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基于无线网络的拖拉机遥操作系统设计与试验 总被引：1，自引：0，他引：1
为降低驾驶员的劳动强度以及改善其工作条件,设计了一套基于无线网络的拖拉机遥操作系统。首先提出了拖拉机遥操作系统总体设计方案,然后针对茂源MY250型拖拉机进行了执行机构改造,包括离合、制动、转向、油门、熄火执行机构以及启动控制,并设计了遥操作控制系统,包括用户界面与车载控制系统。最后进行了通信性能测试、执行功能测试与驾驶试验。结果表明,遥操作系统平均指令通信时延为0.074 ms,视频时延最大不超过373 ms,拖拉机各执行机构控制误差最大不超过2.21%,行驶速度为2.08 km/h时,直线行驶最大误差绝对值不超过208.5 mm,RMS误差最大不超过85.5 mm。 相似文献
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为改善农田作业者的工作环境、降低其劳动强度,课题组前期设计了一套基于无线网络的拖拉机遥操作系统,并通过试验验证了系统的可行性,但是该系统因采用单线程技术存在数据拥堵、人机交互界面通过鼠标按键操作存在误操作隐患、且不符合驾驶习惯等问题。为此,开展基于原有硬件条件的多线程技术与基于集成操纵装置的人机交互系统的拖拉机遥操作系统的优化与改进设计,进行随动性能试验与直线行驶、直角转弯、蛇行驾驶试验,以验证优化后系统的综合操作性能。试验表明,优化后的遥操作系统随动控制精度良好,指令执行时延在60 ms内;在拖拉机行驶速度为3. 17 km/h时,直线行驶最大误差绝对值不超过105. 3 mm,RMS误差最大不超过60. 1 mm;直角转弯执行精度较第1代系统有明显改善;蛇行轨迹与驾驶员实际驾驶时差别不大;总体遥操作驾驶体验良好。 相似文献
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多类农田障碍物卷积神经网络分类识别方法 总被引：4，自引：0，他引：4
针对农田作业场景中可能会遭遇更大生命财产损失的人和其他农业车辆等动态障碍物, 提出了一种基于卷积神经网络的农业自主车辆多种类障碍物分类识别方法。搭建了包括1个输入层、2个卷积层、2个池化层、1个全连接层和1个输出层的卷积神经网络识别模型;建立了人和农业车辆的障碍物数据库,其中包括训练集和检测集;利用5×5卷积核对训练样本进行卷积操作,将所获取的特征图以2×2邻域进行池化操作,再次经过3×3卷积核的卷积操作和2×2池化操作后,通过自动学习获取并确定网络模型参数,得到最佳网络模型。试验结果表明,障碍物的检测准确率可达94.2％,实现了较好的识别效果。 相似文献
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为提高汽车零件排样的板材利用率,对汽车零件的排样技术进行研究.汽车零件大多是不规则零件,因此其排样属于二维不规则排样问题范畴.在智能优化算法求解二维不规则排样领域,遗传算法容易产生早熟现象,并且局部寻优能力较差,而免疫算法具有很强的局部寻优能力.结合遗传算法与免疫算法的全局与局部寻优能力,提出一种改进的免疫遗传算法.该算法的遗传选择操作加入个体浓度计算,操作步骤和变异概率可以自适应调整,从而有效避免早熟现象.自适应计算免疫选择个体数以及免疫克隆个体数以提高算法的收敛性能.分别使用ESICUP网站提供的公开数据和实际汽车零件专用数据对提出的免疫遗传算法的性能进行测试,实验结果表明,和现有的几种算法相比,本研究提出的免疫遗传算法能获得更高的材料利用率. 相似文献
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