面向稻油轮作无人化农场的农机作业路径规划算法及软件开发
这是一篇关于智慧农业,无人农场,智能农机,路径规划,稻油轮作的论文, 主要内容为水稻和油菜水旱周年轮作种植,因可提高复种指数及单位面积土地产出,提高农民收入,合理利用冬闲农田,还可改善土壤、抑制病虫害、提升地力、节本增效,已成为长江中下游地区水稻和油菜作物最主要的种植模式。随着无人农场相关技术的快速发展,稻油轮作无人农场模式将成为该区域油菜和水稻种植的重要发展方向。作业路径好比农机“铁牛”的“牵牛绳”,是智能农机自动导航驾驶控制时的跟踪目标,“使能并使优”智能农机的全田块覆盖作业过程。本研究针对稻油轮作无人化农场中的路径规划问题,在课题组已有工作基础上,研究和集成开发一套基于Android平台的智能农机路径规划算法及软件,为稻油轮作无人农场的建设奠定一定的理论及技术基础。主要研究内容如下:(1)在提出一套稻油轮作无人化农场生产模式的基础上,通过分析长江中下游地区田块特点、稻油轮作典型作业环节农艺要求和农机具工作特性,得出稻油轮作无人化农场农机作业路径规划软件的功能需求和技术需求。重点根据水稻收获作业、油菜播种作业和灭茬旋耕作业的工作原理,确定稻收油播和耕整地等课题组前期未涉及作业环节的路径规划的具体要求。(2)针对稻收油播和耕整地环节,分别设计对应的完整路径规划算法。针对稻收油播一体化作业,由于机具需要一次作业完成水稻收获、油菜播种和开排水沟等多道工序,将整体作业路径拆分成三部分:水稻收获轮廓平行路径,水稻收获、油菜播种施肥及开沟方向平行路径,油菜播种施肥及开沟轮廓平行路径;基于多边形等距偏置算法生成轮廓平行初始路径,基于扫描线算法和最小跨度法生成方向平行初始路径,采用多边形不等距偏置算法实现路径上机具作业状态切换位置的快速求取,基于常用地头转弯策略和几何学原理实现路径的衔接和平滑过渡处理。对于耕整地作业,设计了多遍作业间的衔接路径,满足一次规划多遍旋耕的需求。(3)基于作业过程动画仿真和多边形布尔运算,设计了一套农机作业路径质量的数值统计评估方法。重点针对稻收油播作业,提出有效作业路径占比、收获面积覆盖率、播种面积覆盖率等指标,针对灭茬旋耕作业提出有效作业路径占比和有效作业面积覆盖率两个指标。通过典型算例测试试验,得到如下结论:对于稻收油播作业,有效工作路径占比从80.71%到85.95%不等,收获面积覆盖率从96.32%到98.26%不等,播种面积覆盖率从96.86%到99.12%不等,重播率从1.12%到1.85%不等;对于灭茬旋耕作业,两遍旋耕作业时有效工作路径占比从70.45%到75.67%不等,有效作业面积覆盖率从96.59%到99.22%不等。(4)基于Android应用框架和农机作业路径规划相关系列算法,设计和集成开发了一套面向稻油轮作无人农场的农机作业路径规划配套软件。采用Java语言编写,包括地块、机具管理和作业路径规划等模块,软件可实现KML、JSON和CSV格式文件的读取与生成;通过混合编程方式将课题组内已有Python语言编写的路径规划算法集成应用;通过创建子线程方式设计机具作业模拟仿真模块,实现作业任务下发前的路径评估;设计基于阿里云服务器的云端数据管理模块,实现用户数据共享和机具连接功能。(5)开展了路径规划算法及配套软件的多场景使用测试评估。通过在4款不同配置Android终端设备的测试可知,软件各模块均可稳定工作,集成和新设计的路径规划算法能够针对不同田块和机具参数求解出对应的路径,单个田块作业路径求取时间在29 ms～1898 ms之间;在网络连接顺畅时,用户登录后可将数据保存云端数据库并加载已保存数据,可与作业机具通信,进行路径下发和作业过程检测,并在软件端实时绘制运动轨迹。
面向稻油轮作无人化农场的农机作业路径规划算法及软件开发
