摘要：针对水稻收获机与转运车双机协同自主作业环节多、粮食转运过程复杂等问题,该研究设计了一种基于有限状态机(Finite State Machine,FSM)的水稻收获机与转运车协同作业策略,分析了水稻收获机与转运车协同作业模式,建立有限状态机模型。首先,基于作业环节设计触发条件、评估方法和执行流程等基础模块;然后,根据双机协同的各项状态建立状态信息矩阵;最后,依据协同触发事件与状态转移的逻辑设计状态转移链。构建协同作业时分复用控制逻辑框架,并运用Stateflow软件进行仿真分析,为验证所设计策略的田间实际作业效果,搭建了履带式水稻收获转运双机协同试验系统,收获速度为0.8 m/s,收割幅宽1.9 m,共28条收获边,协同路径选择在短边的机耕道上,连续协同工作时间大于等于120 min,采用套圈路径自主收获0.7 hm^(2)水稻,期间共进行6次自动协同转运作业,将所收获的粮食转运到卡车上。试验结果表明,该策略可以实现水稻收获/卸粮转运自主作业,收获效率为0.35hm^(2)/h,为实现水稻收获双机智能转运协同功能奠定了基础,可为水稻无人农场建设提供技术支持。

摘要：水稻生产田间管理机械自动跟踪水稻行是提高水稻生产田间管理自动化程度的关键。为避免田间管理机械碾压水稻行,本文融合机器视觉和2D激光雷达信息识别水稻行,并进行水稻行跟踪导航控制。首先分别利用机器视觉和激光雷达提取水稻行中心点,并统一空间坐标和目标区域,再采用稳健回归算法拟合水稻行中心线,获取导航基准线并计算出导航参数。然后设计了预瞄追踪PID控制器,最后搭建了水稻行跟踪导航试验平台并进行试验研究。试验结果表明,跟踪模拟水稻行的曲线导航试验标准差为27.51 mm;跟踪机械移载的水稻行导航试验横向偏差标准差为43.03 mm,航向偏差标准差为3.38°。

摘要：为提高轮式拖拉机自动导航过程中转向控制的精度与稳定性,该研究以雷沃欧豹M704-2H拖拉机作为试验平台,采用电动方向盘作为转向执行机构,分析转向机械间隙对控制精度的影响,针对转向间隙特性设计转向控制算法。首先,为了获得准确的转向角,利用GNSS(global navigation satellite system)与二轮车模型快速标定虚拟轮转角,标定结果表明:虚拟轮转角的最大误差为1.3°,平均误差为0.11°。然后,对转向系统的机械间隙进行分析,设计一种带有间隙补偿的模糊PD(proportional derivative)转向控制算法,并在Simulink中验证算法的可行性。实车试验结果表明,该算法跟踪方波转角信号的响应时间为1.1 s,最大稳态误差为0.65°,平均稳态绝对误差为0.132°。跟踪正弦波转角信号的平均延时为0.5 s,最大误差为1.91°,平均绝对误差为1.09°。与无间隙补偿算法相比,有间隙补偿算法跟踪方波信号最大稳态误差减小了0.022°,平均稳态绝对误差减少了0.112°,角度误差在±0.2°内的时间提升了71%;跟踪正弦波信号最大误差减小了0.68°,平均绝对误差减小0.23°。田间直线导航转向控制试验结果表明,转角跟踪的绝对平均误差为0.61°,最大跟踪误差为2.82°,转向控制跟踪精度较高,稳定性好,满足导航作业需求。

摘要：为提高无人驾驶履带式花生收获机沙地作业路径跟踪精度,以4HBL-2型自走式花生联合收获机为研究对象,开展了履带式收获机无人驾驶路径跟踪控制研究。建立了履带式收获机运动学模型与虚拟转向角函数关系;以航向偏差值作为观测量、阿克曼模型推算角速度作为测量值,设计卡尔曼融合算法,获得基于阿克曼模型的虚拟转向角度;根据虚拟转向角度对PID路径跟踪算法进行改进,提出了基于预瞄跟踪的双PID路径跟踪控制方法;通过脉冲宽度控制器实现了履带式花生收获机路径跟踪精准控制。仿真试验结果表明:基于预瞄跟踪双PID的路径跟踪控制方法能够进行路径跟踪控制,具有控制平滑和稳态误差小等特点。田间试验表明:花生收获机在沙地以0.6m/s的速度作业时,系统直线跟踪平均绝对误差为2.23 cm,最大偏差为4.14 cm,相对于PD路径跟踪控制器分别提高了56.12%和66.07%。上线试验中,初始偏差分别是0.5、1.0和1.5 m时,上线时间分别为11.00、12.92和13.78 s,上线距离为6.60、7.75和8.26 m;最大超调量分别为5.68%、5.84%和8.06%,相较于轮式收获机,上线距离分别减小了1.92%、4.43%、8.71%,超调量分别减少了8.45%、17.56%、5.17%;接行最大偏差为5.87 cm,平均绝对误差为2.72 cm,接行偏差在±5和±10 cm内的比例分别为97.11%和100%,路径跟踪控制精度能够满足沙地无人驾驶作业要求。

