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基于图像矩的室内喷雾机器人自动对靶研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对间距较大作物的精准喷雾作业要求,提出了一种基于图像矩的喷雾机器人自动对靶方法。该方法采用单目场景/单目(多目)手眼混合视觉结构。场景相机用于作物目标的预定位,研究了基于其图像的作物形心三维定位算法。手眼相机用于目标的跟踪对靶,提出了一种基于图像矩的视觉跟踪方法,并就矩特征组选取、图像雅可比矩阵计算以及目标深度实时估算等问题进行了研究。仿真结果表明,该视觉跟踪方法能够完成对靶任务,且可达到较高的控制精度。为进一步验证所提自动对靶方法的可行性,搭建了具有一个喷雾机械臂的简化样机并进行了室内对靶实验,实验测得样机移动速度在150~200 mm/s时,喷头X、Y、Z向定位误差均小于等于6.5 mm。 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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基于LiDAR的对靶喷雾实时控制系统设计与试验 总被引：4，自引：0，他引：4
针对自动对靶喷雾中延时喷雾问题设计了实时控制对靶喷雾系统,该系统以二维激光雷达（Laser detection and ranging,LiDAR）作为探测器,利用地速传感器（True ground speed sensor,TGSS）获取喷雾车实时速度,建立了自适应延时喷雾模型,模型可不断调整喷雾延时时间。自适应延时喷雾模型包括延时存储器和延时计数器。延时存储器利用FIFO缓存区暂存喷雾指令;延时计数器指向延时存储器地址,其利用当前车速计算延时指数,取出对应延时存储器地址的喷雾指令并发送给电磁阀控制器,实现对靶喷雾。试验部分首先对系统响应时间进行分析,包括识别靶标时间、计算喷雾指令时间、通信时间、电磁阀响应时间,试验结果表明,系统响应时间为160ms,延时存储器共42个延时单元;其次通过Proteus仿真比较了单片机在采用M法、T法计算TGSS发出信号频率的准确性,结果表明M法更适合于本文所述测速系统的频率计算;在TGSS安装角确定后,喷雾车速度与方波信号的频率成正比关系,通过拟合确定了比例系数0.0099,拟合优度为0.9998;最后通过试验验证了系统的整体有效性,并测量了实时控制对靶喷雾系统的可识别最小间距,试验结果表明,可识别的最小间距在80~180mm之间,系统可识别靶标间距的能力随着喷雾车速度的提升而降低,当靶标间距大于180mm时,系统均可有效识别靶标。 相似文献
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针对目前大田宽幅机械变量喷雾精准化程度低、农机车速变化对喷雾效果影响考虑不充分的问题,为了提高精准施药、施肥能效,基于3WF-1000型喷杆式喷雾机,设计了一种自适应跟随车速的变量喷雾系统。该系统采用传感器实时采集农机行进速度、出水管流量与压力、药箱液位高度等信息,运用Bisector模糊控制算法优化控制策略,实现了比例阀阀门变化角度的动态控制,达到了对出水管流量精准调控的目标。为验证Bisector模糊控制算法应用于本系统的优越性,利用Matlab构建仿真模型,与PID算法、Centroid算法对比分析,Bisector模糊控制算法在调节时间、超调量、稳态误差方面均表现优越。田间试验过程中,进行了非行走设定车速、恒定车速跟随、动态车速跟随以及单位面积喷雾量试验,结果表明,3种车速运行状态,变量喷雾系统适应扰动达到稳定运行的调节耗时分别为13.4、27.6、17 s,单位面积喷雾量的最大绝对误差比率分别为1.20%、2.27%、2.87%,能够满足大田精准施药的精度要求。 相似文献