这是一篇关于智慧农业,无人农场,智能农机,路径规划,稻油轮作的论文, 主要内容为水稻和油菜水旱周年轮作种植,因可提高复种指数及单位面积土地产出,提高农民收入,合理利用冬闲农田,还可改善土壤、抑制病虫害、提升地力、节本增效,已成为长江中下游地区水稻和油菜作物最主要的种植模式。随着无人农场相关技术的快速发展,稻油轮作无人农场模式将成为该区域油菜和水稻种植的重要发展方向。作业路径好比农机“铁牛”的“牵牛绳”,是智能农机自动导航驾驶控制时的跟踪目标,“使能并使优”智能农机的全田块覆盖作业过程。本研究针对稻油轮作无人化农场中的路径规划问题,在课题组已有工作基础上,研究和集成开发一套基于Android平台的智能农机路径规划算法及软件,为稻油轮作无人农场的建设奠定一定的理论及技术基础。主要研究内容如下:(1)在提出一套稻油轮作无人化农场生产模式的基础上,通过分析长江中下游地区田块特点、稻油轮作典型作业环节农艺要求和农机具工作特性,得出稻油轮作无人化农场农机作业路径规划软件的功能需求和技术需求。重点根据水稻收获作业、油菜播种作业和灭茬旋耕作业的工作原理,确定稻收油播和耕整地等课题组前期未涉及作业环节的路径规划的具体要求。(2)针对稻收油播和耕整地环节,分别设计对应的完整路径规划算法。针对稻收油播一体化作业,由于机具需要一次作业完成水稻收获、油菜播种和开排水沟等多道工序,将整体作业路径拆分成三部分:水稻收获轮廓平行路径,水稻收获、油菜播种施肥及开沟方向平行路径,油菜播种施肥及开沟轮廓平行路径;基于多边形等距偏置算法生成轮廓平行初始路径,基于扫描线算法和最小跨度法生成方向平行初始路径,采用多边形不等距偏置算法实现路径上机具作业状态切换位置的快速求取,基于常用地头转弯策略和几何学原理实现路径的衔接和平滑过渡处理。对于耕整地作业,设计了多遍作业间的衔接路径,满足一次规划多遍旋耕的需求。(3)基于作业过程动画仿真和多边形布尔运算,设计了一套农机作业路径质量的数值统计评估方法。重点针对稻收油播作业,提出有效作业路径占比、收获面积覆盖率、播种面积覆盖率等指标,针对灭茬旋耕作业提出有效作业路径占比和有效作业面积覆盖率两个指标。通过典型算例测试试验,得到如下结论:对于稻收油播作业,有效工作路径占比从80.71%到85.95%不等,收获面积覆盖率从96.32%到98.26%不等,播种面积覆盖率从96.86%到99.12%不等,重播率从1.12%到1.85%不等;对于灭茬旋耕作业,两遍旋耕作业时有效工作路径占比从70.45%到75.67%不等,有效作业面积覆盖率从96.59%到99.22%不等。(4)基于Android应用框架和农机作业路径规划相关系列算法,设计和集成开发了一套面向稻油轮作无人农场的农机作业路径规划配套软件。采用Java语言编写,包括地块、机具管理和作业路径规划等模块,软件可实现KML、JSON和CSV格式文件的读取与生成;通过混合编程方式将课题组内已有Python语言编写的路径规划算法集成应用;通过创建子线程方式设计机具作业模拟仿真模块,实现作业任务下发前的路径评估;设计基于阿里云服务器的云端数据管理模块,实现用户数据共享和机具连接功能。(5)开展了路径规划算法及配套软件的多场景使用测试评估。通过在4款不同配置Android终端设备的测试可知,软件各模块均可稳定工作,集成和新设计的路径规划算法能够针对不同田块和机具参数求解出对应的路径,单个田块作业路径求取时间在29 ms～1898 ms之间;在网络连接顺畅时,用户登录后可将数据保存云端数据库并加载已保存数据,可与作业机具通信,进行路径下发和作业过程检测,并在软件端实时绘制运动轨迹。
基于多源信息融合的农业机械全田块自动导航系统研究
这是一篇关于智能农机,自动导航,信息融合,路径跟踪,模糊算法的论文, 主要内容为随着我国城市化进程快速推进,耕地面积日益减少,大批农村青壮年劳动力涌向城市,农村耕作劳动力严重短缺,少人种田或无人种田局面日益突出。因此,传统农业生产模式向智慧农业、无人农场的转变迫在眉睫,其中智能农机是无人农场建设的重要装备支撑。农机自动导航系统是智能农机装备的重要组成部分,提高农机自动导航的可靠性与智能化水平对推进国家乡村振兴计划、步入农业强国具有重要意义。本文对农机自动导航技术所涉及的定位感知、多源信息融合、障碍信息探测和路径跟踪等多个环节进行研究,并集成开发自动驾驶系统对相关算法进行验证,具体内容如下:(1)基于卡尔曼滤波的航向信息融合。针对双天线RTK定位定向系统输出航向易受信号干扰、天线安装误差以及基线长度受限等问题,基于卡尔曼滤波提出一种通过对AHRS航向误差进行估计实现RTK-GNSS/AHRS航向数据融合的方法。