摘要：为提高农机路径跟踪时的精确性,提出了一种基于滑模变结构的路径跟踪控制算法,并运用滑模变结构算法设计了自动驾驶控制器,通过简化农机车辆模型与线性化二自由度模型,求解出滑模变结构控制器的控制规律。通过在Simulink与CarSim中建立联合仿真模型验证控制器的可行性,结果表明:基于滑模变结构的农机路径跟踪控制算法的车辆作业转弯时横向偏差可控制在0.45m之内,实际行走路径与预设路径基本吻合,较加入预瞄模块的PID控制算法控制精度得到提高,满足自动驾驶农机路径跟踪精度及实时性的需求,可为农机路径跟踪控制的研究提供参考。

摘要：智能农业机器人是无人农场实现机器完全替换人工劳动的重要一环,而路径规划是农业机器人的重要关键技术。为此,针对农田特殊作业环境及农艺要求,提出了农业机器人全局路径规划方法和局部最优规划方法。阐述了农田全覆盖路径规划思想,设计了基于神经元激励网络法的全覆盖路径规划方法和基于Dijkstra算法的局部最优路径规划方法。通过MatLab仿真试验验证路径规划方法的可行性,建立栅格地图,并随机设置障碍物信息模拟实际作业环境。研究结果表明:生物激励与神经元激励两种规划方法覆盖完成率均为100%,路径长度与转弯次数两者相差不大,但神经元激励法的路径重复率5.49%远远小于生物激励法的12.66%;基于神经元激励网络法的全覆盖路径规划方法比生物激励网络法的全覆盖路径规划方法重耕率更低,可实现农田地块大规模覆盖作业;基于Dijkstra算法的局部最优路径规划方法可针对不同复杂程度的障碍物地图实现自主最优路径规划。

摘要：为了提高对大田种植玉米生长动态、干旱胁迫和病虫害等方面的智能巡检监测能力,设计了一种基于多维感知的移动巡检平台。首先,对底盘总成的转向系统、驱动系统和控制系统进行设计,并基于Arduino UNO控制器实现了巡检平台的转向及行驶功能。其次,搭建了包括GNSS/INS(Global navigation satellite system/inertial navigation system)组合导航系统、激光雷达(Light detection and ranging, LiDAR)和工业相机的多维感知系统,对感知系统时间同步方案、数据通信结构和信息采集软件进行设计,实现了巡检平台对环境的感知和数据可视化。最后,在玉米大田对巡检平台进行了底盘行驶性能试验和感知系统环境感知试验。试验结果表明:巡检平台左转平均最小转弯半径为2 922 mm,右转平均最小转弯半径为2 736 mm,最大爬坡度大于26.7%,位置PID控制下直线行驶平均速度为0.523 m/s,与期望速度0.5 m/s的误差为4.6%,行驶15 m平均偏移量为0.636 m,平均偏移率为4.24 cm/m,满足田间行驶性能要求;感知系统能够在ROS系统下稳定采集平台位姿信息、高精度三维点云信息和彩色二维图像信息,实现了巡检平台对玉米大田环境的多维感知。

摘要：针对玉米籽粒收获机低损脱粒智能控制系统开发受场地和季节影响较大的问题,设计了一套低损脱粒智能控制系统半实物仿真平台。该仿真平台由仿真平台控制器、操作面板、演示面板、扶手箱、显示器和上位机组成。分析了玉米籽粒收获机低损脱粒智能控制系统的组成和收获控制器的测试需求,建立了玉米籽粒收获机关键作业参数调节过程的数学模型,基于STM32F407型单片机搭建了硬件在环仿真测试系统,并完成了试验台设计。进行了仿真平台和玉米籽粒收获机在空载条件下的作业参数调节开环对照试验,其中,滚筒转速仿真误差的数学期望为0.126 r/min,标准差为0.776 r/min;作业速度仿真误差的数学期望为-0.022 km/h,标准差为0.094 km/h;凹板间隙仿真误差的数学期望为0.041 mm,标准差为0.147 mm,验证了仿真平台对执行机构调节过程模拟的有效性。进行了信号模拟测试和收获控制器自动控制策略仿真测试,结果证明了仿真平台可用于玉米籽粒收获机智能控制系统的开发和控制策略的测试,提高了系统开发效率,缩短了开发周期。

