摘要：玉米苗带准确检测与精准跟踪是玉米除草机器人实现自主作业的重要基础。针对玉米除草机器人苗带检测,该研究提出了基于感兴趣区域更新的玉米苗带实时识别及导航线提取方法,首先利用单目相机采集机器人前向玉米苗带,将苗带图像进行归一化和超绿处理,采用改进自适应响应阈值SUSAN(small univalue segment assimilating nucleus)角点法以及冗余离群特征点剔除法获得玉米苗特征点,以改进的顺序聚类算法对视频帧进行玉米苗带聚类处理,再利用最小二乘法拟合出各玉米苗带,最后基于机器人航向偏差和其相对玉米苗带的横向偏差实时调整感兴趣区域和更新导航线;同时,针对除草机器人苗带行线跟踪,提出以运动学为模型的PID(proportion integration differentiation)转向角决策方法,建立了导航跟踪控制模型;并在Visual Studio平台下,利用OpenCV库开发了导航控制系统。试验结果表明,玉米除草机器人导航线提取准确率为96.8%,每帧图像平均处理时间为87.39ms,具有较好的实时性和抗干扰性;在模拟环境下,玉米苗带直线和曲线跟踪平均误差≤1.42 cm,标准误差≤0.41 cm;在农田环境下,不同速度导航跟踪平均误差≤1.51 cm,标准误差≤0.44 cm。研究结果可为玉米除草机器人田间自主作业提供关键技术支撑。

摘要：水闸的安全评价对于水闸的安全运行十分重要。为了提高水闸安全评价的准确性,笔者基于层次分析法构建水闸安全评价体系,采用反熵权法确定各层级指标的权重,并阐述水闸安全评价的主要步骤和基本流程。工程案例评价结果表明,采用该水闸安全评价方法可以对水闸的安全性态进行研究,其评价结果与水闸现场安全鉴定结论相一致,说明该方法具有较好的工程实用性和可靠性。该评价方法可为水闸工程的安全鉴定提供新的思路和方法。