试验结果表明在卫星信号受到遮挡情况下该方法可有效提高定位定向系统航向输出稳定性。(2)采用低成本雷达的障碍物探测。针对农机在非结构化田间环境作业可能遭遇障碍物的问题,基于大疆Livox Mid-40激光雷达开发了具有障碍物探测功能的雷达上位机软件,通过雷达上位机软件与导航上位机软件间信息交互,实现农机自动停车避障功能。试验结果表明,该方法可有效监测障碍物实时位置,并在设定的检测距离范围内停车避障。(3)低成本定位定向系统开发与测试。针对目前市场上RTK定位定向系统价格昂贵、没有集成基站数据接收模块等问题,基于嵌入式平台和Free RTOS实时操作系统,开发了集成UM482定位定向模块、DU1018D数传电台模块,可实时输出高精度定位信息的RTK-GNSS定位定向系统。针对卫星定位数据更新频率低、无法获取实时姿态信息等问题,开发了集成UM482定位定向模块、IMU102N惯性测量单元的GNSS-IMU组合定位系统,可实现GNSS与IMU数据同步采集并整合发送。试验结果表明,所设计的两款定位定向系统均可输出预期的信息并长时稳定工作。(4)基于改进Stanley模型的路径跟踪。针对农机路径跟踪常用Stanley模型自适应性差、曲线跟踪精度低等问题,提出采用模糊算法对Stanley模型增益系数进行自适应调整,并通过粒子群优化进一步优化期望转向角的PSO-FSM路径跟踪算法。移动小车场地试验结果表明,当初始误差为4 m时,小车上线距离不超过5 m,全田块路径跟踪最大误差为3 cm。约翰迪尔C230联合收割机田间自主作业试验表明,其全田块路径跟踪最大误差为0.63m,满足作业幅宽较大的联合收割机全田块无人作业对路径跟踪精度的需求。
面向稻油轮作无人化农场的农机作业路径规划算法及软件开发
这是一篇关于智慧农业,无人农场,智能农机,路径规划,稻油轮作的论文, 主要内容为水稻和油菜水旱周年轮作种植,因可提高复种指数及单位面积土地产出,提高农民收入,合理利用冬闲农田,还可改善土壤、抑制病虫害、提升地力、节本增效,已成为长江中下游地区水稻和油菜作物最主要的种植模式。随着无人农场相关技术的快速发展,稻油轮作无人农场模式将成为该区域油菜和水稻种植的重要发展方向。作业路径好比农机“铁牛”的“牵牛绳”,是智能农机自动导航驾驶控制时的跟踪目标,“使能并使优”智能农机的全田块覆盖作业过程。本研究针对稻油轮作无人化农场中的路径规划问题,在课题组已有工作基础上,研究和集成开发一套基于Android平台的智能农机路径规划算法及软件,为稻油轮作无人农场的建设奠定一定的理论及技术基础。主要研究内容如下:(1)在提出一套稻油轮作无人化农场生产模式的基础上,通过分析长江中下游地区田块特点、稻油轮作典型作业环节农艺要求和农机具工作特性,得出稻油轮作无人化农场农机作业路径规划软件的功能需求和技术需求。重点根据水稻收获作业、油菜播种作业和灭茬旋耕作业的工作原理,确定稻收油播和耕整地等课题组前期未涉及作业环节的路径规划的具体要求。(2)针对稻收油播和耕整地环节,分别设计对应的完整路径规划算法。针对稻收油播一体化作业,由于机具需要一次作业完成水稻收获、油菜播种和开排水沟等多道工序,将整体作业路径拆分成三部分:水稻收获轮廓平行路径,水稻收获、油菜播种施肥及开沟方向平行路径,油菜播种施肥及开沟轮廓平行路径;基于多边形等距偏置算法生成轮廓平行初始路径,基于扫描线算法和最小跨度法生成方向平行初始路径,采用多边形不等距偏置算法实现路径上机具作业状态切换位置的快速求取,基于常用地头转弯策略和几何学原理实现路径的衔接和平滑过渡处理。对于耕整地作业,设计了多遍作业间的衔接路径,满足一次规划多遍旋耕的需求。(3)基于作业过程动画仿真和多边形布尔运算,设计了一套农机作业路径质量的数值统计评估方法。重点针对稻收油播作业,提出有效作业路径占比、收获面积覆盖率、播种面积覆盖率等指标,针对灭茬旋耕作业提出有效作业路径占比和有效作业面积覆盖率两个指标。