基于改进A^(*)算法+LM-BZS算法的农业机器人路径规划

针对目前农业机器人在全局路径规划过程中存在规划效率低、规划路径折线段多、折线角度大、作业不稳定等问题,以果园履带机器人为运动学模型,提出一种基于改进A^(*)算法+低阶多段贝塞尔曲线拼接(Low-order multi-segment Bezier curve splicing,LM-BZS)算法的路径规划方法。首先,根据先验地图获取果园环境信息,将果树和障碍物视作不可通行区域,并结合机器人本体尺寸,对不可通行区域进行膨胀拟合处理;然后,利用改进A^(*)算法搜索路径,对初步生成路径进行树行节点调整;最后,采用LM-BZS算法对调整后的路径点进行优化处理,生成符合果园履带机器人作业要求的行驶路径。仿真试验结果表明,相较于传统A^(*)算法,本文所提出的改进算法在无障碍和有障碍环境中,路径规划时间分别减少76.75%、86.40%,节点评估数量分别减少36.68%、39.37%;经LM-BZS算法优化所得路径在无障碍环境中,相较于传统A^(*)算法和高阶贝塞尔算法,平均曲率分别降低45.81%、18.94%;在有障碍环境中平均曲率分别降低56.98%、27.81%。场地试验结果表明,果园履带机器人在对本文算法生成路径进行跟踪行驶时,在无障碍和有障碍环境中,最大横向误差分别为0.428、0.491 m,平均横向误差分别为0.232、0.276 m,平均航向偏差分别为11.06°、13.76°,符合果园履带机器人自主行驶条件。

基于改进YOLO v5s的马铃薯种薯芽眼检测方法

芽眼检测是马铃薯种薯智能切块首先要解决的问题,为实现种薯芽眼精准高效检测,提出了一种基于改进YOLO v5s的马铃薯种薯芽眼检测方法。首先通过加入CBAM注意力机制,加强对马铃薯种薯芽眼图像的特征学习和特征提取,同时弱化与芽眼相似的马铃薯种薯表面背景对检测结果的影响。其次引入加权双向特征金字塔BiFPN增加经骨干网络提取的种薯芽眼原始信息,为不同尺度特征图赋予不同权重,使得多尺度特征融合更加合理。最后替换为改进的高效解耦头Decoupled Head区分回归和分类,加快模型收敛速度,进一步提升马铃薯种薯芽眼检测性能。试验结果表明,改进YOLO v5s模型准确率、召回率和平均精度均值分别为93.3%、93.4%和95.2%;相比原始YOLO v5s模型,平均精度均值提高3.2个百分点,准确率、召回率分别提高0.9、1.7个百分点;不同模型对比分析表明,改进YOLO v5s模型与Faster R-CNN、YOLO v3、YOLO v6、YOLOX和YOLO v7等模型相比有着较大优势,平均精度均值分别提高8.4、3.1、9.0、12.9、4.4个百分点。在种薯自动切块芽眼检测试验中,改进YOLO v5s模型平均召回率为91.5%,相比原始YOLO v5s模型提高17.5个百分点。本文方法可为研制马铃薯种薯智能切块芽眼识别装置提供技术支持。

基于改进YOLOv7模型的马铃薯种薯芽眼检测

芽眼精准检测是实现马铃薯种薯智能化切块的前提,但由于种薯芽眼区域所占面积小、可提取特征少以及种薯表面背景复杂等问题极易导致芽眼检测精度不高。为实现种薯芽眼精准检测,该研究提出一种基于改进YOLOv7的马铃薯种薯芽眼检测模型。首先在Backbone部分增加Contextual Transformer自注意力机制,通过赋予芽眼区域与背景区域不同权值大小,提升网络对芽眼的关注度并剔除冗余的背景信息;其次在Head部分利用InceptionNeXt模块替换原ELAN-H模块,减少因网络深度增加而造成芽眼高维特征信息的丢失,更好地进行多尺度融合提升芽眼的检测效果;最后更改边界框损失函数为NWD,降低损失值,加快网络模型的收敛速度。经试验,改进后的YOLOv7网络模型平均准确率均值达到95.40%,较原始模型提高4.2个百分点。与同类目标检测模型Faster-RCNN(ResNet50)、Faster-RCNN(VGG)、SSD、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5n、YOLOX相比,其检测精度分别高出34.09、26.32、27.25、22.88、35.92、17.23和15.70个百分点。在马铃薯种薯自动切块试验台上进行芽眼检测试验,对于表面光洁及表面附有泥土、破损的马铃薯种薯,改进后模型的漏检率分别为4%、11%,检测效果优于其他网络模型。研究结果可为后续马铃薯种薯智能化切块芽眼检测提供技术支持。

