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为有效提高GNSS（Global navigation satellite system）控制土地平整的工作效率,提出了基于导航技术的GNSS平地作业路径实时规划与辅助决策方法。通过拉力传感器实现了平地作业中铲车载荷的实时检测,利用数学建模的方法,建立了拖拉机平地作业行驶过程的路径实时规划与导航模型。通过拉力传感器实时采集铲车载荷反馈值,根据拖拉机行驶目标区域的地势情况,以避免铲车过载和空载为原则,确定拖拉机的行驶目标点,解算出拖拉机行驶的转向角,实现了最优导航平地作业。农田平地试验结果分析表明,该方法能够较好地实时规划路径并提供导航方向,引导拖拉机高效地平地作业;基于该方法的平地作业,其铲车的过载或空载率总和不大于6.9%,远低于未使用导航时的平地情况。 相似文献
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基于GNSS农田平整全局路径规划方法与试验 总被引：4，自引：0，他引：4
针对全球导航卫星系统(Global navigation satellite system,GNSS)农田平整系统缺少作业指导且效率低等问题,提出了一种基于GNSS农田平整全局路径规划方法。分析农田实际平整条件,创建适用于土地平整的农田地形环境模型,生成农田地势信息图,研究整块农田地势高程分布特征,以平地作业中空载、满载的无效作业状态最少,转向操作与重复行走最少为条件,生成遍历整个农田的土地平整路径,并通过拉力传感器实时监测铲车载荷。仿真试验结果表明,相对于常规平整方法,所提方法空载、满载率显著减小,达到目标平整度时间节省50%以上。该方法可以规划有效路径,减少无效作业时间,平地效率提高30%以上。 相似文献
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针对当前全球导航卫星系统（GNSS）农田土地平整过程中,操作复杂,地形测量费时费力的问题,设计了基于GNSS的农田快速平整系统。该系统可实现快速农田基准设计,农田水平平整,农田坡面平整等功能。农田坡度设计算法在前期系统算法基础上进行了优化,提出适用于快速平整系统的坡面平整算法,坡面平整后可以达到灌溉时水流速度快、水量覆盖均匀,减少挖填土方量、提高平整速度的目的。平整试验结果表明,水平面平整后最大高程差从18.9cm降到8.1cm,高程标准差从11.2cm降到5.5cm,平地误差小于5cm的测点累积百分比从75.693%上升到90.674%;坡面平整后,农田实际坡度与设计坡度基本一致,平整速度快,平整效果良好。 相似文献
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为解决农田平地机无人驾驶作业时缺乏局部规划,进而实现平地路径在线调整的问题,以平地作业土方合理运卸且路径最短为目的,提出了一种基于改进蚁群算法的农田平地导航三维路径规划方法。基于农田三维地势模型,采用改进的蚁群算法规划三维路径：以平地作业土方运载为决策方向,建立新的路径搜索节点,对比平地机作业时平地铲运载土方量和经过栅格计算所需的挖填土方量,根据土方运载任务设置信息素更新规则和启发函数,获取农田平地的最佳三维路径;基于平地机的运动学模型,设置农田平地机转向约束条件,根据约束条件对路径进行平滑优化,并建立三维路径规划的效果评价标准。仿真结果表明：相比于原始蚁群算法,该方法的路径规划效果评价指标提高33.3%以上,可以更好地指导农田平地机实现局部平地任务,而且大大缩短了路径生成时间和路径长度,使路径更为平滑,更适用于辅助农田平地的自动导航作业。 相似文献
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农业机械导航路径规划研究进展 总被引：6，自引：0，他引：6
导航路径规划是农业机械自动导航的关键技术,近年来被广泛应用于耕种管收自动导航生产作业过程中。本文分别从全局路径规划和局部路径规划两个角度阐述分析了农业机械导航路径规划研究现状和进展。全局路径规划着重阐述了全覆盖路径规划和全局点到点路径规划,并归纳总结了在精准作业、农业运输和农机跨地块调度等方面的研究成果和具体应用。局部路径规划重点阐述了避障路径规划和局部跟踪路径规划,由于农业作业环境的复杂性和时空变异性,局部路径规划研究的重点是算法的实时性、高效性、鲁棒性和安全性。最后指出导航路径规划技术未来的研究重点为：数据资源标准化及规划路径共享;提高环境信息感知和解析能力;增强实时动态规划性能;路径规划与农机特性相结合。 相似文献
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基于GNSS的农田平整定位精度优化与试验 总被引：1，自引：0，他引：1