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讨论了农业喷雾机的自动喷雾的系统设计。提出了基于计算机的视觉喷雾机理：包括图像采集和智能喷雾硬件系统组成。主要讨论了由喷雾台架、喷头、电磁阀、继电器组成的智能喷雾硬件系统。同时用VC＋＋和C语言编制了上位机和下位机的控制程序,能实现如下功能：上、下位机的信息通信,将决策结果转化为喷雾指令,控制喷雾执行系统。该系统的研究为户外在真实环境中开展基于机器视觉的植保机械设计提供了理论和实践依据。 相似文献
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设计了一套高精度、高可控性的无人机喷洒模拟平台,并进行了试验验证。该系统机械部分采用直线导轨结合伺服电机,最大承载质量50 kg,控制部分采用MFC设计上位机控制软件,与主控板STM32通过串口进行通讯,实现对水平和垂直2个方向上伺服电机的控制,同时采用CAN总线与喷洒控制器通讯和远程操控,可以实现喷洒流量控制以及旋翼风速控制。为评价系统运行精度,采用激光测距仪分别对系统在水平运动速度0.05、0.10、0.15、0.20 m/s下和垂直运动速度0.01、0.02、0.03、0.04 m/s下的控制距离进行距离测量,结果显示,垂直和水平方向上,控制参数与实际行程决定系数R2=1,水平与垂直重复精度优于2 mm,系统控制精度高;采用振动测试仪对系统在0.05、0.10、0.15 m/s运行速度下进行测试,通过分析振动数据,在不同运动速度下系统振动均不超过20 m/s2,其中X向和Y向在运行中存在较为稳定的4~5 m/s2的加速度,系统运行稳定。本系统可以有效降低喷洒试验载具成本,降低试验风险。 相似文献
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为了提高自动驾驶系统对车身纵向速度和滑移工况等影响因素的自适应能力,提出了一种基于航向预估模型的路径跟踪控制算法。首先对NF-752型履带式拖拉机进行适应性改造,将其手动转向机构和无级变速机构改造为大扭矩舵机控制,通过绝对值编码器测量两侧履带转速,利用RTK-GNSS定位系统测量车辆地理位置和车身速度,结合车载计算机和底层控制器搭建了自动驾驶系统试验平台。然后以车身速度和两侧履带速度为状态变量,考虑履带滑移率建立了航向预估控制模型,进而提出了一种基于航向预估模型的路径跟踪控制方法。最后在沥青路面分别以低速（1 km/h）、中速（5 km/h）和高速（9 km/h）进行了直线路径跟踪试验,结果显示,在不同作业速度条件下,路径跟踪误差无明显差异,最大跟踪误差为-2.00 cm,标准差为0.93 cm。进行了田间曲线路径跟踪试验,结果显示,当拖拉机以6 km/h速度跟踪曲线路径时,跟踪误差优于10 cm,在滑移区域无明显误差增大现象。试验表明,提出的航向预估控制方法对作业速度有较好的适应性,一定程度上克服了滑移现象对控制精度的影响,可满足履带拖拉机耕整地作业精度要求。 相似文献
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基于无人机技术的水稻精准喷药系统研究 总被引：1，自引：0，他引：1
水稻是我国最主要的粮食作物,但每年因病虫害而严重减产。喷洒农药对病虫害防治效果明显,成本也较低。我国适合用无人机进行水稻喷药作业,但采用的是大面积粗放喷洒方式,不利于节约成本和保护环境。精准喷药能够解决上述问题,符合绿色农业的发展趋势。为此,设计了基于无人机的水稻精准喷药系统,由计算机识别作物区域和空缺区域后形成处方图;喷药设备根据处方图控制喷头开启程度,实现精准喷药;单张图片的处理过程耗时50ms,可以满足快速作业的要求。系统能够识别作物区域,在飞行速度为2m/s时的雾滴沉积量与处方图剂量的线性关系较好,具有较高的作业质量和效率。 相似文献
