无人驾驶电动拖拉机底盘配置优化——基于NSGA-Ⅲ算法

针对由传统燃油拖拉机电动改装后的无人驾驶电动拖拉机播种机组附着性能不佳、工作不稳定和耗能大等问题,提出了一种基于NSGA-Ⅲ算法优化底盘配置布局的方案,解决了现有无人驾驶电动拖拉机仅根据经验法加装配重的难题。首先,进行了对无人驾驶电动拖拉机播种机组动力学分析;其次,在动力学分析基础上建立了整机优化的目标函数,以及前后轮动载荷、使用重力和质心位置等约束条件;再次,采用NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅲ算法分别对无人驾驶拖拉机播种机组进行多目标优化。优化结果表明:采用NSGA-Ⅲ算法优化后的配重质量为93.7kg,减少为经验法配重的46.85%、NSGA-Ⅱ算法的86.8%。最后,将北斗的定位信号发送给车载组合导航接收机,获得整机的精准定位信息,利用工控机控制器规划出合理的作业路径,进行田间试验。结果表明:采用NSGA-Ⅲ算法优化后的无人驾驶电动拖拉机组在播种工况下的滑移率符合要求,且经1530s作业后耗电量为0.29kW·h,减少为优化前的85.3%,优化效果良好。

基于ARM-Linux的无人驾驶拖拉机自动导航控制系统

介绍了无人驾驶拖拉机整体框架,基于GNSS系统实现了拖拉机定位功能,并基于PID技术设计了拖拉机转向控制系统;然后,基于ARM-Linux设计了拖拉机导航控制系统的软硬件部分,实现了拖拉机转向的精准控制和自动导航。实验结果表明:无人驾驶拖拉机自动导航控制系统具有有效性和准确性,且转角误差在预期内,间接证明了拖拉机在出现横向偏差时,可以进行自适应调节。

基于无人驾驶电动拖拉机的自适应跟踪算法研究

纯跟踪算法和斯坦利算法均属于对车辆前轮转角进行控制的几何跟踪方法,具有简单、直接、控制参数少、容易实现等特点。无人驾驶拖拉机作业时,由于农田作业影响因素众多,路径跟踪往往达不到理想效果,因此,根据纯跟踪算法和斯坦利算法各自特点,搭建权重分配的策略模型,提出一种自适应跟踪算法。通过优化权重参数,得出最优权重值,并在不同土壤环境、不同速度以及不同重心位置条件下,进行对比仿真试验。仿真试验表明,自适应算法应对不同作业工况时具有更好的纠偏能力。采用千寻基站将定位信号发送给车载组合导航接收机,获得整机的精准定位信息,将试验地块坐标录入到导航系统中,利用工控机规划出合理的作业路径,进行田间试验。田间试验表明,采用自适应算法,播种作业时横向偏差均值为0.03 m,地头转向时横向偏差为0.11 m, 22行作业横向偏差均值均在0.05 m之内,满足作业精度要求。

无人驾驶拖拉机的应用

拖拉机是农业生产中的重要动力机械,是保证农业各项生产作业顺利进行的基础,可与其他农机具合作共同完成田间各项作业环节。无人驾驶拖拉机是在拖拉机上安装定位系统,通过GPS能精确测定拖拉机的位置,拖拉机上的摄像机传回的画面显示在监视器上,操作人员通过观看屏幕可以实现远程操控。通过介绍国内外无人驾驶拖拉机发展现状和关键技术,分析了无人驾驶拖拉机在农业变革中的具体优势,最后,提出无人驾驶拖拉机在农业的推广措施与方法,为无人驾驶拖拉机在农业生产中的应用提供技术基础与发展策略。

无人驾驶拖拉机路径跟踪联合控制研究

为实现无人驾驶拖拉机的路径跟踪控制,提高其智能化水平,以中国·徽拖HT1804F型拖拉机为研究平台,建立拖拉机-路径侧向动力学模型,采用滑模控制方法设计了一种基于横向偏差和航向偏差的拖拉机路径跟踪联合控制算法,然后基于CarSim与Simulink设计了联合仿真试验。结果表明,该路径跟踪联合控制算法能够使拖拉机稳定、精确地跟踪目标路径,满足无人驾驶拖拉机路径跟踪控制的要求。