基于全球卫星导航系统（Global navigation satellite system, GNSS）农田平整作业中,GNSS定位数据不仅是地形测量和基准面设计的基础,而且在平地作业中实时影响农田平整的精度。针对当前GNSS定位数据误差分析较少,提出一种基于联合滤波算法的GNSS定位数据分析处理方法。分析平地作业过程中GNSS定位数据的误差源,结合多路径效应和随机噪声,提出因地形起伏引起的振动误差校正方法,利用卡尔曼、小波变换联合滤波算法,校正数据误差提高定位精度,农田定位对比试验分析表明,高程定位精度明显提高,平地工作中,GNSS定位实际高度波动范围缩小20%,能够更好的指导农田平整工作。 相似文献
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农田土地平整技术能够提高农田灌溉质量和改善土壤矿物质均匀度,以达到节水增产的目的,随着全球导航卫星系统（GNSS）的建立与完善,基于GNSS的农田土地精细平整技术得到广泛应用。针对当前使用GNSS定位数据进行高程闭环控制,容易产生平地铲超调问题,设计了一种基于GNSS的土地精平机电控制系统,提出一种可控制时长的滞环控制算法,通过控制电磁阀的通电时间,精确控制平地铲升降,以减少超调。试验结果表明:在低速作业状态下,平地铲可减少15%的振荡,高速作业状态下可减少23%的振荡;有效降低了平地铲高程的突变,在低速作业时减少30%,在高速作业时减少8%;无论是低速作业还是高速作业,完成作业后均能保证90%以上的点在±2 cm以内,满足土地平整的精度要求。 相似文献
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农田平地机导航侧滑估计与自适应控制方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对农田平地机在无人驾驶作业时因受地面侧滑影响而导致路径追踪控制精度降低的问题,提出一种基于牵引式农田平地机的导航侧滑估计与自适应控制方法。根据路径追踪时平地铲与拖拉机的位置关系,建立了牵引式农田平地机的运动学模型;基于运动学模型,提出了一种侧滑估计器,用来预测导航控制中车轮因侧滑产生的侧滑角,并计算出拖拉机的前轮转角控制率;采用改进的非线性函数构造方法对PID控制器的参数KP、KI、KD进行实时整定,实现了农田平地机自适应导航控制。田间试验表明,该方法使平地铲路径追踪的平均绝对偏差减小了6.78 cm,标准偏差减小了10.1 cm。与无侧滑估计和参数自适应的导航控制相比,本文方法提高了农田平地机的路径追踪精度,增强了导航控制系统对平地机的适应性和鲁棒性。 相似文献
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基于Android的农机导航管理系统研究与设计 总被引：3，自引：0，他引：3
农机自动导航技术是精准农业研究中的关键技术之一。为解决国内现有农机导航系统的人机交互体验差、信息化和智能化程度不高的问题,结合农机自动导航作业功能需求和Android移动平台的优点,设计并实现了一套基于Android的导航管理系统。系统包含农机作业参数管理、农田地理信息管理、作业路径规划、导航实时监控和历史作业数据管理等功能模块。将该系统应用于农田自动导航试验中,结果显示:系统运行稳定可靠,人机交互体验性好,能够有效实现农机自动导航中的管理和监控功能。 相似文献
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基于空间聚类的农田土地平整区域规划方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对当前农田土地平整作业过程中,常会出现铲车过载或空载造成平地效率低下的问题,提出一种基于空间聚类的农田土地平整区域规划方法。首先,获取农田地势高程数据,通过克立格插值法遍历到空间各个位置;然后,通过改进后的K-均值聚类算法与密度聚类算法,对农田高程数据进行区域标记,去除区域中的离散点和误差点,初步完成区域划分;再结合农田平整时挖填土方量体积和农田面积适中等原则,对区域大小及形状进行修整,完成农田土地平整区域规划。田间试验分析表明,采用所提出的区域规划方法规划后,农田平整过程中铲车过载和空载现象明显减少,有效作业时间提高5%以上,工作效率提升显著;平整后各划分区域地势平整情况得到明显提高,平整度小于6 cm。 相似文献
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为解决果园苹果采后运输设备自主导航模式单一、无法在任意点起步或停车等问题,设计了一种双导航模式小型果园运输机器人,可根据需求选择行人引领导航或定点导航。根据选择的导航模式,采用基于OpenPose人体姿态识别的目标跟踪控制方法或基于RTK-GNSS(Real time kinematic-global navigation satellite system)的距离-方向控制方法,实现果园环境下的行人引领导航和定点导航。该运输机器人以额定负载为200 kg、速度为0.5 m/s的条件参数在果园自主作业时,行人引领导航模式下目标跟踪误差平均值小于9 cm,其标准差小于4 cm;定点导航模式下到达目标点的相对误差小于13 cm,其标准差小于1.5 cm,绝对误差小于7 cm,其标准差小于0.5 cm;定点导航模式下机器人急停避障的行驶路径与理想行驶路径间的横向偏差小于56 cm,航向偏差小于8°。试验结果表明,该机器人能满足果园自主运输和安全避障的需求。 相似文献
