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1.
当采用多台不同型号的农机同时作业时,农机作业速度、作业幅宽均不相同,为避免作业冲突、降低作业成本,首次提出一种异型机群协同作业路径实时优化算法,机群作业过程分为并排作业阶段和剩余农田作业阶段,按照作业速度从大到小,HAMCO算法实时调整机群作业顺序。实验结果表明,在作业20 min后,若农机M_1作业速度从2.5 m/s分别变为2.95 m/s、3.4 m/s、4.5 m/s时,农机M_1分别在第148行反超农机M_2,在第71行、第139行分别反超农机M_2、农机M_3,在第56行、第71行、第142行分别反超农机M_2、农机M_3、农机M_4;在作业15 min后,若农机M_4作业速度从3.8 m/s分别变为2.8 m/s、2.51 m/s、2.1 m/s时,农机M_4分别在第165行被农机M_3反超,在第81行、第166行分别被农机M_3、农机M_2反超,在第57行、第78行、第132行分别被农机M_3、农机M_2、农机M_1反超。剩余农田作业阶段,HAMCO算法可找出18种符合条件的联合收割机组合,农机M_1、农机M_2、农机M_3、农机M_4数量分别为0台、0台、3台、1台时,总作业成本最小,为6.11 kg,农机M_1、农机M_2、农机M_3、农机M_4数量分别为2台、0台、0台、2台时,总作业成本最大,为11.93 kg,最佳机群组合最大可节省油耗5.82 kg。HAMCO算法能实时为机群分配最合理的作业路径,同时确保机群作业成本最低。 相似文献
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基于多普勒与贪心策略的农机作业路径优化研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《中国农机化学报》2020,(4)
在进行大规模农田作业时,农业机械及其行走路线的选择不能再依靠传统经验。为实现精准农业及提高农机作业效率、降低作业成本,采用模拟退火算法进行农机作业路径优化,并改进模拟退火算法,提出一种基于多普勒与贪心策略模拟退火算法,从矩形农田、梯形农田、不同农机三方面对农机作业路径进行优化,并与贪心算法优化结果进行对比。试验结果表明,相比贪心算法,SA算法和SADG算法均能找到更优的农机作业路径,同时SADG算法较SA算法优化性能及寻优效率更高;在矩形农田中,SA算法和SADG算法平均优化性能比贪心算法提高均超过8%;在梯形农田中,随着作业角β增大,SA算法和SADG算法农机作业路径优化性能呈递增趋势,平均优化性能比贪心算法提高均超过9%;在不同农机参数下(作业幅宽w,最小转弯半径r),当2r/w2时,随着农机最小转弯半径的增大,优化性能呈递减趋势,SA算法和SADG算法平均优化性能比贪心算法提高了9%左右。该研究为优化农机作业路径、提高农机作业效率、降低农机作业成本提供了一种更加高效、可行的方法。 相似文献
3.
针对联合收割机作业路径规划不合理、联合收割机与运粮车无法协同优化调度等问题,以最小化联合收割机总非生产性作业时间和非生产性作业等待时间为目标,构建多机型多任务协同优化调度模型,设计多机协同优化调度算法(MMCOSA)。首先通过对传统蚁群算法(ACO)进行改进,计算得到联合收割机的静态路径规划方案,然后采用相对距离最近策略实现联合收割机与运粮车协同作业动态优化。试验结果表明,采用MMCOSA算法计算得到的联合收割机总非产性作业时间和非生产性作业等待时间均比传统ACO算法的结果平均缩短17.5%和19.02%,MMCOSA算法不仅加快收敛速度,而且缩短作业时间,为农忙时节联合收割机与运粮车的协同调度问题提供有效的解决方案。 相似文献
4.
田间任务分配是多农机协同工作分配中的核心问题,在农忙时期,需要多种农业机械配合完成多项田间作业任务。为了提高田间农业机械工作效率及协同管理,在充分考虑供需匹配、农机作业能力、作业周期和路径成本的基础上,提出了基于蚁群算法下多机任务协同分配模型,并以农作物收获试验为例,通过MatLab对改进蚁群算法的多台农机协作的动态和静态任务分配进行了仿真分析。研究结果表明：当任务数量设置为11时,谷物联合收获机和农业运输机械的成本分别降低了50%和22%,表明改进的蚁群算法可以有效降低路径成本;当任务数量设置为5、11、16、22时,农业机械平均运行周期分别缩短了65%、38%、56%、56%,可以避免田间部分农机超载和其他农机闲置等问题,缩短了农业机械作业周期。研究结果可为解决复杂农田作业时多农机协同调度管理问题提供技术参考与应用依据。 相似文献
5.