摘要：【目的】融合定位设备大多依赖于BDS-RTK,而BDS-RTK功耗大,在网络信号不佳的区域无法获取差分链路,只能使用标准单点定位(Standard point positioning,SPP),而SPP定位系统存在定位误差大、抗干扰能力弱的问题。本研究致力于解决这些问题。【方法】提出一种惯性导航系统(Inertial navigation system,INS)和BDSSPP传感器信息融合卡尔曼滤波方法,基于该方法开发了低功耗融合定位系统。采用BDS-RTK作为基准,测试了BDS-SPP的低功耗模块静态和动态的误差、航姿参考系统(Attitude and heading reference system,AHRS)零偏和噪声,同时进行滤波器融合定位试验,检测在单天线BDS受到干扰时AHRS的断点续航情况。【结果】BDS定位的静态误差为0.4726 m,BDS-SPP/INS融合定位系统动态平均标准差小于1.9137 m,相较于融合前减少0.1652 m。断点续航试验结果表明,融合定位系统偏移距离平均标准差为3.6365 m,相较于融合前减少了2.5900 m。BDS-SPP/INS融合定位系统比BDS-RTK定位系统功率降低了33.3 W;融合后的输出频率较单独采用BDS-SPP情况提高了3倍。【结论】本文的融合定位装置提高了BDS-SPP的抗干扰能力,减少了定位误差,可以在缺少RTK链路的情况下为农业机器人提供定位,可以为农业机器人导航研究提供了技术基础。

摘要：针对驾驶农机采样路径平滑性对跟踪效果的影响和曲线路径变曲率特性导致跟踪适应性较低的问题,提出了一种基于B样条路径优化的积分补偿模糊纯追踪控制方法。首先采用B样条插值方法平滑优化采样路径信息;再基于行驶规律分析农机曲率与作业速度对跟踪控制的相互作用关系,设计了模糊调整前视距离的纯追踪控制方法,该方法根据前期试验结果采用拖拉机速度和前视路径平均曲率模糊整定纯追踪前视距离,同时采用跟踪横向偏差设计前轮转角积分补偿,减小稳态误差。设计构建了曲线跟踪Simulink仿真模型并进行了仿真试验。仿真结果表明,改进方法的平均绝对横向偏差均值和最大绝对横向偏差均值相较于传统纯追踪控制方法降低4.8%和7.1%。进行了拖拉机田间正弦曲线跟踪试验,插值路径对比试验结果表明,路径插值后跟踪误差较插值前降低75.9%。控制算法对比试验结果表明,拖拉机以速度1.0、1.5、2.5 m/s跟踪不同幅值正弦曲线路径时,采用改进纯追踪方法平均绝对横向偏差均值分别降低36.80%、62.50%和61.03%,标准差均值分别降低27.8%、24.0%和46.3%。最后跟踪田间随机采样路径,当速度为2.5 m/s时,横向偏差标准差为0.06 m。本文方法有效提高了农机曲线路径跟踪精度,满足需要曲线作业的农业生产需求。

摘要：针对当前无人机水稻撒播难以成行成穴、落种易受旋翼风场干扰和播种均匀性不佳等问题,该研究结合点射式水稻播种装置和飞行控制器设计了一套播种控制系统,开发了配套的地面站功能,并制作了样机。控制系统基于PID算法实现排种器步进电机的转速闭环控制,通过标定模型对振动电机激振力和摩擦轮电机转速进行控制,并根据状态机设计播种控制程序。以3倍丸粒化稻种为对象,从播种量准确性、播种成行性和播种均匀性3个方面对样机的播种性能进行验证并优选合适的播种参数。试验结果表明:无人机模拟飞行的播种量准确性测试中,样机以1.0~2.5 m/s的作业速度进行播种时,播种量的平均相对误差小于4%,控制系统具有较好的动态调节能力。实地飞播测试中,样机以1.0和1.5 m的高度播种时,种子分布在12 cm种行宽度内的平均概率超过80%,成行性较好。考虑安全因素,优选1.5 m为样机的适宜作业高度。在作业高度为1.5 m,3倍丸粒化稻种的播种量为90~150 kg/hm^(2)(对应裸种的播种量22.5~37.5 kg/hm^(2)),作业速度为0.5~2.0 m/s时,播种均匀性变异系数为20.51%~35.52%。进一步分析发现,适当提升作业速度可提高播种均匀性。田间试验结果表明,播种量的相对误差分别为2.47%和4.12%,播种均匀性变异系数分别为22.17%和21.82%,种子破损率分别为0.34%和0.18%,满足相关标准的水稻飞播精度控制要求。研究结果可为无人机水稻直播技术提供参考。