马铃薯排种器种层扰动控制方法研究进展及展望

马铃薯排种器是实现马铃薯精密播种的核心工作部件,其排种性能与种群的离散程度密切相关,种群的离散程度是确保种子顺利充种的关键,而排种器的种层高度、种层扰动又是影响充种性能的关键因素。介绍现有马铃薯排种器的主要结构形式,分析机械扰动和气流扰动提升种群离散度,以及不同供种装置控制充种区种层高度、种群流动性来提高排种器充种性能的方法;归纳马铃薯排种器种层扰动控制方法中存在的问题:对种群扰动数学模型建立与种群运动分析研究较少等;对种层扰动改善马铃薯排种器充种性能的方法进行展望,提出一种大小种箱间歇式供种装置,通过间歇供种控制种层高度,利用振动产生的种群扰动增大充种区的种群离散度、种群流动性,以期为改善马铃薯排种器充种性能提供参考。

甘薯横向水平复式移栽机栽苗装置设计及试验

针对目前市场上缺少甘薯横向水平移栽机的问题,该研究根据横向水平栽插法移栽甘薯苗的农艺要求,设计了甘薯横向水平复式移栽机的栽苗装置。首先,通过理论分析栽苗装置栽插运动,确定影响甘薯苗移栽质量的主要因素为机器前进速度、链条速度、入土深度及栽苗爪高度等。再基于EDEM-RecurDyn耦合仿真建立栽苗装置-柔性甘薯苗-薯垄耦合作用模型,模拟栽苗作业过程,确定栽苗爪运动轨迹为长摆线,栽苗爪高度为50 mm,确定甘薯苗最终位姿和甘薯垄形态符合甘薯水平栽植农艺要求。最后采用Box-Behnken试验设计方法,以机器前进速度、链条前进速度和入土深度为试验因素,以栽植深度合格率、栽植株距合格率、移栽效率为评价指标,进行了响应面试验,构建优化模型。试验确定移栽机最优工作参数组合为:机器前进速度0.4 m/s,链条前进速度0.2 m/s,入土深度46 mm。该参数组合下栽植深度合格率为92%,栽植株距合格率为92%,移栽效率为263株/min。研究结果可为甘薯横向水平移栽机设计及优化提供参考。

主预喷间隔对2-甲基呋喃/柴油RCCI燃烧的影响

基于光学发动机试验台架,结合缸内燃烧分析技术与高速摄影技术,探究在2-甲基呋喃(MF)占单次循环喷油量总热值50%的条件下,预喷和主喷2次喷油策略对MF/柴油反应性控制压缩点火(RCCI)的燃烧特性与碳烟排放的影响.结果表明:当主预喷间隔(主预喷之间的曲轴转角)小于40°时,随着预喷时刻的提前,预喷柴油与MF混合更均匀,低温放热不再局限于气缸中心,且主喷柴油雾化蒸发更好;混合气均匀使火焰由扩散燃烧主导向预混与扩散燃烧并存转变,燃烧更充分,速率更快;燃烧室内KL因子大于1.5的高碳烟区域减少,碳烟生成速率与产量明显降低.主喷时刻对燃烧初期火焰发展影响较大,随着主喷时刻向上止点推迟,滞燃期与燃烧持期缩短,燃烧相位推迟,燃烧前期低温放热增多,火焰发展速度变慢,后期碳烟生成增多.

金属管材力学性能多角度环向拉伸测试方法研究

环向拉伸实验是测试金属管材环向力学性能的重要试验方法。该文针对现有管材环向拉伸试验测试结果会受环向拉伸试样和夹具接触表面摩擦力影响的问题,基于环向拉伸试验原理提出一种多角度环向拉伸测试方法,并开展了多角度环向拉伸测试方法理论研究。以316L不锈钢为例,设计了多角度环向拉伸测试方案,结合轴向拉伸试验对比验证了测试方案的可行性。该测试方法克服了传统环向拉伸试验方法受摩擦力影响的局限性,有助于提升金属管材环向力学性能参数测试结果准确性。

大功率发电用柴油机满足国四排放标准的技术研究

在某发电用柴油机开发中,遇到排放升级的问题。为满足非道路国四排放标准,本文对燃油系统、增压系统、燃烧室和SCR后处理系统进行优化设计选型。样机升级为国四状态后,跟国三样机进行性能和排放测试对比。试验结果表明:国四样机比油耗比国三样机降低1%~7%;采用电控高压共轨燃油系统,可以有效的降低碳烟排放;基于可移动式发电机Pmax>900kW的柴油机,采用高压共轨+高效SCR+燃烧优化的技术路线,排放污染物满足非道路国四排放限值要求。