基于多变异分组遗传算法的多机协同作业静态任务分配 总被引：2，自引：0，他引：2
为解决农业机械（简称农机）多机协同作业前的任务分配问题,提出了基于多变异分组遗传算法的同种农机多机协同作业静态任务分配方法。首先,根据农机合作社实际作业模式,基于农机性能参数和任务参数,综合考虑机群的作业时间、作业油耗和路程代价等因素,建立了多机协同代价函数;根据多机协同作业特点,构建了多变异分组遗传算法,设计了两段式编码、分组交叉算子和多种变异算子,并建立了农机多机协同作业静态任务分配模型;通过仿真试验对比分析了算法的性能,并采用不同的代价权重进行了任务分配仿真试验;最后,采用不同的权重对实际深松作业进行任务分配试验,对本文提出算法进行了验证。结果表明：在不同权重下,基于多变异分组遗传算法的多机协同静态任务分配的机群代价比实际作业代价降低了29.48%~55.00%,选取合理权重的静态任务分配具有较高的分配效率和分配性能,能够满足实际多机协同作业中任务分配的要求。 相似文献
6.
在小麦收获时期,若遇到天气变化,小麦可收获时间窗会发生改变,若还按原调度方案,将造成大量农田延迟收获,从而给农户带来损失。为避免或降低因天气变化给农户带来损失,本文考虑天气变化导致的农田收获时间窗变动的应急调度问题。基于天气变化导致的农田可作业时间窗实际缩短的情况,综合考虑收获机转移时间、提前到达等待时间和延迟时间,建立因天气变化导致的时间窗变动的收获机多目标应急调度模型,引入农田收获应急度函数,确定应急农田,将可作业时间窗和下雨时间有交集的农田重新根据应急度排序进行优先调度。针对此模型特点对遗传算法进行改进,设计基于改进遗传算法的收获机应急调度算法,采用两级多段编码方式及单点交叉方式,使算法可以有效避免局部最优,能够很好地实现全局收敛。通过动态改变原收获机收获路线,为应急农田优先提供收获服务,从而提高农机合作社服务能力,减少农户损失。实例仿真结果证明了模型和算法的可行性。 相似文献
7.
《农业机械学报》2019,(Z1)
为了实现对农田动态环境中多机协同导航作业的调度管理,开展了基于蚁群算法的多机协同作业任务规划研究。将多机协同作业任务规划分为2个环节:任务分配和任务序列规划。首先,采用全局与局部相结合的方法,综合考虑路径代价和任务执行能力,建立了多机协同作业任务分配模型;然后,通过对比分析任务序列规划问题和旅行商问题,利用蚁群算法建立了农机作业的任务序列规划模型;最后,利用Matlab平台对基于蚁群算法的任务序列规划进行了仿真试验,根据涿州试验农场的实际地块信息,设置多组不同的任务集合,分析蚁群算法优化路径、各代最佳路径长度和平均长度以及适应度进化曲线。仿真结果表明,基于蚁群算法进行任务序列优化可以有效地降低路径代价,提高作业效率,算法运行时间均小于1 s,满足多机协同作业的实时性需求。 相似文献
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农田作业机械路径优化方法 总被引：12，自引：0，他引：12
提出了一种面向农田作业机械的地块全区域覆盖路径优化方法。基于农田地块几何形状、作业机具参数、地头转弯模式等先验信息,将田间作业划分为不同区域,根据选择不同的路径优化目标:转弯数最少、作业消耗最小、总作业路径最短或有效作业路径比最大,计算出最优作业方向,生成最优作业路径。基于地块全区域覆盖路径优化算法,设计开发了农田作业机械的路径规划软件,并选取了4块典型的凸四边形农田地块进行作业路径规划测试。测试结果表明,最优作业方向上的路径优化目标量比其他作业方向上有显著减少;对于上述4个地块,按照不同优化目标计算所得的最优作业方向均与地块某个边的方向角相同,对于长宽比较大的地块,最长边方向通常为最优作业方向。 相似文献
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基于多目标优化的飞防队作业调度模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对面向植保服务订单的多飞防队协同作业模式,综合考虑订单时间窗、病虫害侵染状况、多机协同等关键因素,建立以作业总收益最大、作业总时长最小为优化目标的飞防队作业调度模型;设计了订单优先级排序算法和基于带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）的作业路径规划算法,并对调度模型进行了求解。以陕西省武功县植保作业为例,对飞防队作业调度模型及算法进行了验证,实验表明,建立的模型及算法能输出满足时间窗约束的Pareto最优解集,具有良好的搜索性能以及稳定的收敛性能。该研究可为无人机飞防队的调配与决策分析提供科学依据,为农机智能调度系统开发提供参考。 相似文献
10.