摘要：蔬菜类型多,种子尺寸差异大,为扩大排种器的适用范围,该研究提出一种基于扰种条辅助充种的蔬菜气吸轮式精量排种器。通过理论分析确定了排种器的关键结构参数,设计了一种带有坡度的扰种条结构,最薄处厚度为0.5 mm、最厚处厚度为1.0mm,并对充种阶段种子在扰种条上和清种阶段的受力情况分别进行分析,确定了扰种条和清种装置结构。选取菜心、萝卜和辣椒种子为试验对象,利用台架试验获得扰种条倾角和厚度的较优值;开展较优结构参数下的排种器充种性能试验,以工作负压、排种转速和清种距离为试验因素,进行三因素三水平正交试验。试验结果表明,对于菜心种子,工作负压为0.92 kPa,排种转速为13.3 r/min,清种距离为0.70 mm时,充种合格率为99.20%,漏吸率为0.13%;对于萝卜种子,工作负压为4.47 kPa,排种转速为25.5r/min,清种距离为1.20mm时,充种合格率为97.34%,漏吸率0.53%;对于辣椒种子,工作负压为1.49 kPa,排种转速为16.9 r/min,清种距离为0.69 mm时,充种合格率为88.27%,漏吸率为2.67%,满足菜心、萝卜、辣椒的种植农艺要求,研究结果可为蔬菜气吸轮式精量排种器设计提供参考。

摘要：针对传统喷杆喷雾机在转弯、换行过程中调头空间有限、转向半径大、易碾压作物等问题,提出了一种可利用车辆平行移动来实现换行作业的控制方法。基于平移换行方式设计了四轮转向喷杆喷雾机的导航控制系统,该控制系统采用RTK(Real time kinematic)定位模块和姿态传感器进行组合导航,以喷雾机位置信息和姿态信息作为输入,在四轮转向运动学模型基础上,结合运动学解算实现了喷杆喷雾机非转弯调头换行的自动导航跟踪控制,根据喷雾作业要求设计了基于有限状态机的自动作业策略。开展了传统PID(Proportion integration differentiation)控制器与单神经元PID控制器的实地对比测试。在常规方形硬质平整地块试验时,搭载常规PID控制器的喷雾机在平移换行过程中的最大跟踪偏差、平均绝对偏差为7.63、4.27 cm,而搭载单神经元PID控制器的喷雾机在平移换行过程中的的最大跟踪偏差、平均绝对偏差为6.48、3.24 cm。在常规方形田间地块试验时,搭载常规PID控制器的喷雾机在平移换行过程中的最大跟踪偏差、平均绝对偏差为11.01、6.66 cm,而搭载单神经元PID控制器的喷雾机在平移换行过程中的最大跟踪偏差、平均绝对偏差为8.60、4.47 cm。试验表明,单神经元PID控制器与传统控制器相比,具有较好的控制精度与适应性,解决了传统换行方式转向半径大而需要较大的转向空间的问题,为宽幅喷杆喷雾机的地头转向和换行提供解决方案。

摘要：针对气力式水稻精量排种器充种不稳定、单粒播种精度不高和播种量大的问题,该研究设计了一种具有矩形吸种孔和辅助充种装置的气吸式杂交稻单粒排种器。根据“吉田优”型杂交稻的长短轴重力分布情况,确定排种盘吸种孔形状;基于CFD-DEM(Computational fluid dynamics,Discrete element method)流固耦合理论,以吸附力为指标,进行5类具有相同面积的吸种孔单因素仿真试验,确定吸附力最大的吸种孔规格为0.8 mm×2.25 mm;以该型吸种孔为基础,选取辅助充种角、工作转速和工作负压为试验因素,以单粒率S、多粒率M和漏播率L为试验指标,开展Box-Bhnken台架试验,对试验结果进行响应曲面分析和多目标优化,得到排种盘辅助充种角为80.90°、工作转速为42.65 r/min、工作负压为621 Pa时,排种器的单粒率为86.91%,漏播率为3.63%。验证试验结果的排种器单粒率为86.36%、漏播率为3.41%,与优化结果吻合。研究结果可为后续气吸式杂交稻单粒排种器的优化设计和直播机整机作业精度的提高提供指导。