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为了提高车辆行驶状态估计的可靠性,提出一种基于多模型观测器误差补偿与迭代的车辆状态融合估计方法。基于三自由度车辆动力学模型设计了车辆状态强跟踪滤波估计算法;同时,根据四轮轮速耦合关系,考虑到数据扰动和病态矩阵的影响,设计了车辆状态的岭估计算法。为进一步提高估计系统的可靠性,提出了动力学模型观测器与运动学模型观测器补偿与迭代的估计方式,设计了模糊控制器,根据实时的质心侧偏角和滑移率的伪量测值,判断强跟踪滤波器和岭估计器估计结果所占权重,利用闭环估计系统的迭代与融合提高估计性能。仿真和道路实验结果表明,所提出的车辆状态融合估计方法能够兼顾强跟踪滤波算法与岭估计算法的优势,根据车辆纵向滑移和质心侧偏角动态调节强跟踪估计与岭估计结果的权重系数,从而在保证估计精度的同时提高了估计系统的多工况适应能力。 相似文献
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为了解决果园因农药过量使用导致的环境污染与农药浪费问题,提出了一种基于改进YOLACT的果树叶墙区域(Leaf wall area, LWA)实时检测方法,用于计算深度-彩色双目相机采集视频中的叶墙区域距离及密度,为果园农药智慧喷施作业中农药喷洒剂量与喷洒距离的实时调整提供依据。首先,使用ConvNeXt主干网络改进了YOLACT模型,并引入NAM通道注意力机制对模型进行了优化;其次,提出了基于深度学习的果树叶墙密度检测方法;最后,通过阈值法排除深度图像中的干扰信息,简化了果树叶墙平均距离计算方法的处理流程。实验结果表明,改进YOLACT模型分割的APall为91.6%,相较于原始模型上升3.0个百分点,与YOLACT++、Mask R-CNN和QueryInst模型相比分别高2.9、1.2、4.1个百分点;叶墙密度估计算法在叶墙顶部、中部和底部的均方根误差(Root mean square error, RMSE)分别为1.49%、0.82%、2.20%;叶墙区域实时检测方法的处理速度可达29.96 f/s。 相似文献
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对设计的双路自动调节变量喷药控制系统进行了试验验证,提出了具体的试验原理和试验方法,通过多次试验及详细地记录数据,得出试验结果并进行了分析。试验主要分为:①流量分路控制试验,将喷药主管路分成A路、B路分别控制,通过设定不同的目标喷药量进行试验,验证系统的控制效果;②速度影响流量试验,保持目标喷药量不变,使用脉冲发生器设定不同的速度进行试验,验证速度变化对系统流量的影响规律;③压力稳定性控制试验,设定不同的目标压力值进行控制试验,验证系统对压力稳定性的控制效果。针对3个试验分别组建了相应的试验平台,经过多次试验得出结论:流量控制系统对流量的控制精度平均值为97%,压力稳定系统对压力的控制精度平均值为97.88%,脉冲发生器模拟速度产生的偏差平均值为0.05;系统运行正常,实现了根据目标喷药量的变化对两支路流量的分别控制,且控制精度较传统的喷施方法有所提升;细化了施药系统的喷施范围,可实现更加精准的变量施药。 相似文献
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变量喷药自适应神经模糊控制器设计与仿真 总被引：4，自引：0，他引：4
为了减少除草剂用量,采用变量喷施除草剂方式进行除草.根据分别建立的杂草面积、喷药机械行驶速度与喷药量关系模型,得知杂草面积和喷药机械行驶速度是影响变量喷施效果的主要因素.为了获取喷药量与车速及杂草面积关系试验数据,设计了室内变量喷药试验台,使用DSP处理器及编码器分别得到杂草面积及喷药机械前进速度信息.结合所获试验数据,设计了一种基于自适应神经模糊推理（ANFIS）的双输入、单输出控制器.对控制器设计过程中输入输出变量的选取、隶属函数的选择及控制器的训练等进行了研究,数据经过30次训练后误差为1.47×10^-5.对控制器的速度采集、串行通信、电磁阀驱动等硬件电路及模糊控制软件流程,进行了设计.在Matlab中建立了自适应神经模糊控制仿真模型,仿真结果表明：在喷头打开时间为0.2 s,喷药机械速度为0～1 m/s,杂草面积在0～100 cm^2时,控制器可自动调节喷药量在0～4 mL变化.与采用传统模糊控制方式相比,该控制器自适应性强,具有较好的应用前景. 相似文献