农机自动导航及无人驾驶车辆的发展综述(英文)

无人驾驶的农机可以帮助减轻劳动力强度,降低投入成本并提高盈利能力。近二十几年来,农机自动导航有了重大进展。目前的研发主要集中在具有更强自主作业能力的农机装备方面,而最终目标是要发展无人驾驶车辆或田间机器人。本文综述了无人驾驶车辆领域的最新技术进展,包括定位、导航控制、作业任务规划、环境感知及安全避障、农具控制等,探讨了该领域的技术趋势与未来发展方向。

作物需氮的遥感测量及变量施肥技术(英文)

为了替代在作物播种前就决定施氮量的传统技术 ,提出了一种基于作物生长过程中根据作物及土壤状况来决定施肥量的氮肥管理系统。在作物刚发芽时 ,系统只供给少量的氮肥 ;在作物需要并能够吸收利用大量氮肥时 ,系统在最佳的时间和地点施加足量的氮肥。该文叙述了该系统中必不可少的两项技术 :作物需氮遥感测试技术和变量施肥技术。专门研究了利用多光谱图像传感器的遥感技术 ,发现多光谱图像与叶绿素含量之间有密切联系。这说明可利用多光谱图像传感器的测试结果来描述玉米需氮的状况。另外 ,还开发了一种由脉宽调节管 (PWM)、压力控制器、由电脑设定的喷嘴控制系统和基于含量分布图的应用软件组成的变量控制系统。这种变量控制系统包含 2 5个能各自单独调节流量的 18m覆盖宽的喷嘴。该文展示了该系统在伊利诺斯州和爱荷华州试验田中应用的研究结果。 1998年 ,在伊利诺斯州和爱荷华州 4块试验田中 ,玉米平均产量每公顷增长了 14 40 kg。 1999年 ,在爱荷华州的 6块试验田 ,玉米平均每公顷产量增长了 44 0 kg。

基于Kalman过滤器的实时拖拉机位置确定系统(英文)

该文提出了一个实时拖拉机位置确定系统 ,该系统由一个六轴惯性测量单元 (IMU )和一个 Garm in全球定位系统(GPS)组成。在系统中 ,设计了一个 Kalm an过滤器来综合两个传感器的信号 ,以滤去 GPS信号中的噪音 ,融合冗余信息 ,最后得到一个有较高更新速度的输出信号。此外该系统还能够补偿 IMU的偏移误差。通过使用该系统 ,低价的 GPS可以替代高价的 GPS,并且保持良好的精确性。试验和融合结果表明该系统确定的拖拉机位置误差比单一使用 GPS的系统的误差要大大减小 :当拖拉机速度约为 1.3 4m /s时 ,该系统东向轴的平均偏差为 0 .48m ,而 GPS的平均偏差为 1.2 8m ;北向轴的偏差从 1.48m降为 0 .3 2 m。系统的更新频率则从原有 GPS的 1Hz增加到