排序方式： 共有4条查询结果，搜索用时 312 毫秒
1
1.
为实现农业机械全田块高效自主作业,提出一种增益系数自适应的Stanley模型路径跟踪算法。以横向偏差和航向偏差为输入变量构建隶属度函数,设计模糊推理和解模糊化过程实时确定控制模型增益系数,提高Stanley模型对不同曲率路径的自适应能力。为验证所提算法有效性,以移动小车为平台开展联合收获机回字形全田块自主作业路径跟踪试验,结果表明所提算法显著改善Stanley模型路径跟踪精度,直线作业速度2.5m/s、转弯速度1m/s时,直线段和曲线段最大跟踪误差均小于3cm。大初始横向偏差路径跟踪试验表明,模糊Stanley模型较Stanley模型大幅度减小路径跟踪上线距离,满足农业机械全田块高效自动导航作业要求。 相似文献
2.
改进AOA模式的大田农机无人驾驶导航参数检测系统设计 总被引：1，自引：1，他引：0
卫星导航、视觉导航和雷达导航的成本昂贵、系统构成复杂和适用作业场景有限,在生产特征呈现区域化、适度小规模和分布零散的国内南方水田难以实现便捷跨区域作业和无法适用多农业场景。针对上述问题,该研究以大田环境下无人驾驶农机的牛耕式往复作业路径模式为背景,提出了改进AOA(信号到达角度,Angle-of-Arrival)模式的农业机械无人驾驶导航参数检测系统。该系统采用UWB(超宽带通信,Ultra Wide Band)基站-标签作为检测传感器,设计了TBZ(田边双基站-车身纵向双标签)和TBH(田边双基站-车身横向双标签)2种传感器布置方式,实现农业机械无人驾驶过程中导航参数的快速精准检测。静态试验结果表明:对于2种传感器布置方式,在固定的基站间距和标签间距下,随着标签间距或基站间距的增大导航参数检测精度均有所提高,横向偏差检测误差≤8 cm,航向偏差趋近于0,但不大于1°,并通过正交组合试验方差分析明确了2种传感器布置方式的关键参数对横向偏差和航向偏差检测精度影响的显著性,确定了主次因素和较优参数组合。动态试验结果表明:随着车速增大,横向偏差和航向偏差的检测精度有所降低,横向偏差误差均不超过10 cm,航向偏差的检测误差均小于3°,变异系数均小于10%,说明动态环境下自主导航参数检测系统仍具有较高的检测精度,可满足农机大田自主导航作业需求。研究结果可为研制低成本、高精度和便捷的无人驾驶系统提供参考。 相似文献
4.
针对探针式土壤水分传感器插入土壤后因反馈点固定而需大量布点、成本高、破坏耕层等问题，该研究提出一种基于法布里-珀罗干涉近红外传感器的非接触式土壤墒情在线检测系统。系统硬件部分由机载自动检测装置、电气控制箱和北斗双天线实时差分定位系统（Real Time Kinematic，RTK）组成。整套系统样机的试制包括：传感器的选型和模块设计封装、升降检测装置设计、传感器避障与采样点北斗定位、土壤含水量预测建模、软件中的二次开发和系统与润禾2ZBA-2型移栽机的集成等。田间试验结果表明：当移栽机以0.3 m/s速度行进时，土壤水分传感器参比校准后进行土壤水分的测定，5 s内工控机上实时显示水分含量值，水分含量预测值与实测值的相对误差范围为0.18%～14.46%，平均相对误差7.77%，所测水分值结合北斗RTK系统测得的定位坐标生成土壤表层含水率分布图，为后续喷灌、滴灌等变量灌溉提供参考依据。 相似文献
1