知识、提升专业技能、拓展国际视野"的教学目标基础上,提出了"培养爱国情怀、提高科学素养、增强专业自信"的思政目标。通过项目实践,总结了项目建设过程中积累的经验与不足,为涉农高校同类型课程的思政建设提供参考与借鉴。