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随着时代的发展,我国农田出现集中连片和规模化经营的趋势,为农业机械的应用提供了空间。自动导航技术可以降低机械操作的人力成本,提高土地利用率,具有重要意义。语言理解是一种主动性的信息处理技术,成为整合农业机械各个系统的有力工具。为此,研究了英语语言理解在农机自动导航中的作用,概括了语言理解的整体过程,并分析了其核心和难点。以拖拉机为例,对相关的单词进行聚类分析,列举了实现3种功能的代表性事件,以提高我国农业机械的自动化水平。 相似文献
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为提高水稻直播机作业过程的控制定位精度,将英语语言理解动词聚类的简明化、规范化运作机理融入其中,进行水稻播种机的控制研究。以重点理解动词聚类控制机理为基础,考虑执行事件与核心事件的内在关系,以事件的相似度为判定依据,在水稻直播机控制定位环节建立英语语言动词聚类控制模型,形成以水稻直播作业动作指令为标准的关键播种动词数据库,并进行水稻直播控制试验。试验结果表明:动词聚类应用下采用尺度恒定化的控制信息特征提取,直播控制参数调节速度可由90.2%提高至94.6%,整体直播控制定位准确率较传统直播控制可提升5.4%,保持在90%以上。本研究可为同类农机具作业控制定位设计优化拓宽思路,具有一定推广价值。 相似文献
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智慧农业、智能农机已成为我国现阶段农业发展的主流趋势,农业智能传感监测技术是实现这一目标的核心技术。传感器作为一种监测感知特定物体状态信息的设备,其主要工作原理是将监测到的物理信息转换成为更易读取的数字信号或其他种类的电子信号,因其具有较高的反应速度、测量精度等特点,传感器已被广泛应用到众多领域。农业机械对于传感器技术的相关应用主要包括农用姿态监测传感器、视觉识别传感器和物料感知传感器等。该文通过分析研究智能传感器在农业机械电气控制的主要应用现状,阐述了国内外关于利用传感器技术进行农机作业状态监测、作物生长信息采集以及农机自动控制等研究的丰富成果,分析了智能传感器在农业机械应用过程中仍存在的部分问题,最后对智能传感器在农业机械电气控制领域的未来发展进行了详细的展望。 相似文献
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农业机械的作业效率高,是推动农业发展的重要力量。将新型技术应用在农业机械的设计和制造上,可改善机械整体性能并提高智能化水平。农机智能化的核心在于控制环节,表现为控制的实时性和准确性。为此,基于英语语言理解分析农机控制中的介词语义,并用于控制喷药机器人的视觉感知、自主行走和精准喷药。介词语义分析首先要建立模块化的语言理解系统,然后从语句中提取介词进行各项特性的筛选和分析,直至完成所有介词的释义。最后,介绍了介词语义分析在3种控制功能中的具体作用,并分别列举代表性的介词,以便提高机械的作业效率,降低操作难度。 相似文献
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准确、可靠的位置信息是进行农业机械自动导航的前提,为了提高农机自主定位导航的精度,提出了一种基于GPS和机器视觉联合导航的定位系统,并介绍了联合定位导航的方法,最后以实验得方式验证了导航的可行性。农机的GPS和机器视觉组合定位系统采用GPS部分对农机的绝对位置进行实时采集,并跟踪导航角和行驶速度,完成绝对定位;采用机器视觉部分图像处理的方式,获得导航基准线和作业目标信息,完成相对定位;采用光电对管实现了避障功能,并采用无线数据的收发,实现了农机的远程控制。对农机联合导航机制进行了实验验证,结果表明:最大误差不超过0.1m,精度较高,克服了单一定位方式的不足,提高了农机自主导航的定位效果。 相似文献
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近年来,在土地整合连片种植以及大型农业机械广泛使用的背景下,昌吉市大力推广应用卫星定位导航和拖拉机自动驾驶系统,使农机作业质量得到空前提高,有力推动了当地农业现代化的发展。 相似文献
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基于DBSCAN的农机作业轨迹聚类研究 总被引：2，自引：0，他引：2
