摘要：针对传统郁闭果园内部空间狭窄密闭,现有割草机难以进入作业,面临无机可用的生产难题,设计了一种适用于郁闭果园环境、割茬高度可调且株间避障灵活便捷的小型图传遥控式割草机。在分析郁闭果园种植模式和割草农艺要求的基础上,确定了割草机的总体设计方案,然后对割草机关键部件(刀盘高度调节机构、株间避障切割机构、遥控及图传系统等)进行了设计与匹配选型,最后完成了整机集成与性能试验。基本性能试验结果表明:割草机整机尺寸(长×宽×高)为1.9 m×1.7 m×0.7 m,割茬高度调节范围为30~110 mm,株间避障通过率为100%,遥控和图传距离均大于110 m。同时以前进速度、刀盘转速和割茬高度为试验因素,割茬稳定系数、割幅利用率和漏割率为试验性能指标开展正交试验,并对试验结果进行显著性分析。结果表明,各因素对割茬稳定系数、割幅利用率和漏割率性能指标影响的主次顺序均为前进速度、刀盘转速和割茬高度;确定的较优方案为前进速度0.6 m/s、刀盘转速3000 r/min、割茬高度70 mm,并对该较优方案进行了验证试验,结果表明:设计的新型割草机在该方案下割茬稳定系数为93.2%,割幅利用率为99.3%,漏割率为0.5%,能满足郁闭果园实际作业要求。

摘要：针对山地履带拖拉机(简称山地拖拉机)等高线作业时,车身调平和农具仿形作业不同的姿态调整需求,在建立车身及农具运动学模型的基础之上,构建了整个系统的控制策略,设计了车身与农具姿态协同控制系统,其中,对车身和农具的控制分别采用PID算法和双闭环模糊PID算法。基于Simulink对控制算法进行了仿真分析,结果表明:采用PID算法实现车身调平可以满足其基本调平要求;采用双闭环模糊PID算法实现农具姿态调整的控制效果优于PID算法。最后,进行了机组姿态协同调整的静态试验和动态试验,结果表明,采用所设计的姿态协同控制系统:在坡度±15°的坡地上静态调整时,车身横向倾角最大误差为1.10°,农具横向倾角最大误差为0.46°;在坡度14°~16°的坡地上动态作业时,车身横向倾角最大误差为1.90°,农具横向倾角最大误差为0.93°。该姿态协同控制系统精度和稳定性能够满足丘陵山区坡地等高线作业需求。

摘要：为提高苹果采摘机器人的识别效率和环境适应性,使其能在密集场景下对多苹果目标进行快速、精确识别,提出了一种密集场景下多苹果目标的快速识别方法。该方法借鉴“点即是目标”的思路,通过预测苹果的中心点及该苹果的宽、高尺寸,实现苹果目标的快速识别;通过改进CenterNet网络,设计了Tiny Hourglass24轻量级骨干网络,同时优化残差模块提高了目标识别速度。试验结果表明,该方法在非密集场景下(即近距离场景)测试集的识别平均精度(Average precision,AP)为98.90%,F1值为96.39%;在密集场景下(即远距离场景)测试集的识别平均精度为93.63%,F1值为92.91%,单幅图像平均识别时间为0.069 s。通过与YOLO v3、CornerNetLite网络在两类测试集下的识别效果进行对比,该方法在密集场景测试集上比YOLO v3和CornerNetLite网络的平均精度分别提高了4.13、29.03个百分点;单幅图像平均识别时间比YOLO v3减少0.04 s、比CornerNetLite减少0.646 s。该方法无需使用锚框(Anchor box)和非极大值抑制后处理,可为苹果采摘机器人在密集场景下快速准确识别多苹果目标提供技术支撑。