基于Java的农机作业调度管理Web平台架构技术研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为了解决农机的派出、组织生产和质量监控等缺少有效管理技术手段的问题,基于B/S架构,使用Java语言和Web服务器,开发了农机调度管理服务平台框架。平台前端以JSP实现与用户交互界面,主要实现了注册用户对个人信息的管理、管理人员和作业人员的双向搜索等功能;平台后端的业务逻辑用Java语言实现。在作业前,可以将农机机具、作业人员信息和农田地理信息录入到调度系统中,根据实际农田作业需求,利用GPS导航规划路径;在作业时,可以对作业质量和作业效率进行监控,从而有效地提高了农机的管理水平;最后,使用调度系统和不使用调度系统对6个农田地块的作业效率进行了对比,验证了系统的可行性。 相似文献
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农机自动驾驶系统是无人农场的关键技术之一,已在拖拉机、联合收割机、农业机器人等农业装备中有一定的应用并成为学术界研究的热点。从硬件基础与底层技术方面详细梳理农机自动驾驶技术原理,指出其核心内容在于环境感知、决策与规划、控制与执行3个环节,并逐一分析各环节实现原理与国内外主要研究成果;总结农机自动驾驶相对有人驾驶在作业精度、效率、降低作业强度等方面优势与在动态路径规划、地头自动转向以及系统可靠性与安全性方面的不足;同时,分析全球农机自动驾驶产业竞争环境,着重阐述中国市场竞争环境,指出农机自动驾驶系统价格及服务体系、机械化水平、下游消费者受教育程度低等问题是制约产业发展的主要因素;预测未来研究热点将集中在机群协同作业、障碍物检测、主动避障以及与5G融合塑造以无人化为核心的无人农业等方面。对于我国无人农业的建设与发展、重塑中国农业生产模式有较好的借鉴意义。 相似文献
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当农民没有能力购买农机时,租赁便成为农民满足农机需求的主要方式,而共享作为一种新兴经济模式引起了广泛关注,也在不断发挥着重要作用,将其应用在“三农”领域可弥补租赁模式的不足。为此,提出了一种基于元胞自动机模型的未来共享收割机智能化模式,并采用启发式和遗传算法对模型进行了优化,从而使模型对于农机的共享调度和路径规划更加智能化。为了验证方案的可行性,模拟收割机作业情景,采用元胞自动机模型对收割机的共享调度过程进行了仿真计算,结果表明:采用智能化共享模式可以有效缩短农机的作业时间和作业路径,提高了收割机的作业效率,实现了农机的智能化管理。 相似文献
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多约束情形下的农机全覆盖路径规划方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为满足自主作业农机自动导航作业的需求并优化农机作业效率,在处理多种车辆转弯方式约束和农业地块约束的基础上,基于模拟退火算法提出一种混合规则路径规划方法。在多种作业约束处理方面,引入了农机转弯代价邻接矩阵来量化农机地头转弯方式的影响,通过采用内缩改进的道格拉斯-普克(Douglas-Peucker)拟合算法与求解采样点的最小凸包分别处理地块边界及障碍物边界。在使用角平分线的平行偏移法求得转向预留地块后,以转弯代价最小为优化条件对多种形状地块进行了最优作物行生成。在农机遍历顺序方面,利用模拟退火算法求解得到最优路径集,并通过单元拆解及合成的方式求解全覆盖遍历顺序,解决了传统规则遍历走法适应性差和大规模农机作业时经典模拟退火算法易陷入局部最优解的问题。实验表明,本文方法所得路径平均作业覆盖率达90.78%,平均作业占空比达85.10%。在同等作业条件下,利用本文方法所得路径比传统规则路径最多可节约距离消耗30.3%,比模拟退火算法所生成路径节约6.9%。说明本文规划算法可在多种约束下对农机进行作业路径规划,且具有较好的规划效果。 相似文献
