基于LIO-SAM建图和激光视觉融合定位的温室自主行走系统

为解决传统导航方案在温室内无法应对光照变化大、作物行间距窄、接收GPS信号差等问题,该研究提出了基于即时定位与地图构建技术的激光视觉融合式自主导航算法。该系统利用三维激光雷达VLP-16(Velodyne LiDAR,VLP-16)和惯性测量单元获取温室环境信息,采用基于紧耦合的雷达惯导定位建图(tightly-coupled lidar inertial odometry via smoothing and mapping,LIO-SAM)算法构建导航地图,基于轮式里程计和视觉里程计采用扩展卡尔曼滤波器算法实现局部定位,融合激光点云配准算法和自适应蒙特卡洛定位算法实现全局定位。同时,在自主行走系统应用A*算法规划全局路径和动态窗口算法规划局部路径,从而实现自主导航。试验结果表明,LIO-SAM算法构建的温室导航地图最大相对误差、最大绝对误差和均方根误差分别为9.9%、0.081和0.063 m,在温室内改进后的定位算法横向偏差小于0.020 m,纵向偏差小于0.090 m;当自主行走系统以0.15、0.30和0.50 m/s的速度运行时,横向偏差、纵向偏差和航向偏角的平均值分别小于0.120 m、0.10 m和8.5°,标准差分别小于0.070 m、0.140 m和6.6°。该导航方案满足自主行走系统在温室内高精度建图、定位和导航的需求,可为自主移动平台提供理论与技术支撑。

设施园艺移动平台分布式驱动自适应防滑控制

针对设施园艺特殊作业场景对电驱移动平台灵活作业与高操纵稳定性需求,该研究设计了一种四轮轮毂电机独立驱动的分布式设施园艺电驱移动平台,并提出了一种可提高转向灵活性与稳定性的自适应防滑控制策略。在该控制策略中,首先构建电驱移动平台动力学模型与Ackermann差速转向模型,结合速度瞬心原理及轮胎侧偏角确定各车轮转向目标转速;其次,为提高电驱移动平台对时变附着系数的适应能力,采用改进的强跟踪自适应无迹卡尔曼滤波算法设计复杂路面识别器,实现对路面附着系数准确估计;最后,设计基于自适应滑模算法的防滑控制器,根据路面附着系数估计值确定车轮相对最佳滑转率并实时控制滑转率。为验证所提控制策略的有效性,开展了Carsim-MATLAB/Simulink联合仿真与分布式设施园艺电驱移动平台实车试验。试验结果表明,所提控制策略可准确估计复杂道路下路面附着系数,降低车轮滑转率误差;在不变路面、对接路面与对开路面3种工况下,左侧车轮滑转率误差分别为0.031、0.015和0.038,右侧车轮滑转率误差分别为0.026、0.005和0.028;在不变路面与随机路面实测路况下,电驱移动平台路面附着系分别数约为0.44和0.47,最大滑转率分别约为0.69和0.68,有效抑制了轮胎转向时的过度滑转,提高了电驱移动平台的行驶稳定性。研究可为设施园艺车辆驱动防滑控制提供具体理论依据和实施方案。

设施园艺电驱移动平台轮毂电机设计及其磁-热耦合性能

针对设施园艺作业场景下电驱移动平台的低速大扭矩牵引作业需求,该研究设计了一种减速内转子轴向磁通轮毂电机,建立电机的电磁有限元模型并分析其电磁和损耗特性。考虑到绕组电阻率受温度变化影响,构建基于热网络法的轮毂电机磁-热耦合改进模型。与台架试验结果相比,基于改进模型获得的转矩预测值较传统模型的精度提高了5.33%,验证了模型的正确性。利用改进模型分析了温度和相电流对电机转矩特性的影响,仿真结果表明,输出转矩随电机温度增加而降低;在0~20 A,电机平均输出转矩与相电流呈线性关系。试验结果表明,轮毂电机功率随转速增加而增大,峰值功率可达4.59 kW,而转矩基本保持恒定;在转速450~900 r/min、转矩300~600 N·m时,电机效率高达93.2%。研究结果可为轴向磁通电机初步设计与多场耦合影响下电机性能分析提供思路。

