除草机器人路径规划与测距方法的研究综述

路径规划和测距方法是除草机器人能完成工作任务的核心技术,其很容易受外界环境的影响。因此,为了提高除草机器人工作的效率,降低农业生产成本,在不同环境、不同光照、噪声大小不一等因素的情况下,构建不同算法和不同工作原理的机器人,以探究较高的识别率和作业效率。文章基于目前的相关研究文献资料,对除草机器人路径规划和测距方法的研究现状进行了梳理归纳,并在现有技术基础上对其发展趋势进行展望,进而为推动除草机器人高质高效发展提供科学依据。

一种仿人工机械锄草装置的设计与试验

[目的]满足农业现代化除草作业需求,提高农业生产效率。[方法]基于我国东北地区玉米种植模式垄高15 cm的目标,设计了一种仿人工机械锄草装置,装置包括锄草刀、曲柄连杆机构、传动机构、电机部分。通过阐述该装置各部件设计与工作原理,设置了锄草装置的曲柄连杆机构和锄草刀等关键部件参数,对参数进行理论分析计算;采用SolidWorks和MATLAB进行轨迹仿真验证,并进行室内台架试验。同时,通过进行三因素三水平的正交试验,对结果进行方差分析和重复试验。[结果]最佳试验组除草率为89.6%,证明了该装置的有效性,验证了该设计的可行性。[结论]该装置对垄的伤害更低,能有效避苗,可以降低土壤带来的阻力,具有更高的主动性和更低的能耗。

苗间机械除草技术智能化的应用和展望

如何在减少土地污染的情况下进行除草作业变得越来越重要。苗间机械除草智能化能间接影响作物的生长和产量,也能有效减少除草剂的使用,降低对土壤的破坏和污染,为修复农业生态系统做贡献。本文通过分析和研究国内外苗间智能识别除草技术的应用,综述苗间除草识别技术的各种运用方法和实现形式,并具体分析了苗间除草识别技术与除草机械结合情况,对信息识别技术进展进行了简单的概括。总结了当前除草技术所存在的问题和不足,并提出了解决这些问题的策略。

基于深度学习的新型语义分割模型与玉米间杂草识别研究

玉米是我国重要的粮食和经济作物,但由于玉米易受杂草侵害,而人力除草费用很高,所以有必要开发出一种用于杂草分割检测的模型指导机器人除草。课题组提出了一种新型的基于神经网络的深度卷积模型,以实现在自然光照拍摄条件下对杂草和玉米苗的语义分割检测。课题组使用私有玉米-杂草数据集,使用数据增强和数据归一化等方法进行预处理,建立神经网络模型,在RTX3050上训练100个Epoch后得到收敛的模型,并使用mIOU等多个指标对模型进行评价。仿真结果表明,该深度神经网络模型能够有效地实现对玉米、杂草的分割检测,各种指标均满足预期,为农业方面的杂草检测工作提供了有效参考。

基于毫米波雷达的颗粒肥料质量流量测量与试验研究

【目的】变量施肥具有节约肥料、保护土壤、提高肥料利用率等技术优点,为了实现变量施肥的闭环检测,使肥料的质量流量检测更为精准,课题组提出了一种基于毫米波雷达传感器的颗粒肥料质量流量测量方法。【方法】以颗粒肥料流量与毫米波雷达传感器响应信号的相关性为基础建立模型。搭设颗粒肥料流量检测试验台,选择大颗粒尿素和磷酸二铵作为试验材料,以排肥轴转速作为试验变量对以上理论进行验证,通过标定质量流量与毫米波雷达信号的关系,确定两者存在较强的线性相关性,在各个排肥轴转速下,相关系数均高于0.992;随后对每种肥料进行5组共25次试验,以达到模拟变量施肥过程中颗粒肥料目标施用量不断变化的工况,每次试验排肥轴转速进行一次改变,用电子天平称量实际排肥质量,通过积分毫米波雷达反馈的质量流量信号曲线和时间计算检测质量,采用SPSS 24.0软件对试验结果进行统计分析。【结果】磷酸二铵、大颗粒尿素的检测误差分别为4.99%、4.78%,对应标准差为5.92、5.69;尿素颗粒和磷酸二铵进行变量排肥得到的测量误差的结果分布基本符合正态分布;对于不同的肥料,在不同的质量流量下,检测系统都能够实现颗粒肥料质量流量的检测。【结论】试验室验证在排肥轴转速为30 r/min~70 r/min的试验条件下,测量结果的平均相对误差在不大于5%时,检测值可达17.9 g/s~56.9 g/s,证明了毫米波多普勒雷达探测颗粒肥料的流动检测质量是可行的。