线性时变模型预测控制器提高农业车辆导航路径自动跟踪精度

为提高农业车辆导航路径自动跟踪精度,提出一种基于线性时变模型预测控制的路径跟踪方法。该方法将农业车辆非线性运动学模型线性化和离散化处理,作为控制器预测方程;建立以系统控制增量为状态量的目标函数,为防止无可行解,引入松弛因子;设计系统控制量、控制增量和状态量约束条件,并将目标函数求解转为带约束的二次规划问题;采用内点法进行求解,将求得的控制输入增量第一个元素作用于系统;重复以上过程,实现优化控制。基于Matlab/Simulink平台进行了模型预测控制器设计,并分别进行了导航坐标系下的直线和圆形路径跟踪试验。结果表明,所设计的控制器能够实现直线路径的完全跟踪(误差始终为0);跟踪圆形路径时,1 m/s时的横向平均跟踪误差为7.5 cm,3 m/s时的横向平均跟踪误差为10 cm;整个跟踪过程,前轮转角始终被限定在约束范围内。不同控制器参数下的仿真结果表明,增大预测时域和控制周期能够减小跟踪误差和前轮转角变化幅度,控制时域的变化对控制器路径跟踪响应速度影响较小。同时基于设计的模型预测控制器进行了场地试验。结果表明,试验小车以1m/s的速度跟踪直线路径时,横向最大误差均值为1.622 cm,横向平均误差均值为0.865 cm;跟踪圆形路径时,当行走速度低于1 m/s时,横向最大误差小于10 cm。

基于视觉技术的煤岩特征分析与识别

为研究煤岩自动识别技术,提出了一种基于视觉技术的煤岩特征分析与识别方法。首先根据煤和岩石图像分析煤岩纹理差异;然后根据灰度共生矩阵分别计算煤和岩石纹理特征向量;最后选择计算出的纹理特征向量作为神经网络输入来分别识别煤和岩石2种情况。实验结果表明,煤和岩石纹理特征值差别较大,采用能量、对比度、相关性和熵作为特征向量均可实现煤和岩石自动识别,且以熵值作为特征向量的煤岩识别效果最好。

驾驶员疲劳检测中的眼睛定位与状态分析

针对驾驶员头部多角度变化时眼睛定位困难的现状,提出了基于肤色检测和纹理特征的驾驶员眼睛定位算法。该算法采用肤色检测定位出人脸图像;根据眼睛灰度范围与其他部位的差异进行人脸图像二值化和形态学图像处理,确定眼睛候选区域;通过比较各候选区域纹理特征向量值的不同,确定眼睛位置,并基于黑斑拟合椭圆性质进行眼睛验证和睁开程度计算。计算结果表明,头部角度变化时各候选区域的纹理特征值差别仍较大。因此,该算法不受驾驶员头部角度的影响,眼睛定位准确率较高,且算法简单,计算速度快。

基于面部特征三角形的机车驾驶员头部姿态参数估计

提出一种基于面部特征三角形的机车驾驶员头部姿态参数估计方法。首先利用Adaboost算法和扩展的Haar特征训练眼睛分类器,进行眼睛定位;然后在眼睛定位基础上提取嘴巴区域,根据图像H分量进行嘴巴精确定位;最后通过面部特征三角形构建和推导3种头部姿势计算公式,根据特征三角形的位置变化进行头部姿态参数估计。实验表明:3种头部姿势能够准确描述头部姿态,且头部姿态参数估计仅与当前图像中嘴巴和眼睛的坐标有关,方法简单、快速。

多农机重复路径协同作业下的导航路径迭代学习控制

在农作物从种到收多个作业环节中,多农机大都按同一参考路径(存在实时干扰)协同作业。针对"重复路径行驶"特点和借鉴"迭代学习"思想,可以逐渐提高协同作业时的农机导航路径跟踪精度,因此提出一种基于迭代学习控制的农机导航路径跟踪方法。首先,建立了离散的车辆运动学非线性模型;然后,设计了开闭环迭代学习控制律,并进行了收敛性分析;最后,进行了直线和圆形路径跟踪仿真实验。结果表明:迭代学习控制能够实现农机导航路径的完全跟踪;相同迭代次数下,与开环、闭环控制仿真结果比较,开闭环迭代学习控制收敛速度更快,路径跟踪误差逐渐趋近于0。

