怎么在手機(jī)上找到需求智慧農(nóng)業(yè)的聯(lián)系方式
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地址:北京市海淀譽(yù)旁區(qū)中關(guān)村南大街12號(hào)中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所模明《智慧農(nóng)業(yè)(中英文)》編輯部 。郵編:100081。 聯(lián)系電旦虛告話: 。歡迎關(guān)注《智慧農(nóng)業(yè)(中英文)》官方新媒體矩陣。
專(zhuān)題推薦
本專(zhuān)題我共整理了9篇文章,來(lái)自北京農(nóng)業(yè)智能裝備技術(shù)研究中心、華中農(nóng)業(yè)大學(xué)、中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)、中國(guó)農(nóng)村技術(shù)開(kāi)發(fā)中心、上海市農(nóng)業(yè)機(jī)械研究所、上海交通大學(xué)、上海市農(nóng)業(yè)科學(xué)院、石河子大學(xué)、山東農(nóng)業(yè)大學(xué)等單位。
文章包含農(nóng)業(yè)機(jī)械與信息技術(shù)融合發(fā)展、果蔬采摘機(jī)器手設(shè)計(jì)、自動(dòng)導(dǎo)航與測(cè)控技術(shù)的應(yīng)用、天然橡膠割膠機(jī)器人、白蘆筍采收機(jī)器人、畜禽舍防疫消毒機(jī)器人、輪式谷物聯(lián)合收獲機(jī)、中國(guó)智能農(nóng)機(jī)裝備標(biāo)準(zhǔn)體系、油電混合果園自動(dòng)導(dǎo)航車(chē)控制器硬件的設(shè)計(jì)與應(yīng)用團(tuán)搭等內(nèi)容。供大家閱讀、參考。
專(zhuān)題--農(nóng)業(yè)機(jī)器人與智能裝備
Topic--Agricultural Robot and Intelligent Equipment
[1]陳學(xué)庚, 溫浩軍, 張偉榮, 潘佛雛, 趙巖. 農(nóng)業(yè)機(jī)械與信息技術(shù)融合發(fā)展現(xiàn)狀與方向[J]. 智慧農(nóng)業(yè)(中英文), 2020, 2(4): 1-16.
CHEN Xuegeng, WEN Haojun, ZHANG Weirong, PAN Fochu, ZHAO Yan. Advances and progress of agricultural machinery and sensing technology fusion[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(4): 1-16.
摘要: 為理清國(guó)內(nèi)外農(nóng)業(yè)機(jī)械與信息技術(shù)融合發(fā)展現(xiàn)狀,找到重點(diǎn)發(fā)展方向,借此大力推進(jìn)中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械智能化發(fā)展,本文首先分析了國(guó)外農(nóng)業(yè)機(jī)械與信息技術(shù)融合發(fā)展的現(xiàn)狀,總結(jié)了其發(fā)展的五大特點(diǎn)。之后指出中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展雖然成效顯著,但仍存在農(nóng)機(jī)信息化融合的區(qū)域及結(jié)構(gòu)發(fā)展不平衡、企業(yè)和農(nóng)民對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械信息化的認(rèn)可度還不高、基礎(chǔ)研究與關(guān)鍵技術(shù)研究薄弱、農(nóng)機(jī)作業(yè)信息系統(tǒng)管理水平不高且缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)等問(wèn)題。最后提出了中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械與信息技術(shù)融合發(fā)展的方向,包括促進(jìn)智能感知技術(shù)發(fā)展與導(dǎo)航技術(shù)研究、推進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械裝備智能化、構(gòu)建農(nóng)機(jī)智慧作業(yè)系統(tǒng)、推進(jìn)農(nóng)機(jī)自主作業(yè)技術(shù)研究與無(wú)人農(nóng)場(chǎng)建設(shè)、加強(qiáng)農(nóng)機(jī)信息化技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定與復(fù)合型人才培養(yǎng)等。農(nóng)業(yè)機(jī)械與信息技術(shù)融合是中國(guó)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機(jī)械發(fā)展的必然趨勢(shì),利用信息技術(shù)促進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械的發(fā)展,能夠最大化發(fā)揮信息技術(shù)的引導(dǎo)效應(yīng),提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,對(duì)于推進(jìn)中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械高質(zhì)高效發(fā)展具有重要意義。
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[2]吳劍橋, 范圣哲, 貢亮, 苑進(jìn), 周強(qiáng), 劉成良. 果蔬采摘機(jī)器手系統(tǒng)設(shè)計(jì)與控制技術(shù)研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)[J]. 智慧農(nóng)業(yè)(中英文), 2020, 2(4): 17-40.
WU Jianqiao, FAN Shengzhe, GONG Liang, YUAN Jin, ZHOU Qiang, LIU Chengliang. Research status and development direction of design and control technology of fruit and vegetable picking robot system[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(4): 17-40.