无人驾驶导航控制系统设计

针对国内无人驾驶拖拉机导航控制系统的控制精度问题,设计了一种基于GPS/BDS定位系统的横向偏差跟踪算法和PID控制方式的复合导航控制算法。首先介绍了拖拉机无人驾驶系统的组成原理;其次介绍了导航控制系统算法的组成同时对拖拉机进行运动学建模,并采用横向偏差跟踪算法和PID控制方式的复合导航控制算法设计拖拉机无人驾驶导航控制器;最后仿真结果表明,该算法具有较好的横向误差控制精度,能够有效提高无人驾驶拖拉机的工作效率。

丘陵山区无人驾驶拖拉机的现状分析与技术探讨

如今,我国的农业在智能化、信息化的道路上发展迅速,与以往的农业相比取得了大幅度提高。随着我国城镇化建设的加快,人口老龄化不断加剧,农村年轻劳动力大幅度减少。所以,如何提高农业种植的效率、降低农业种植的难度等问题摆在了人们的面前。随着我国在人工智能领域的快速发展,将无人驾驶技术运用在农业领域,将传统的农业机械和无人驾驶技术相结合,大力发展智能农业机械,必定会改善农业现状,我国的农业发展将会迈上更高的台阶。

未来果园拖拉机概念设计

根据未来果园园艺对拖拉机的要求,预测未来果园拖拉机的发展趋势。

新能源无人驾驶拖拉机自动变速电控系统设计

新能源纯电动拖拉机是发展环保绿色农业的重要工具,由于电池和电机技术的不成熟,为了提高电动拖拉机整车的动力性能和经济性能,还需要对变速器进行优化设计。为此,在电动拖拉机的变速器设计上引入了双离合变速器,并设计了自动变速器的电控系统。为了使电控系统发挥最佳性能,实现无人驾驶功能,提出了模糊神经网络PID智能控制算法,并对算法的控制性能进行了验证。仿真测试结果表明:模糊神经网络算法可以明显提高PID算法的控制精度,对于提高自动变速器的控制精度具有重要的作用。

一种无人驾驶拖拉机作业安全辅助与防盗装置

针对目前农业生产的特点,无人驾驶拖拉机的研发成为趋势。本文介绍一种涉及无人驾驶拖拉机领域的安全辅助与防盗装置。此装置由FUR热成像模块、英伟达JETSON NANO开发板、STM32F767IGT6为核心主控电路三大部分组成。该装置能够通过热成像监控作业过程中是否有非法人员进入工作区域;英伟达JETSON NANO开发板主要用于人脸识别,当车辆非作业状态时通过热成像感知人员进入监控领域,通过人脸识别判断是否是合法人员正在接近无人驾驶拖拉机无人驾驶拖拉机无论是在工作还是非工作状态,以STM32F767IGT6为核心主控电路通过CAN总线采集无人拖拉机ECU的发动机数据以及热成像与人脸识别报警只别信息,通过EC200模组利用4G网络上传到后台服务器。

无人驾驶拖拉机田间运行轨迹跟踪控制系统设计

现代农业面临劳动力短缺和成本上涨等问题,无人驾驶拖拉机可以减少对人工的依赖,降低劳动成本。然而,由于田间地形复杂多变和环境因素的影响,无人驾驶拖拉机在作业过程中路径规划与跟踪是保证无人驾驶拖拉机正常运行的基础条件与技术支持。该文采用多传感器融合技术,包括GPS、惯性导航系统(INS)、视觉传感器和激光雷达,设计一种无人驾驶拖拉机田间运行轨迹跟踪控制系统,并通过建立拖拉机运动学模型和动力学模型,设计了基于模糊控制和PID控制的复合控制算法,实现拖拉机的轨迹跟踪控制。该系统能够自适应地调整控制参数,克服田间复杂地形和环境变化对运行轨迹的影响。通过田间实地测试验证了系统的有效性和稳定性,结果表明该系统在不同地形条件下均能实现高精度的轨迹跟踪,为无人驾驶农业机械的应用提供了有力的技术支持。