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对导航定位中的曲线导航问题进行研究,采用单目视觉导航定位的方法采集多幅导航线图像,首先进行了远距离标定,建立实际行走的距离与偏航角度以及目标物偏离中心位置的距离与像素大小的数据库,再用得到的数据库,根据几何的方法计算出导航精度,在本实验中,基本依靠单目视觉技术完成了曲线导航的任务。 相似文献
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为提高导航路径识别的鲁棒性和实时性,采用了分区阈值二值化、噪声点搜索及滤波等图像处理方法,并对导航路径进行分区逐段识别;在路径跟踪方面,在获取的导航路径图像中选取远端路径和近端路径,以远端路径和近端路径的方位偏差量作为确定目标路径的依据,使提取的导航参数能适应导航路径的变化。根据四轮智能车辆模型进行路径跟踪仿真计算。在此基础上,采用两块数字信号处理器,对基于路径导航的视觉智能车辆进行了设计和试验验证。试验结果表明采用该方法设计的智能车辆具有较好的路径识别和跟踪控制效果。 相似文献
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探索在环境多变的田垄中进行视觉导航的方法,针对传统田垄视觉导航方法计算量大且导航效果较一般的问题,为林果作业机器人自主作业能力提供基础,本文提出一种基于机器视觉的田垄导航方法:使用改进的Floodfill算法分割路径信息,通过十字法进行路况分类,进而采用与路况相对应的算法进行导航计算。使用多张路径图片和模拟环境对算法的分割性能和导航能力进行测试,在试验测试中,道路偏移值保持在6 cm内。试验表明,改进Floodfill算法与分类导航法结合的视觉导航方法具有可行性,可为低算力田垄视觉导航方法的探索提供新的方法和思路。 相似文献
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基于多传感器融合的拖拉机自动导航技术 总被引：1，自引：0，他引：1
GPS是农业自动导航车辆获取导航信息的一种主要方式,其任务是获取拖拉机的绝对位置信息,而多传感器融合可以在GPS提供的绝对位置信号丢失时为拖拉机提供位置、姿态和航向信息,进行准确的定位。为此,介绍了GPS以及多传感器融合在拖拉机自动导航中的应用现状,指出GPS及多传感器在自动导航方面的优势和存在的问题,分析了GPS和多传感器融合的导航方式在未来精细农业领域的巨大作用。 相似文献
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基于U-Net网络的果园视觉导航路径识别方法 总被引：5，自引：0，他引：5
针对视觉导航系统在果园环境中面临的图像背景复杂、干扰因素多等问题,提出了一种基于U-Net网络的果园视觉导航路径识别方法。使用Labelme对采集图像中的道路信息进行标注,制作果园数据集;基于U-Net语义分割算法在数据增强的基础上对全卷积神经网络进行训练,得到道路分割模型;根据生成的道路分割掩码进行导航信息提取,生成路径拟合中点;基于样条曲线拟合原理对拟合中点进行多段三次B样条曲线拟合,完成导航路径的识别;最后进行了实验验证。结果表明,临界阈值为0.4时,语义分割模型在弱光、普通光以及强光照条件下的分割交并比分别为89.52%、86.45%、86.16%,能够平稳实现果园道路像素级分割;边缘信息提取与路径识别方法可适应不同视角下的道路掩码形状,得到较为平顺的导航路径;在不同光照和视角条件下,平均像素误差为9.5像素,平均距离误差为0.044 m,已知所在果园道路宽度约为3.1 m,平均距离误差占比为1.4%;果园履带底盘正常行驶速度一般在0～1.4 m/s之间,单幅图像平均处理时间为0.154 s。在当前果园环境和硬件配置下,本研究可为视觉导航任务提供有效参考。 相似文献
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为解决农机自动导航系统在田间作业过程中因防风树林等对卫星信号产生遮挡与干扰,导致其难以准确获取航向信息等问题,采用惯性导航系统（INS）和全球导航卫星系统（GNSS）航向信息融合方法进行了试验与研究,结合自适应卡尔曼滤波算法构建了综合滤波模型,提出了一种以GNSS信号品质与航向角变化幅度信息为指导的INS/GNSS航向信息融合策略,通过仿真试验以及实际应用测试对航向信息融合效果进行了验证。试验结果表明：以双天线GNSS航向角测量值作为参考基准,在直线行驶过程中,融合航向数据的平均绝对误差为-0.02°,标准差为0.50°;在转向行驶过程中,融合航向数据的平均绝对误差为0.62°,标准差为2.42°;融合后的航向输出结果明显提升了单独使用INS或GNSS时航向数据的精度,且在滤除GNSS航向角测量噪声的同时提高了GNSS航向角解算值的更新速率。该航向角融合算法能够增强农业机械自动导航系统航向角测定的准确性,可为导航系统实际田间作业情况下的抗环境扰动能力提供服务。 相似文献