摘要：针对水田中存在的壕沟、田埂、石块、电线杆等障碍物使得插秧机无法保证作业连续性和插秧直线性等问题,设计了基于优化人工势场法的插秧机绕障路径规划策略。通过增加插秧机实时位置与目标作业点的相对距离作为判断条件来动态改变势场大小,同时设立了虚拟局部目标点来弥补传统人工势场法目标点不可达和局部最小点的算法缺陷;将插秧机简化为二轮车模型,建立插秧机转向系统数学模型,得出插秧机速度、行驶航向角和前轮转角表达式,以横向偏差与航向偏差作为评判路径优化效果的因素。转向控制器以复合模糊PID算法控制插秧机的转角,不断减小理想前轮转角与实际转角的偏差,实现转角最优化;采用超声波传感器实时检测道路障碍物并结合RTK-GPS实时更新位置坐标,设计出插秧机绕障转向控制策略。通过Matlab对优化的人工势场法的避障路径控制策略进行仿真,仿真结果表明,当障碍物不在影响范围内,插秧机直线追踪的最大横向位置偏差为5 cm,平均偏差约为2 cm,最大避障横向偏差小于0.5 m,优化后的算法具有较好的控制精度,可避免目标点不可达的问题。基于洋马VP6E插秧机作为实验平台进行了实车实验,实验结果表明,当插秧机以速度0.5、1.0、1.5 m/s行驶时,左侧绕障的最大横向偏差均不大于1.2218 m,航向偏差最大值为30.1491°,绕障前后直线追踪的平均横向偏差为0.025 m,平均航向偏差为3.12°;右侧绕障的最大横向偏差均不大于1.2459 m,航向偏差最大值为25.2294°,绕障前后直线追踪的平均横向偏差为0.023 m,平均航向偏差为3.36°,所设计的避障方法可满足插秧机在农艺作业过程中的避障要求,具有很好的可行性与鲁棒性。

摘要：为了提高自动驾驶插秧机路径跟踪更高频的控制,本文提出一种基于模型预测的路径跟踪控制方法。以模型预测算法为基础设计自动驾驶控制器,通过简化农机车辆模型、线性化运动学方程、制定约束量,实现以当前状态量p=(x,y,θ)预测下一时刻的车辆状态,控制自动驾驶插秧机沿参考路径行走。通过在Matlab中建立仿真模型验证控制器的可行性,结果表明:直线路径跟踪横向偏差小于0.02 m,航向偏差小于0.08°,曲线路径横向偏差平均值为0.022 m、航向偏差平均值为0.699°,可用于实车试验。另外,以水稻插秧机为试验平台,通过设置不同车速验证算法的鲁棒性,直线路径跟踪平均横向、航向偏差分别为0.021 m、6.187°,曲线路径跟踪平均横向、航向偏差分别为0.450 m、10.107°,可满足自动驾驶插秧机路径跟踪精度及实时性需求,为农机路径跟踪控制研究提供了参考。

摘要：背景:抵抗素在重症急性胰腺炎(severe acute pancreatitis,SAP)中的含量明显增高,抵抗素有望成为评价急性胰腺炎严重程度的新的标记物。目的:探讨中西医结合疗法对 SAP 患者血清抵抗素水平的影响。设计、场所、对象和干预措施:采用前瞻性随机对照研究,确定病例入选标准,病例均源干四川大学华西医院中西医结合科。所有满足入选标准的病人在签署知情同意书后进入研究程序,并按照随机号分别进入中西医结合治疗组和安慰剂对照组,治疗组13例,对照组15例。中西医结合治疗组给予西医内科基础治疗联合中医药治疗,安慰剂对照组除给予安慰剂外,其余西医内科基础治疗同中西医结合治疗组。主要结局指标:依次于入院时及入院后第1、3、5、7天抽取两组患者静脉血,观察血清抵抗素水平的变化并比较两组患者的血清抵抗素水平。结果:两组患者入院时血清抵抗素水平均明显高于正常水平,治疗组和对照组比较,差异无统计学意义(P>0.05)。治疗组第1、3、5、7天测得的抵抗素水平分别为(3.29±1.66)、(3.71±1.05)、(3.08±1.47)、(3.62±1.67)μg/L,对照组分别为(5.16±1.93)、(5.07±1.53)、(4.88±1.47)、(5.12±1.48)μg/L。治疗组血清抵抗素水平均低于对照组(P<0.05)。结论:应用中西医结合疗法能降低 SAP 患者血清抵抗素浓度,但具体作用机制有待进一步研究。