基于滑模变结构的农机路径跟踪控制算法研究

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。

基于栅格法的农业机器人路径规划方法研究

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。

基于语义分割的中后期玉米行间路径导航线检测

中后期玉米行间路径存在光照不足、遮挡等因素的干扰,不利于农业机器人自主作业时导航线的检测。针对此问题,本文提出一种基于改进Fast-SCNN语义分割模型的中后期玉米行间路径导航线检测算法。首先,针对目前路径语义分割模型在中后期玉米环境下边缘分割不够准确的问题,提出一种Edge-FastSCNN模型,在模型分支中引入本文提出的边缘提取模块(Edge extraction module,EEM)以获取准确的路径边界信息,并在模型中引入空间金字塔池化(Atrous spatial pyramid pooling,ASPP)模块以融合图像边界信息和深层特征。然后,基于模型预测的行间路径掩码,通过像素扫描法检测路径掩码左右边界点,通过加权平均法求得路径掩码中点。最终利用最小二乘法拟合导航线,实现中后期玉米行间路径导航线的检测。为验证所提出方法的性能,基于中后期玉米正常光照无遮挡、光照不足、阴影、杂草遮挡、叶片遮挡等5种环境,进行了模型性能对比实验和导航线检测实验。实验结果表明,模型平均交并比为97.90%,平均像素准确率为98.84%,准确率为99.39%,推理速度为63.0 f/s;模型在上述5种环境下的平均交并比为96.93%~98.01%,平均像素准确率为98.33%~99.03%,准确率为98.53%~99.12%;预测导航线与真实导航线在上述5种环境下的航向角偏差平均值为1.15°~3.16°,平均像素横向距离为1.89~3.41像素;导航线检测算法的单帧图像平均处理时间为90.04 ms。因此,本文提出的导航线检测算法满足中后期玉米行间路径导航任务的准确性和实时性要求。

基于模糊控制的插秧机LQR曲线路径跟踪控制器优化方法

为了提高无人插秧机地头转向时的曲线路径跟踪精度,针对传统的误差权重矩阵固定的线性二次调节器(Linear quadratic regulator,LQR)路径跟踪控制器对插秧机的纵向速度、横向偏差以及航向角偏差的变化适应性较差的问题,基于车辆二自由度动力学模型,提出了一种通过模糊控制实时调整LQR控制器误差权重矩阵的路径跟踪控制器优化方法。该方法以纵向速度、横向偏差、航向角偏差为输入,以横向偏差和航向角偏差对应的误差权重为输出,建立模糊控制模型实时调整LQR控制器的误差权重矩阵。为了验证所提出算法的曲线路径跟踪控制精度和可行性,以改装后的洋马VP6E型无人插秧机为对象,进行Carsim和Simulink联合仿真试验以及实车试验。仿真试验结果表明,在控制插秧机跟踪半径为2 m的1/4圆弧路径时,所提出算法控制下的横向偏差绝对值均值为0.014 m,最大值为0.032 m,小于0.04 m的占100%,航向角偏差绝对值均值为1.67°,最大值为4.94°,相较于传统引入前馈控制的LQR控制器,横向偏差绝对值均值降低50%,航向角偏差绝对值均值降低23%。实车试验结果表明,在插秧机跟踪半径为2 m的1/4圆弧路径时,所提出算法控制下横向偏差绝对值均值为0.027 m,最大值为0.048 m,小于0.04 m的占62%,航向角偏差绝对值均值为1.86°,最大值为4.94°,相较于传统引入前馈控制的LQR控制器,横向偏差绝对值均值降低40%,航向角偏差绝对值均值降低4.1%。该方法提升了无人插秧机曲线路径跟踪控制精度,为无人插秧机曲线路径跟踪控制提供了参考。

基于Winform的农机导航终端监控系统设计与试验

农机自动导航是实现精细农业的关键,随着导航技术的日益发展,终端监控作为导航系统的核心受到了广泛的关注。为了实现对农机作业时导航定位信息的有效监控,在Windows平台上采用VS2019开发环境、Winform软件开发技术和C#语言,设计了一种农机自动导航车载终端系统。系统主要包括硬件平台的搭建以及软件系统的设计,具有数据实时通讯、数据分析处理、文件读写、虚拟场景显示、百度地图显示和历史作业轨迹查看等功能。将该导航终端监控系统搭载到洋马插秧机上进行试验,结果表明:软件系统界面友好,通讯稳定,功能较为齐全,满足农机田间辅助作业的需求。

基于多维感知的玉米大田巡检平台设计与试验

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。

基于模型预测的插秧机路径跟踪控制算法

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。

大数据时代下的企业人力资源发展变革

随着信息技术的持续发展,"大数据"逐渐成为时代热点,大数据与企业人力资源发展的结合也越来越受到人们的重视。本文从什么是大数据着手,论述了大数据对人力资源发展的意义,然后阐述了我国企业人力资源发展正面临一些问题,比如管理方式落后、数据挖掘不深等,面对这些问题,需要借助大数据对人力资源管理进行变革,促进企业人力资源不断的发展,从而使企业能够长久地发展下去。

玉米收获机低损脱粒智能控制系统半实物仿真平台设计

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。

基于优化人工势场法的插秧机绕障策略研究

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。