基于改进YOLOv8的草莓识别与果梗采摘关键点检测

为解决草莓采摘机器人工作过程中果梗采摘点定位精度低和遮挡草莓识别困难等问题,该研究提出一种改进后YOLOv8算法与pose关键点检测算法相结合的草莓识别定位方法。通过对YOLOv8进行优化,引入BiFPN(bidirectional feature pyramid network)和GAM(generalized attention module)模块以强化模型的双向信息流,动态分配特征权重,并专注于小目标特征的提取和强化被遮挡区域特征,旨在提升模型复杂环境中采摘点定位准确率和遮挡识别的预测准确性。试验结果显示,相比于原始模型,经过改进的YOLOv8-pose模型在草莓识别准确率(precision,P)、召回率(recall,R)、平均精度(mean average precision,mAP)及关键点平均精度(mean average precision-key point,mAP_(kp))上分别提高6.01、1.98、6.67和7.85个百分点,基于关键点检测的果梗采摘点在X、Y、Z方向定位误差分别为1.4、1.4和2.2 mm。此外,根据草莓遮挡重叠区域面积对草莓遮挡程度分类,利用不同遮挡程度对模型性能验证,在遮挡情况下改进后YOLOv8-pose,mAP_(kp)比原模型提高9.78个百分点。基于该研究所提出的视觉模型,机器人在田间试验下的采摘成功率为95%,单个草莓的采摘耗时10 s,可为实现机器人精准采摘提供重要的技术支持。

南方现代化温室黄瓜夏季蒸腾研究

温室作物蒸腾不仅直接影响到温室内空气温湿度 ,而且是现代温室中确定合理的作物肥水灌溉控制目标的主要依据。研究采用Penman Monteith方程模拟南方现代化温室黄瓜在夏季高温高湿条件下的蒸腾速率 ,并通过冠层微气候和蒸腾速率观测 ,分析了影响蒸腾的主要温室环境因素。结果表明 ,Penman Monteith方程模拟黄瓜夏季蒸腾速率结果较为可靠且模型具有一定的鲁棒性。温室黄瓜夏季蒸腾速率随辐射强度 (净辐射 )和空气饱和水汽压差 (VPD)的增加而线性增大 ,但蒸腾速率日最大值出现时间较净辐射滞后而与VPD较为一致。

冬小麦变量施肥机控制系统的设计与试验

为了实现冬小麦生长过程中的实时变量精准追肥,使用近地光谱探测技术,结合模糊PID(proportion integration differentiation,比例-积分-微分)控制技术,研究设计了适合中国大田作业的实时变量追肥机控制系统。追肥机采用轴分段式设计,开度和转速双变量调节,通过光谱传感器获取作物冠层归一化植被指数,结合追肥算法计算出当前的目标施肥量,采用测速和测距法反馈肥料流量信息,并根据追肥机实际行进速度,实时调整追肥量,实现精准变量追肥。试验结果表明,模糊PID控制具有良好的动态稳定性和跟踪性能,大田试验的结果表明,追肥机控制精度均达到90%以上,测速系统的检测绝对误差小于0.25 km/h,可以实现精准施肥的目标。该研究为变量施肥机的在线变量施肥控制提供了参考。

基于LiDAR多维点云优化的垄作菊花采摘机器人自主导航方法研究

[目的]针对田间作业环境复杂导致金丝皇菊采摘机器人行走不稳定、生产效率低的问题,本文设计了一种基于LiDAR多维点云优化的菊花采摘机器人自主导航系统,以实现机器人在农田中的精准作业与高效生产。[方法]通过履带式底盘搭载的Velodyne 16线激光雷达获取田间三维点云信息,并对其进行坐标校正和体素滤波预处理。提出了一种多维点云优化算法,可按照金丝皇菊植株生长特性获取不同坐标轴下的有效点云特征,生成左右两侧垄沟线;并采用改进纯跟踪控制算法对最小二乘法拟合得到导航基准线进行跟踪导航。[结果]通过对Stanley控制算法和改进纯跟踪控制算法进行仿真试验,改进纯跟踪算法表现出更高效的跟踪性能。利用金丝皇菊采摘机器人在南京市湖熟菊花园进行实地试验。试验结果表明,基于LiDAR多维点云优化的自主导航算法横向平均绝对误差为0.0474 m,标准差值为0.0306 m,位置偏差绝对值为0.0789 m,航向平均绝对误差为2.177°,标准差值为2.589°,横向平均绝对误差减小67.13%,离散程度降低48.34%。[结论]本文提出的基于LiDAR多维点云优化算法和改进纯跟踪算法可以有效提高导航精准度,改善系统抗干扰性,导航效果较好,从而保证金丝皇菊采摘机器人的精准作业。