农业机械在田间作业过程中,时间和空间维度上产生大量的作业数据,对农业机械作业轨迹数据进行聚类分析在农机作业状态分析和效率研究中具有重要意义。为此,应用DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法对模拟农业机械作业轨迹进行分析,设计了基于密度聚类的农机作业状态分类算法。对模拟数据的聚类结果表明:该方法正确分类农机作业班次内的有效作业轨迹、空行转移轨迹和停歇轨迹的精度达到98.33%、70%和100%。聚类作业轨迹反映的农机利用率为95.35%,为农机田间作业轨迹研究提供了依据。 相似文献
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随着现代农业的发展,农业生产机械化水平也有了较大的提升,在提高农业生产效率以及生产质量上发挥着重要的作用。但是传统的农业机械在使用过程中还存在智能程度不高、技术水平差等多种问题,因此农机研发人员也开始重视智能农机的开发与设计,其核心是装备智能测控技术,以便可以实现对农机作业状态、作物、土壤、环境等信息的智能感知,所得到的信息数据还能够为构建决策模型提供依据,使得农业机械的应用更具智能化,这对推动现代农业的高质量发展,也有着十分重要的现实意义。基于此,本文就农机装备智能测控技术现状与展望进行了研究,以期能够为农业机械的智能化应用提供科学的参考依据。 相似文献
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农用无人机飞行作业中会受到各种因素影响,实际航线与规划航线之间存在偏差,要精确控制飞行状态,才能按照规划的航线飞行。增强无人机的智能性和自主性是解决这个问题的有效途径,自然语言理解可以作为技术基础。为此,研究了英语语言理解在农业拍摄无人机飞行控制中的作用,并对名词汇聚进行重点分析;列举了无人机状态监测、定位导航和姿态控制这3种控制功能的代表性名词,名词类型以普通名词和事件名词为主。这种方法可以控制无人机按照预定的航线和高度飞行,并能对环境变化做出迅速的反应。因此,英语语言理解名词汇聚可以提高农用无人机控制的精确程度,有助于实现自主飞行。 相似文献
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在机械智能化发展过程中,将语言理解应用到机械控制设计中是比较典型的方法。将机械进行智能化设计可以在行业中占据有利地位,将语言理解应用于机械控制智能化设计是发展趋势。为此,将英语语言理解的名词聚类应用于收割机控制设计中,以研究英语语言理解的名词聚类的过程,通过对以英语语言形式来表示收割机控制需要的行为进行分析,并将分析结果转变为收割机控制系统设计要求。同时,分析英语语言的名词聚类实现方法,建立聚类模型,形成概念从属理论,在词聚类完成后的聚类模型的基础上,建立合适的知识库,并将英语语言理解的名词聚类应用于收割机控制系统中。 相似文献
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玉米是主要的粮食作物和经济作物,设计和推广玉米播种机械具有很大的现实意义。我国玉米播种机的部分性能还不完全成熟,可以加载控制系统以推动智能化水平提升。语言理解是农业机械控制的新型技术,而英语复合句对事件的对象和条件进行限定,可以增加农业机械控制的精确程度。为此,对英语语言理解中的复合句依据完整语义的思想进行语义分析,探讨在玉米播种机播种深度、排种精度和行驶方向控制中的应用,并列举了各种控制功能的代表性复合句和从句类型。试验结果表明:该方法有助于提高玉米播种机播种精度和行驶方向的控制效果,能够满足实际作业要求,降低农业机械操作难度。 相似文献
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随着信息与控制理论的发展，自动化控制技术在农业装备领域广泛应用，促进农业生产的智能化、现代化与规模化。运动控制和作业控制是智能农机自动控制技术的两大核心内容，为无人农机在复杂环境下的高精度自主导航安全行驶和精准作业提供保障。速度控制与转向控制是智能农机运动控制的基础，导航跟踪控制是智能农机运动控制的主要内容。本文阐述了智能农机速度控制与转向控制的研究进展，总结归纳了基于几何模型、基于运动学模型和不依赖于模型的自动导航跟踪运动控制方法。然后，着重分析了智能农机在耕、种、管、收等各环节的作业机构控制以及多机协同作业控制方法。最后，指出构建更加精准的农机数学模型，研究面向复杂场景的先进底盘运动控制技术，发展人工智能与控制理论深度融合的农机控制技术以及提升农机农艺相结合的多机协同控制技术是未来智能农机自动控制技术的发展方向。 相似文献