摘要: 鮮食果蔬收獲是難以實(shí)現(xiàn)機(jī)械化作業(yè)的生產(chǎn)環(huán)節(jié),高效低損采摘也是農(nóng)業(yè)機(jī)器人研發(fā)領(lǐng)域中的難題,導(dǎo)致目前市場(chǎng)塌租化的自動(dòng)團(tuán)或兆化果蔬采摘裝備生產(chǎn)應(yīng)用幾乎空白。針對(duì)鮮食果蔬采摘需求,為改善人工采摘費(fèi)時(shí)費(fèi)力、效率低下、自動(dòng)化程度低的問(wèn)題,近30年來(lái),國(guó)內(nèi)外學(xué)者設(shè)計(jì)了一系列自動(dòng)化采摘設(shè)備,推動(dòng)了農(nóng)業(yè)機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展。在研發(fā)鮮食果蔬采摘設(shè)備時(shí),首先要確定采收對(duì)象和采收?qǐng)鼍?,針?duì)作物的生長(zhǎng)位置、形狀和重量、場(chǎng)景的復(fù)雜程度、所需自動(dòng)化程度,通過(guò)復(fù)雜度預(yù)估、力學(xué)特性分析、姿態(tài)建模等方式,明確農(nóng)業(yè)機(jī)器人的設(shè)計(jì)需求。其次,作為整個(gè)采摘?jiǎng)幼鞯暮诵膱?zhí)行者,采摘機(jī)器人的末端執(zhí)行器設(shè)計(jì)尤為重要。本文對(duì)采摘機(jī)器人末端執(zhí)行器的結(jié)構(gòu)進(jìn)行了分類(lèi),總結(jié)了末端執(zhí)行器的設(shè)計(jì)流程與方法,闡述了常見(jiàn)的末端執(zhí)行器驅(qū)動(dòng)方式、切割方案,并對(duì)果實(shí)收集機(jī)構(gòu)進(jìn)行了概括。再次,本文概述了采摘機(jī)器人的總體控制方案、識(shí)別定位方法、避障方法及自適應(yīng)控制方案、品質(zhì)分類(lèi)方法以及人機(jī)交互、多機(jī)協(xié)作方案。為了總體評(píng)價(jià)采摘機(jī)器人的性能,本文還提出了平均采摘效率、長(zhǎng)期采摘效率、采收質(zhì)量、損傷率和漏采率指標(biāo)。最后,本文對(duì)自動(dòng)化采摘機(jī)械的總體發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了展望,指明了采摘機(jī)器手系統(tǒng)將向著采摘目標(biāo)場(chǎng)景通用化、結(jié)構(gòu)形式多樣化、全自動(dòng)化、智能化、集群化方向發(fā)展的趨勢(shì)。
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[3]王春雷, 李洪文, 何進(jìn), 王慶杰, 盧彩云, 陳立平. 自動(dòng)導(dǎo)航與測(cè)控技術(shù)在保護(hù)性耕作中的應(yīng)用現(xiàn)狀和展望[J]. 智慧農(nóng)業(yè)(中英文), 2020, 2(4): 41-55.
WANG Chunlei, LI Hongwen, HE Jin, WANG Qingjie, LU Caiyun, CHEN Liping. State-of-the-art and prospect of automatic navigation and measurement techniques application in conservation tillage[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(4): 41-55.
摘要: 實(shí)現(xiàn)智能化是提升保護(hù)性耕作機(jī)具作業(yè)質(zhì)量和效率的重要途徑,自動(dòng)導(dǎo)航與測(cè)控技術(shù)作為智能化技術(shù)的重要組成部分,近年來(lái)在保護(hù)性耕作中的應(yīng)用發(fā)展迅速。本文首先從接觸式、機(jī)器視覺(jué)式和GNSS式三種免少耕播種自動(dòng)導(dǎo)航技術(shù)入手,闡述了自動(dòng)導(dǎo)航技術(shù)在保護(hù)性耕作中的應(yīng)用現(xiàn)狀;然后對(duì)作業(yè)參數(shù)監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展動(dòng)態(tài)進(jìn)行了詳細(xì)介紹,包括地表秸稈覆蓋率的快速檢測(cè)技術(shù)、免少耕播種機(jī)播種參數(shù)監(jiān)測(cè)技術(shù)及保護(hù)性耕作機(jī)具作業(yè)面積監(jiān)測(cè)技術(shù);之后闡述了保護(hù)性耕作機(jī)具作業(yè)控制技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀,主要介紹了免少耕播種機(jī)漏播補(bǔ)償控制技術(shù)和作業(yè)深度控制技術(shù)。最后在總結(jié)自動(dòng)導(dǎo)航與測(cè)控技術(shù)在保護(hù)性耕作中現(xiàn)有應(yīng)用的基礎(chǔ)上,展望了未來(lái)保護(hù)性耕作機(jī)具自動(dòng)導(dǎo)航技術(shù)、作業(yè)參數(shù)監(jiān)測(cè)技術(shù)和保護(hù)性耕作機(jī)具作業(yè)控制技術(shù)三者的研究方向。
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[4]周航, 張順路, 翟毅豪, 王松, 張春龍, 張俊雄, 李偉. 天然橡膠割膠機(jī)器人視覺(jué)伺服控制方法與割膠試驗(yàn)[J]. 智慧農(nóng)業(yè)(中英文), 2020, 2(4): 56-64.