基于改进纯追踪模型的温室采摘运输自动跟随系统

基于Kinect体感感应技术,设计了一套温室果蔬采摘运输自动跟随平台。通过体感感应系统获取图片上像素点的深度信息,结合图像处理算法,逐行扫描确定人体图像并实时获取人体骨骼信息,计算了人体当前的三维坐标并记录人体走过的路径轨迹。系统采用自调整函数对路径进行优化,避免了剧烈转向行为,并对优化后的路径以模糊算法动态确定纯追踪模型的前视距离,从而实时调整转向和转角,实现了精准跟随和稳定跟随。试验结果表明,该跟随系统能在避免剧烈转向的前提下以较高的精度跟随,横向最大跟踪偏差不超过10.0 cm,最大深度偏差为5.5 cm,且系统性能不受光照条件影响,满足温室采摘运输要求。

移动式土壤旋耕蒸汽消毒机的研制

为解决土壤连作障碍等引起的蔬菜种植问题,设计了一种可在旋耕作业的同时进行土壤蒸汽消毒的机具。机具主要由旋耕装置、蒸汽发生器、补水装置、蒸汽输送系统、消毒罩、可拆卸消毒毛管等组成。通过热量平衡分析得出,在土壤宽120 cm、深15 cm时,土壤消毒到60℃时所需蒸汽功率为87.78 kW,而当土壤蒸汽消毒机蒸汽发生器出口压强为0.6 MPa,温度为158.86℃时,能提供的蒸汽功率为97.35 kW,系统损耗为0.61 kW,可满足土壤消毒的热量需求。田间试验表明:当蒸汽发生器出口蒸汽压强为0.6 MPa,温度为158.86℃,机具旋耕行走速度为0.035 m/s,消毒毛管管径15 mm,间距为180 mm时,深度15 cm土壤消毒后温度在58.9~70.6℃之间,可满足土壤旋耕消毒的温度要求。

利用BP神经网络对江淮地区梅雨季节现代化温室小气候的模拟与分析

为对江淮地区现代化温室内梅雨季节的小气候进行模拟与分析,在建立相应的BP神经网络模拟模型的基础上,进一步研究了外部温度、湿度、风速、太阳总辐射和天窗开度5个因素对温室内温度、湿度、风速的影响。研究发现可以使用BP神经网络对梅雨季节的小气候进行模拟,模型具有较高的精度,是对物理模型的有益补充;梅雨季节室内湿度受室外湿度的强烈影响,在5个输入因素中所占比重为51.7%;室内风速主要受室外风速和天窗开度的共同影响,受室外温度的影响较小,所占比重仅为10%;室内温度主要受室外温度和太阳辐射的影响,二者所占比重分别为46.2%和27.9%。

温室小气候测量试验设计及其夏季蒸腾研究

温室内小气候环境参数的有效观测关系到温室小气候模拟模型的精度 ,而温室内作物的蒸腾既影响到潜热和显热交换 ,又是确定温室作物肥水灌溉的主要依据。本研究设计了一套用于温室小气候和作物蒸腾测量的试验装置 ,并在夏季南方现代化温室内进行了观测。结果分析表明 ,试验装置可以用于温室小气候的测量 ,且波恩比法适于对夏季高温、高湿条件下南方现代化温室中作物蒸腾的模拟 ,夏季温室内蒸腾速率随净辐射和空气饱和冠层水汽压差的增加而线性增大 ,蒸腾速率对冠层以上不同高度水汽压差的变化不敏感。

长江中下游地区夏季温室黄瓜冠层温度模拟与分析研究

根据作物冠层能量平衡原理,建立了以温室内温度、湿度、冠层净辐射等为变量的温室作物冠层温度的模拟模型,并利用实测资料对模型的可靠性进行了检验,同时就温室内部温度、冠层净辐射、蒸腾速率对冠层温度的影响进行了敏感性分析。结果表明:模型能较好地预测长江中下游地区温室作物冠层温度,模型对该地区夏季(2002年6月24至7月12日,梅雨季节)温室内作物冠层温度预测值与实测值的决定系数(R2)和标准误(SE)分别为:0.8321,0.0037℃;建立的温室内部温度、相对湿度、净辐射和作物蒸腾速率的多元线性回归模型,其决定系数(R2)和标准误(SE)分别为:0.9996,0.8829℃;通过敏感性解释因子的分析表明,作物冠层温度对温室内部温度最为敏感,室内温度是预测冠层温度的主要因子。

南方现代化温室能耗预测模型的建立与分析

在分析温室小气候模拟模型的基础上,建立了南方现代化温室的基础能耗预测模型,并对温室能耗进行了计算,通过对预测模型的敏感性分析,指出了叶面积指数、覆盖材料透光率、覆盖层和内外空气的对流换热系数以及温室的平均高度对温室温湿度的影响,为温室设计、建造提供一定的理论依据。