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为进一步提高拖拉机的田间作业效率和拖拉机整机的作业性能,利用自动化控制技术,针对混合动力驱动控制的拖拉机控制系统进行改进。通过深入理解拖拉机的工作原理及特点,融入扰动观测机理、双重功率流理论和闭环调节功能,针对拖拉机的导航控制、变速设置和智能显示三大模块进行智能优化。测试结果表明:优化后的拖拉机导航系统误差率可降低2. 4%,变速控制灵敏度由89. 50%提高至92. 80%,智能显示准确率提高13. 67%,整车综合作业效率提高22. 26%。此结果表明:基于自动化控制技术的拖拉机控制改善效果可行,可为其他农用机械改进提供一定思路,具有较强的实际参考价值。 相似文献
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农业拖拉机关键技术发展现状与展望 总被引：12，自引：0，他引：12
拖拉机作为农业装备的核心,其技术发展水平体现着国家农业机械化程度和农业现代化发展水平。近年来,拖拉机在广泛应用新技术的同时,不断涌现出新结构和新产品,技术含量不断提高,产品性能持续增强。本文分析了当前国内外拖拉机产品的技术发展情况,以及农业拖拉机实现自动化、智能化和信息化的紧迫性和必要性;归纳了拖拉机在发动机排放控制、新能源应用、动力换挡、无级变速、悬浮前桥、驾驶室、电液悬挂、电子控制、总线网络以及整机信息化等关键技术方面的最新研究进展,结合产品应用阐明了各系统相关技术的基本原理和特点;最后,纵观拖拉机技术发展历程,结合我国国情,对农业拖拉机技术的未来发展方向进行了总结和展望,提出在互联网高速发展的时代,云计算、大数据、物联网开始与农机装备制造业相结合,集高效、节能、环保、智能为一体的精准农业系统代表了未来农业生产的新型模式,智能拖拉机作为精准农业系统中的重要节点,其智能感知、智能决策、高效驱动以及远程管控技术将成为技术发展的未来方向。 相似文献
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农机装备正朝着智能化方向发展,智能测控是实现智能农机的核心技术。农机装备智能测控技术以农机装备为载体,包括农机作业相关信息智能感知、精准监控和作业决策与管理等技术。目前,我国农机装备智能测控存在高端装备、核心技术国产化程度低的问题。本文从农机作业智能感知技术、农机装备精准监控技术和农机作业智能决策与管理技术等方面对国内外研究现状进行综述。阐述了作物生长信息、土壤信息和农机作业状态信息等智能感知技术的大量成果;阐述了耕深、平整地、土壤消毒、播种、植保和收获领域的农机装备精准监控技术的研究进展;阐述了农机作业智能决策与管理技术在农机作业质量监管、农机调度方面的技术突破;重点阐述了农机装备智能测控技术在土地耕整机、土壤消毒机、播种机、施肥机、植保机、收获机及农机作业管理平台的应用现状,分析了各环节待解决的问题。最后,提出了农机装备智能测控技术未来发展方向：农机装备智能测控系统化技术研究;无人农场农机自主作业关键测控技术研究;田间复杂环境农机核心部件及传感器研发;农机大数据支撑的作业决策模型研究。 相似文献
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农业装备智能控制技术研究现状与发展趋势分析 总被引：18，自引：0，他引：18
智能控制是农业装备实现智能化的关键核心技术。从农业装备智能感知、智能控制、智能决策、自主作业、智能管控五方面阐述分析了国内外智能农机的发展现状,着重阐述了约翰迪尔、凯斯、科乐收、爱科等国际农机企业在农机智能控制方面的最新技术进展,分析了我国智能农机与国外的差距,指出了制约我国农机智能控制发展的关键问题。为实现我国从农机制造大国向农机制造强国的转变,融合大数据、云计算、物联网、人工智能等信息领域的前沿技术,提出了"智能在端、智慧在云、管控在屏"的智能农机系统发展新思路,指明现场控制智能化、云端决策智慧化、监控调度移动终端化是未来智能农机的发展方向。 相似文献
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为获得更加准确、全面、实时的农田障碍物信息,提高农业机械智能体自主导航定位的精度,提出一种基于北斗系统和视觉导航的组合定位方法。针对农田环境,选择BDS、视觉CCD为外部传感器,设计一种基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的数据融合算法,该算法融合了BDS和视觉传感器数据,实时定位农机智能体的位置。系统通过对导航角度和行驶进度进行跟踪,完成绝对定位。通过机器视觉图像处理,获取导航基准和作业目标信息,完成相对定位。通过试验验证该算法的有效性,并通过卡尔曼滤波算法(KF)的成果进行对比分析。结果表明：滤波后的路径更平滑,抖动偏差减小,坐标数据比KF滤波结果更稳定、更平滑。此外,距离的平均误差可以从滤波前的0.119 5 m降低到滤波后的0.07 0 m,有效地降低了过程噪声。且位置偏差在±0.1 m以内,精度较高,提升了农机智能体自主导航的定位精度。 相似文献