农业机械数控化的关键技术与应用

农业机械数控化技术的应用显著提升了农业机械的智能化和自动化水平,增强了作业效率、精度和可靠性。该文分析了数控技术在农业机械中的基本原理和主要组成部分,详细阐述了数控技术在数控拖拉机和数控播种机中的应用,然后讨论智能传感器技术、自动控制系统、精准导航技术和数据管理系统在农业机械数控化中的实际案例和应用效果,针对当前农业机械数控化面临的挑战,展望其未来发展方向。通过深入分析和讨论,以期为农业机械数控化技术的推广和应用提供有益参考和指导。

农业机械全方位视觉定位系统的定位算法

农业机械全方位视觉定位系统根据标识方位角角度估算传感器相对于标识坐标系的绝对位置,包括系统校正、除噪、标识特征提取、方位角度估算和定位算法,其中定位算法是实现农业机械全方位视觉定位系统的关键部分。该文主要研究了4个标识和3个标识的定位算法,并通过室外30m×30m平地上的定点试验和传感器倾斜试验验证定位精度及传感器倾斜对定位精度的影响。试验结果表明,试验点坐标的估算值与实测值之间距离的均方根误差与平均绝对误差分别为14.75和14.06cm,最大绝对误差为25.72cm;倾斜角度越大,对定位精度的影响越大。研究表明本文定位算法是可行的,且算法简单、运行速度快;实用中当传感器倾斜角度大于5°或者凹凸不平明显的作业环境中,有必要考虑传感器倾斜造成的定位误差的补偿。

基于自主农业无人机的无线传感器网络定位系统

为了实现农机的自主无人化作业,在农机自主导航的设计上引入了无线传感网络定位系统,并采用蚁群PID算法对定位系统进行了优化,提高了定位系统的定位精度。为了验证无线传感器定位系统在自主农业无人机导航系统应用的可行性,以农田作业环境为研究对象,模拟田间环境架构了不同覆盖距离范围的无线传感网络,并对无线传感网络定位的精度进行了测试。测试结果表明:采用基于蚁群PID算法的无线传感网络得到了较高的定位精度,可以满足自主农业无人机导航的精度设计要求。

基于梯度下降和角点检测的玉米根茎定位导航线提取方法

针对玉米根茎图像信息,提出一种在拔节期后玉米大田环境下快速、精准提取导航基准线的新方法。首先利用2G-B-R和最大类间方差法分割图像,并利用形态学处理提高图像质量,对去噪图像像素按列累加获取垂直投影。传统峰值点法在寻找特征点时需要设定阈值,耗时长且伪特征点多,因此提出一种基于梯度下降的特征点寻找方法,利用某点沿梯度下降的方向求解极小值从而求得特征点。根据角点检测原理,利用特征点像素各个方向梯度变化不同剔除伪特征点,解决了传统算法异常点过多、错误剔除玉米根茎定位点等问题,最终采用随机采样一致算法拟合导航线。试验结果表明,与传统算法相比该算法能够很好的适应复杂环境,实时性强,即使在缺苗、杂草等情况下仍具有很强的鲁棒性,平均处理准确率为92.2%,处理一帧分辨率为1280像素×720像素的图像平均耗时为215.7ms,该算法为智能农业化机械在玉米田间行走提供了可靠的、实时的导航路径。

智能农机自动导航系统应用研究

首先设计了农机自动导航系统硬件及软件,分析了常见四轮农机结构,并以此作为研究平台展开模型分析,为后续自动导航算法奠定基础。研究了定位坐标系,分析了大地坐标系、直角坐标系及二者相互转化,确定导航定位解算原理及差分定位原理,在此基础上设计导航系统关键组成部分。最后,基于农机导航定位系统原理进行农机姿态测量及路径追踪,在此基础上提出路径追踪改善方法,从而为后续农机自动导航系统设计提供参考。

农业机械自动导航技术研究综述

农机自动导航技术作为智能农机与精准农业的一项核心技术,越来越多地应用于多种田间作业场景,有效提高了农机装备的生产效率与作业精度。从定位信息收集方法、路径规划、导航决策控制方法、自主避障、通信技术与远程监控6个方面对农业机械自动导航技术国内外研究现状进行了详细综述,从而全面系统梳理自动导航技术的研究现状。