摘要：为解决果园苹果采后运输设备自主导航模式单一、无法在任意点起步或停车等问题,设计了一种双导航模式小型果园运输机器人,可根据需求选择行人引领导航或定点导航。根据选择的导航模式,采用基于OpenPose人体姿态识别的目标跟踪控制方法或基于RTK-GNSS(Real time kinematic-global navigation satellite system)的距离方向控制方法,实现果园环境下的行人引领导航和定点导航。该运输机器人以额定负载为200 kg、速度为0.5 m/s的条件参数在果园自主作业时,行人引领导航模式下目标跟踪误差平均值小于9 cm,其标准差小于4 cm;定点导航模式下到达目标点的相对误差小于13 cm,其标准差小于1.5 cm,绝对误差小于7 cm,其标准差小于0.5 cm;定点导航模式下机器人急停避障的行驶路径与理想行驶路径间的横向偏差小于56 cm,航向偏差小于8°。试验结果表明,该机器人能满足果园自主运输和安全避障的需求。

摘要：为准确识别果树上的不同苹果目标,并区分不同枝干遮挡情形下的果实,从而为机械手主动调整位姿以避开枝干对苹果的遮挡进行果实采摘提供视觉引导,提出了一种基于改进YOLOv5m面向采摘机器人的苹果采摘方式实时识别方法。首先,改进设计了BottleneckCSP-B特征提取模块并替换原YOLOv5m骨干网络中的BottleneckCSP模块,实现了原模块对图像深层特征提取能力的增强与骨干网络的轻量化改进;然后,将SE模块嵌入到所改进设计的骨干网络中,以更好地提取不同苹果目标的特征;进而改进了原YOLOv5m架构中输入中等尺寸目标检测层的特征图的跨接融合方式,提升了果实的识别精度;最后,改进了网络的初始锚框尺寸,避免了对图像里较远种植行苹果的识别。结果表明,所提出的改进模型可实现对图像中可直接采摘、迂回采摘(苹果上、下、左、右侧采摘)和不可采摘果实的识别,识别召回率、准确率、mAP和F1值分别为85.9%、81.0%、80.7%和83.4%。单幅图像的平均识别时间为0.025 s。对比了所提出的改进算法与原YOLOv5m、YOLOv3和EfficientDet-D0算法在测试集上对6类苹果采摘方式的识别效果,结果表明,所提出的算法比其他3种算法识别的mAP分别高出了5.4、22、20.6个百分点。改进模型的体积为原始YOLOv5m模型体积的89.59%。该方法可为机器人的采摘手主动避开枝干对果实的遮挡,以不同位姿采摘苹果提供技术支撑,可降低苹果的采摘损失。

摘要：马铃薯是世界第四大粮食作物,我国陕甘宁地区是马铃薯主产区之一,但该地区干旱少雨。为了保持土壤水分,农学专家结合当地实际研究出一种“早覆膜—膜上穴播”的马铃薯种植模式,解决了播种期土壤水分不足的“卡脖子旱”问题。为此,基于农机与农艺相结合,在分析该种植模式的基础上,设计了一种膜上马铃薯开穴、播种、对穴覆土一体机,并进行了理论分析与计算,开展了田间试验。结果表明:该机播种合格率为88.51%,重播率为6.42%,漏播率为5.07%,符合《GB/T 25417-2010马铃薯种植机技术条件》的有关要求,为膜上马铃薯开穴播种覆土一体机的推广和应用提供了技术支持。

摘要：针对多机器人在果园中作业时的通信需求,本研究基于Wi-Fi信号在桃园内接收强度预测模型,提出了一种引入优先节点和路径信号强度阈值的改进无线自组网按需平面距离向量路由协议(AODV-SP)。对AODV-SP报文进行设计,并利用NS2仿真软件对比了无线自组网按需平面距离向量路由协议(AODV)和AODV-SP在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能。仿真试验结果表明,本研究提出的AODV-SP路由协议在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能均优于AODV协议,其中节点的移动速度为5 m/s时,AODV-SP的路由发起频率和路由开销较AODV分别降低了3.65%和7.09%,节点的移动速度为8 m/s时,AODV-SP的分组投递率提高了0.59%,平均端到端时延降低了13.09%。为进一步验证AODV-SP协议的性能,在实验室环境中搭建了基于领航-跟随法的小型多机器人无线通信物理平台并将AODV-SP在此平台应用,并进行了静态丢包率和动态测试。测试结果表明,节点相距25 m时静态丢包率为0,距离100 m时丢包率为21.01%;动态行驶时能使机器人维持链状拓扑结构。本研究可为果园多机器人在实际环境中通信系统的搭建提供参考。