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为减少化学除草剂的使用，解决现有水田除草机械除草效果差等问题，该研究设计了一种水田行间除草装置，包括压草浮板和除草辊等结构，工作时压草浮板先将压倒杂草，紧接着除草辊将压倒的杂草压入泥中。压草浮板先将杂草压倒，除草辊将杂草压入泥中的几率可提高9.98%。除草辊两端设有倒角，在避免或减少对水稻根系损伤的同时可扩大行间除草区域，最大可增加常规除草宽度的3%。对压草浮板和除草辊进行了参数设计，通过仿真试验分析了行间除草装置与土壤之间的相互作用规律，确定最佳作业条件为入土深度35 mm，前进速度0.8 m/s。以未除草、化学除草、人工除草和不同参数的除草辊为试验因素，以水稻植株高度、产量、产量构成因素和水稻根系参数为试验指标，进行田间试验，试验结果表明，行间除草装置平均除草率最高为87.51%，可以翻动土壤，增加土壤透气性。与常规宽度的除草辊相比，增加除草宽度，扩大行间除草区域最大可提高除草率7.3个百分点。不同的除草处理对水稻植株高度和产量等有显著影响（P<0.05），机械除草可以促进水稻的生长发育，其产量可以达到甚至超过化学除草和人工除草水平。不同参数的除草辊对植株高度、产量和根系等有显著影响（P<0.05），增加除草辊宽度同时两端设倒角，可以减少对水稻根系的损伤，有利于水稻的生长发育，提高水稻产量。研究结果可为水田除草机械装备的研究提供参考。 相似文献
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智能除草机器人研究现状与展望 总被引：1，自引：1，他引：0
杂草控制是农业生产中必然面临的重要问题,随着机器人技术、自动化技术融入农业生产,各类除草机器人应运而生,有效地减少了化学药剂对环境的污染。本文综述了除草机器人的智能感知技术、机器人平台和除草装置3个部分的研究现状,分析了作物行与杂草识别技术、除草机器人平台结构和机械除草装置智能化控制方式等存在的不足,并从智能化感知、精准化除草、高效化作业和智慧化管理等4个方面对智能除草机器人的未来发展趋势进行了展望。 相似文献
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为提高农田平整作业过程中平后区域田面地形实时测量精度，本文提出一种农田精准平整过程中三维地形实时测量方法(Real-time 3D terrain measurement, Rt3DTM)。以安装有GNSS双天线和姿态传感器的支撑轮式旱地平地机为地形测量平台，利用卡尔曼滤波器融合GNSS与加速度提高定位精度，通过建立平地铲运动学模型获得支撑轮底点的车体坐标，结合平地铲位姿信息对支撑轮底点进行世界坐标解算，并利用最邻近插值法生成地形图。静态试验表明，Rt3DTM方法能准确解算支撑轮底点坐标，平面测量均方根误差小于10 mm,高程测量均方根误差不大于20 mm。水泥路面试验结果表明，在3组不同车速下测量同一段水泥路面三维地形，与真值的高差均方根误差均小于30 mm。田间试验结果表明，Rt3DTM测量的高程均方根误差为16.5 mm,平整度为16 mm,小于30 mm的高差分布列为95.8%,相比机载GNSS测量方法的均方根误差准确性提高29.5%,平整度准确性提高11.1%,高差分布列准确性提高9.5%。提出的Rt3DTM方法能实时准确地获取平整作业过程中平后区域的地形信息，为无人化农田平... 相似文献
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为提高农田建设中挖掘机施工作业精度和智能化程度，本文提出了一种基于BDS（BeiDou Navigation Satellite System，北斗卫星导航系统）和IMU（Inertial Measurement Unit，惯性测量单元）的挖掘机铲斗位姿测量方法。首先，采用IMU测量挖掘机各执行机构的姿态角信息，解算获得挖掘机车体坐标系下铲斗末端的三维坐标，利用双天线BDS和IMU检测车体的位置和姿态建立了挖掘机铲斗末端三维坐标的实时解算模型，并设计了融合双天线BDS和IMU输出高频率高精度位姿的卡尔曼滤波算法。模拟挖掘机实际施工场景进行了静态和动态试验，采用全站仪验证铲斗末端三维坐标解算值。试验结果表明，该方法能准确实时测量挖掘机铲斗末端三维坐标，挖掘机铲斗末端三维坐标解算值与全站仪实测值的运动轨迹变化一致，同一时刻空间两坐标点距离均方根偏差小于30mm，三个轴向坐标动态测量均方根偏差均在20mm内，绝对偏差≤30mm的数据占比不低于95.35%，挖掘机铲斗位姿的准确测量为挖掘机精准施工智能引导提供了基础。 相似文献
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