通过典型算例测试试验,得到如下结论:对于稻收油播作业,有效工作路径占比从80.71%到85.95%不等,收获面积覆盖率从96.32%到98.26%不等,播种面积覆盖率从96.86%到99.12%不等,重播率从1.12%到1.85%不等;对于灭茬旋耕作业,两遍旋耕作业时有效工作路径占比从70.45%到75.67%不等,有效作业面积覆盖率从96.59%到99.22%不等。(4)基于Android应用框架和农机作业路径规划相关系列算法,设计和集成开发了一套面向稻油轮作无人农场的农机作业路径规划配套软件。采用Java语言编写,包括地块、机具管理和作业路径规划等模块,软件可实现KML、JSON和CSV格式文件的读取与生成;通过混合编程方式将课题组内已有Python语言编写的路径规划算法集成应用;通过创建子线程方式设计机具作业模拟仿真模块,实现作业任务下发前的路径评估;设计基于阿里云服务器的云端数据管理模块,实现用户数据共享和机具连接功能。(5)开展了路径规划算法及配套软件的多场景使用测试评估。通过在4款不同配置Android终端设备的测试可知,软件各模块均可稳定工作,集成和新设计的路径规划算法能够针对不同田块和机具参数求解出对应的路径,单个田块作业路径求取时间在29 ms～1898 ms之间;在网络连接顺畅时,用户登录后可将数据保存云端数据库并加载已保存数据,可与作业机具通信,进行路径下发和作业过程检测,并在软件端实时绘制运动轨迹。
基于多源信息融合的农业机械全田块自动导航系统研究
这是一篇关于智能农机,自动导航,信息融合,路径跟踪,模糊算法的论文, 主要内容为随着我国城市化进程快速推进,耕地面积日益减少,大批农村青壮年劳动力涌向城市,农村耕作劳动力严重短缺,少人种田或无人种田局面日益突出。因此,传统农业生产模式向智慧农业、无人农场的转变迫在眉睫,其中智能农机是无人农场建设的重要装备支撑。农机自动导航系统是智能农机装备的重要组成部分,提高农机自动导航的可靠性与智能化水平对推进国家乡村振兴计划、步入农业强国具有重要意义。本文对农机自动导航技术所涉及的定位感知、多源信息融合、障碍信息探测和路径跟踪等多个环节进行研究,并集成开发自动驾驶系统对相关算法进行验证,具体内容如下:(1)基于卡尔曼滤波的航向信息融合。针对双天线RTK定位定向系统输出航向易受信号干扰、天线安装误差以及基线长度受限等问题,基于卡尔曼滤波提出一种通过对AHRS航向误差进行估计实现RTK-GNSS/AHRS航向数据融合的方法。试验结果表明在卫星信号受到遮挡情况下该方法可有效提高定位定向系统航向输出稳定性。(2)采用低成本雷达的障碍物探测。针对农机在非结构化田间环境作业可能遭遇障碍物的问题,基于大疆Livox Mid-40激光雷达开发了具有障碍物探测功能的雷达上位机软件,通过雷达上位机软件与导航上位机软件间信息交互,实现农机自动停车避障功能。试验结果表明,该方法可有效监测障碍物实时位置,并在设定的检测距离范围内停车避障。(3)低成本定位定向系统开发与测试。针对目前市场上RTK定位定向系统价格昂贵、没有集成基站数据接收模块等问题,基于嵌入式平台和Free RTOS实时操作系统,开发了集成UM482定位定向模块、DU1018D数传电台模块,可实时输出高精度定位信息的RTK-GNSS定位定向系统。针对卫星定位数据更新频率低、无法获取实时姿态信息等问题,开发了集成UM482定位定向模块、IMU102N惯性测量单元的GNSS-IMU组合定位系统,可实现GNSS与IMU数据同步采集并整合发送。试验结果表明,所设计的两款定位定向系统均可输出预期的信息并长时稳定工作。(4)基于改进Stanley模型的路径跟踪。针对农机路径跟踪常用Stanley模型自适应性差、曲线跟踪精度低等问题,提出采用模糊算法对Stanley模型增益系数进行自适应调整,并通过粒子群优化进一步优化期望转向角的PSO-FSM路径跟踪算法。移动小车场地试验结果表明,当初始误差为4 m时,小车上线距离不超过5 m,全田块路径跟踪最大误差为3 cm。约翰迪尔C230联合收割机田间自主作业试验表明,其全田块路径跟踪最大误差为0.63m,满足作业幅宽较大的联合收割机全田块无人作业对路径跟踪精度的需求。
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