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农业机械导航技术研究进展 总被引：31，自引：0，他引：31
农业机械自动导航技术是实施精细农业的基础,可有效减轻农机操作人员的劳动强度,提高作业精度与作业效率。经典的农机自动导航关键技术包括定位测姿、路径规划和运动控制,针对这3项关键技术,分别阐述了基于全球导航卫星系统、惯性导航系统、机器视觉导航系统及多传感器信息融合的农机定位测姿方法,总结归纳了农机自动导航系统中的全局路径与局部路径规划算法,以及农机的运动学模型、导航决策控制方法、转向制动控制系统。随着信息技术的发展,农机智能导航技术受到越来越多的关注,保证作业安全与提高作业效率成为农机智能导航不同于传统自动导航的关键技术。以激光雷达和RGB相机为例综述了农机自主避障技术,并从协同导航模式、通信技术、协同控制、远程监控平台等角度阐明了多农机协同作业的关键技术。最后,结合无人农场和智慧农业对农机智能导航技术未来的发展方向进行了展望。 相似文献
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农业机械可以提高农田作业效率、提高农业生产率,但也会加剧农田扬尘的排放,造成环境污染。本研究以北京市昌平区玉米收获与小麦耕种环节农机作业为研究对象,揭示了农机作业对农田PM2.5、PM10和TSP三种颗粒物排放的影响。结果表明：（1）在小麦耕种阶段,农机作业对农田扬尘浓度的影响程度由大到小依次为秸秆切碎、旋耕、免耕播种和传统播种;（2）传统耕作模式排放的颗粒物总量为保护性耕作模式的4.6~6.7倍,保护性耕作模式减少了耕作环节,减少了农机下地次数,从根本上减少了农田扬尘;（3）农机作业会对农田区域大气造成污染,影响空气质量。 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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为向多台农业机械协同作业应用场景提供地图和导航服务支持,设计并开发了基于WebGIS的农机多机协同导航服务平台,该平台由GIS服务和农机调度2个功能模块组成。GIS模块基于GeoServer和JavaWeb提供网页端地图服务,在显示农场地图、实时标注农机位置的同时,也提供多农机导航结果的可视化显示功能;农机调度模块以路径规划算法和任务分配算法为核心,负责提供导航服务,在用户输入任务列表并调用服务的情况下,以GeoJSON格式返回各农机的任务分配以及路径规划结果。此外,为了筛选出满足平台需求且性能最优的算法,针对路径规划算法设计了算法性能对比实验,在导航距离近、中、远的3条路径上分别测试了基于A*、Bellman-Ford、Dijkstra、Floyd和SPFA 5种算法的路径规划算法,并对不同算法的执行时间和最优路径长度进行了对比;针对任务分配算法设计了不同任务数量场景下的仿真对比实验,在任务数量为8、10、14、18的场景下分别测试了基于蚁群算法和遗传算法的任务分配算法,并对两者的执行速度和最优路径长度进行了对比。结果表明：基于Dijkstra算法的路径规划算法在结果最优的前提下执行速度最快,平均单次执行时间为0.25ms。基于遗传算法的任务分配算法可以有效降低多机协同的路径代价,相较于随机生成的工作序列,路径代价减少50%~54%;相较于基于蚁群算法的任务分配算法,农机最佳路径长度减少19%~36%,执行时间减少51%~66%,平均执行时间在1s以内。开发的多机协同导航服务平台通过使用Dijkstra算法和遗传算法分别进行路径规划和任务分配,能够基本满足多机协同作业的实时性需求。 相似文献