温室内温度的模糊控制

根据温室温度的控制特点 ,提出了实现室内温度模糊控制的方法 ,设计了模糊控制器并进行了试验。结果表明 ,温室内温度的模糊控制具有较为明显的衰减特性 ,能够把被控参数调节在设定值周围 ,参数的波动小 。

温室环境控制技术探讨

介绍了现代化温室的加温保温系统、通风及湿帘降温系统、营养液配制及灌溉系统、机器人及视觉摄象系统，以及计算机控制系统的软硬件构成，并提出了我国温室研究应注意的问题。

水产养殖中智能识别技术的研究进展

智能识别技术是水产养殖由粗放型向集约型转变的关键技术。水产养殖中的智能识别是通过研究并利用机器视觉和机器学习技术实现水下生物和环境的监测,并对生产管理中出现的问题进行判断、分析和预测,以实现自动化养殖为目的。本文从生物的物种识别与分类、年龄识别、性别识别和行为识别4个方面分析了水产养殖中智能识别技术的研究和发展现状,阐述了水产养殖中采用的主要智能识别技术和原理,并对今后水产养殖中智能识别技术的发展进行了展望,以期为中国渔业现代化、智慧化发展提供参考和新思路。

温室环境计算机控制系统设计

分析了温室系统的温度特性,指出温室的加热过程是一个惯性较大、滞后时间较长的复杂过程,还介绍了用于温室控制的计算机系统。系统以单片机为下位机,以PC机为上位机。下位机主要完成温室内温湿度的测量、数据处理、输出控制以及与上位机进行通信等任务;上位机主要完成设定下位机的控制参数、监测温室内的状态以及保存下位机传送过来的实时数据等任务。

基于叶绿素荧光成像技术的番茄苗热害胁迫智能识别方法

为实现作物热害胁迫状态快速、无损和智能化识别,该研究设计了一套叶绿素荧光图像采集装置,并提出一种基于叶绿素荧光成像技术的番茄苗热害胁迫智能识别方法。以不同热害阶段下的番茄苗叶片作为研究对象,通过搭建的叶绿素荧光图像采集设备获取具有单一背景的叶片原始荧光图像,将获取的12组荧光参数值结合Spearman等级相关性分析得到相关性最高的非调节性能量耗散的量子产量Y(NO),对其进行图像预处理后构建番茄苗叶片热害图像数据集。对AlexNet模型进行改进,引入批量归一化(Batch Normalization,BN)方法加快模型的收敛速度,选择Mish激活函数提高模型的表达能力,同时使用全局平均池化层(Golbal Average Pooling,GAP)替换全连接层和深度可分离卷积替换传统卷积的方法减少模型参数量,以提升模型运行速度,通过Adam优化算法更新梯度。研究结果表明,改进AlexNet模型性能最优,平均识别精度达98.8%,平均测试耗时为11.6 ms,模型权重空间仅为1.13 MB。相比未改进AlexNet模型,平均测试耗时下降23.2%,模型权重空间下降99.5%。该研究为番茄苗早期热害胁迫检测和胁迫等级划分提供了一种方法,也为其他作物夏季热害监测和防控提供技术参考。

基于科技竞赛的农业院校工科创新型人才培养:价值、问题与对策

在分析课外科技创新竞赛对大学生成才影响的基础上,针对当前在校大学生参赛功利性严重、综合素质水平低、科研平台利用率低以及缺乏有效的支撑服务机制等问题,着重从构建科技竞赛实践化教学模式、创新实践教育立体化课程模式、教育教学全面化考评机制以及健全创新型人才培养效果评价体系等方面出发,探索农业院校工科创新型人才培养模式,从而提升农业院校工科人才的创新精神与实践能力。

离心式变量撒肥颗粒肥料分布检测系统研究

在农业生产中,施肥是提高作物产量和质量的重要手段之一。然而过量的施肥会引发各种环境问题,如陆地和水体污染,影响人们的健康和生态系统的平衡。因此,研究变量式施肥机的作业施肥精度具有重要的意义。施肥精度是农业生产中非常重要的一环,直接关系到农作物的产量和品质。合理施肥能够提高作物的养分利用率,减少肥料浪费,同时还能避免肥料过量使用对环境带来的负面影响。本研究以肥料颗粒为研究对象,以基于深度学习的目标检测为技术手段,运用Python、NumPy库实现图像HOG特征提取,将可视化技术与深度学习相结合,旨在对田间工况下的肥料颗粒进行目标检测。