新工科背景下车辆工程本科专业人才培养方案探究

文章结合当今社会新科技发展现状与全国各大高校车辆工程专业所面临的问题,展开了一系列详细的探究,提出了以能力为导向、建立特色专业课程体系、确保实践效果、树立新型人才培养目标的专业人才培养方案,以此培养出综合素质优异、专业素养雄厚、实践能力突出、跨学科学习能力较强的车辆工程特色复合型人才。

新工科背景下车辆工程专业英语教学现状及改革探讨

针对新工科背景下的车辆工程专业英语教学现状进行了详细分析,并针对问题提出了车辆工程专业英语教学改革需做到“四个明确”,以更好地促进车辆工程专业英语教学效果。

车辆工程专业英语教学现状及翻转课堂教学改革探讨

针对新形势下的车辆工程专业英语课程教学现状及存在问题进行了详细分析,并基于翻转课堂进行了教学改革探讨及模式初探,以更好地促进车辆工程专业人才培养质量。

气力托勺式马铃薯精量排种器设计

针对勺带式排种器播种前进速度进一步提高的限制以及气吸式排种器播种马铃薯所需功耗较大等问题,设计了一种气力托勺式马铃薯精量排种器。气力托勺式马铃薯精量排种器主要由滚筒、托勺、种箱、空心轴、气压隔板、压缩弹簧、链轮、清种气管等部件组成。通过理论分析与计算,确定了排种器关键部件参数。为了确定气力托勺式马铃薯精量排种器作业的优化参数,以负压、清种风速、型孔直径、滚筒转速为试验因素,以漏播率、合格率为试验指标,采用Box-Behnken试验设计原理进行了排种器性能试验,得到影响漏播率和合格率的主次顺序为负压、滚筒转速、型孔直径和清种风速。利用数据处理软件Design Expert 8.0.6进行参数优化,以漏播率、合格率为试验指标,得出负压为8.92 kPa,清种风速为32.25 m/s,型孔直径为18.34 mm,滚筒转速为19.92 r/min时,模型预测的漏播率为3.64%,合格率为91.9%。经过试验验证,与优化结果基本一致。论文相关研究可为马铃薯精量播种技术的研究提供参考。

单行甘薯秧蔓回收机设计与试验

针对目前国内甘薯秧蔓粉碎还田不能回收饲用或人工收割秧蔓劳动强度大的难题,该文设计了一种单行甘薯秧蔓回收作业机,可一次完成秧蔓喂入、切割粉碎、输送及集箱回收作业。应用Box-Behnken试验设计方法,以刀辊转速、机具前进速度、刀片离地间隙为试验因素,以秧蔓回收率、留茬长度、伤薯率为试验指标,对甘薯秧蔓回收机的工作参数进行试验研究,建立了试验指标与试验因素之间的回归模型,分析了各因素对试验指标的影响,并对试验因素进行了综合优化。最优工作参数组合为:刀辊转速2 000 r/min、机具前进速度2.5 km/h、离地间隙15 mm,秧蔓回收率为93.16%、留茬长度为33.8 mm、伤薯率为0.26%。研究结果可为甘薯秧蔓机械化回收饲用提供参考,对甘薯产业的轻简化生产、节本增效具有重要意义。

基于ADAMS的汽车平顺性建模与仿真分析

以某SUV汽车为研究对象,运用机械系统多体动力学仿真软件ADAMS/Car建立了包括前后悬架、轮胎、车身和转向系等子系统在内的整车仿真模型;根据谐波叠加法建立B、C级随机输入路面,按照国家标准建立三角形凸块脉冲输入路面,并分别进行汽车平顺性仿真.通过计算随机输入下汽车总加权加速度均方根值和脉冲输入下车身最大垂向加速度,对汽车平顺性进行评价,研究了悬架弹簧刚度对汽车平顺性的影响.结果表明:B、C级随机输入路面下该车具有较好的平顺性,脉冲输入路面下对乘员的健康不会产生危害;降低悬架弹簧刚度可以改善汽车的行驶平顺性.

基于EMD与神经网络的煤岩界面识别方法

针对放顶煤中煤岩界面难以识别的问题,采用检测液压支架尾梁振动信号的方式进行了研究,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)和神经网络的识别方法。首先,对振动信号进行经验模态分解,得到多个固有模态分量(intrinsic mode functions,简称IMF);然后,对各IMF进一步分析以提取特征参数;最后,选择若干个包含主要信息的参数组成特征向量作为神经网络的输入来识别落煤和落岩两种情况,实现煤岩界面的自动识别。实验结果表明,分别以各IMF的能量、峭度和波峰因子组成的特征向量均可用于识别煤岩界面,且当以能量组成特征向量时比其他两种方式具有更高的识别率。