ZHOU Hang, ZHANG Shunlu, ZHAI Yihao, WANG Song, ZHANG Chunlong, ZHANG Junxiong, LI Wei. Vision servo control method and tapping experiment of natural rubber tapping robot[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(4): 56-64.
摘要: 自動(dòng)化割膠不僅可以把膠工從繁重的體力勞動(dòng)和惡劣的工作環(huán)境中解放出來(lái),還能降低對(duì)膠工的技術(shù)依賴(lài),極大地提高生產(chǎn)效率。實(shí)現(xiàn)非結(jié)構(gòu)環(huán)境下作業(yè)信息自主獲取及割膠位置伺服控制是割膠機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)。針對(duì)工作環(huán)境復(fù)雜多變、作業(yè)信息疊加交互、目標(biāo)背景特征相近、亞毫米級(jí)作業(yè)精度要求等技術(shù)難點(diǎn),本研究以人工橡膠林中橡膠樹(shù)為割膠對(duì)象研發(fā)割膠機(jī)器人,通過(guò)建立割膠軌跡的空間數(shù)學(xué)模型,規(guī)劃?rùn)C(jī)器人快速接近和遠(yuǎn)離操作空間的運(yùn)動(dòng)路徑;采用雙目立體視覺(jué)技術(shù)獲取樹(shù)干和割線結(jié)構(gòu)參數(shù),融合機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)、機(jī)器視覺(jué)技術(shù)和多傳感器反饋控制技術(shù)研制了割膠機(jī)器人模塊化樣機(jī)。割膠機(jī)器人主要由軌道式機(jī)器人移動(dòng)平臺(tái)、多關(guān)節(jié)機(jī)械臂、雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)和末端執(zhí)行器等組成。在海南天然橡膠林進(jìn)行的割膠試驗(yàn)結(jié)果表明,在割膠機(jī)器人切割1 mm厚的橡膠樹(shù)皮時(shí),耗皮量誤差約為0.28 mm,切割深度誤差約為0.49 mm。該研究可為 探索 天然橡膠樹(shù)的自動(dòng)化割膠作業(yè)提供技術(shù)參考。
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[5]李揚(yáng), 張萍, 苑進(jìn), 劉雪美. 白蘆筍采收機(jī)器人視覺(jué)定位與采收路徑優(yōu)化方法[J]. 智慧農(nóng)業(yè)(中英文), 2020, 2(4): 65-78.
LI Yang, ZHANG Ping, YUAN Jin, LIU Xuemei. Visual positioning and harvesting path optimization of white asparagus harvesting robot[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(4): 65-78.
摘要: 依據(jù)筍芽出土狀態(tài)的選擇性收獲是目前白蘆筍公認(rèn)的最佳收獲方式。針對(duì)采收過(guò)程中機(jī)器視覺(jué)識(shí)別筍尖存在筍尖與壟面紋理和顏色相近等識(shí)別難題,本研究提出了一種變尺度感興趣區(qū)域(ROI)檢測(cè)方法,融合圖像色域變換、直方圖均值化、形態(tài)學(xué)和紋理濾波等技術(shù),研究了筍尖識(shí)別與精準(zhǔn)定位方法;在定位多筍尖坐標(biāo)基礎(chǔ)上,提出了多筍芽的采收路徑優(yōu)化方法,解決了因采收路徑不合理導(dǎo)致的采收效率低的問(wèn)題。首先,通過(guò)機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集采收區(qū)域圖像并進(jìn)行RGB三通道高斯濾波,采用HSV色域變換并進(jìn)行直方圖均值化處理。在此基礎(chǔ)上,對(duì)筍尖、土壤進(jìn)行特征聚類(lèi)分析,根據(jù)筍芽抽發(fā)程度研究變尺度ROI檢測(cè)方法,對(duì)采集圖像中筍尖的形態(tài)學(xué)以及筍尖和土壤的紋理進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析,設(shè)定筍尖的似圓度閾值,并參考紋理特征參數(shù),判定筍尖位置,計(jì)算其幾何中心,獲得筍尖輪廓中心坐標(biāo)。其次,為實(shí)現(xiàn)白蘆筍的高效采收,根據(jù)多目標(biāo)點(diǎn)與集箱點(diǎn)的位置分布,本研究設(shè)計(jì)了一種基于多叉樹(shù)遍歷的采收路徑優(yōu)化算法,以獲得多個(gè)目標(biāo)筍尖的最優(yōu)采收路徑。最后,搭建采收機(jī)器人試驗(yàn)平臺(tái)開(kāi)展了筍尖定位與采收驗(yàn)證性試驗(yàn)。結(jié)果表明,視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)白蘆筍的識(shí)別率可達(dá)98.04%,筍尖輪廓中心坐標(biāo)的定位最大誤差X方向?yàn)?.879 mm,Y方向?yàn)?.882 mm,采收筍的個(gè)數(shù)在不同情況下,采用路徑優(yōu)化后的末端執(zhí)行器運(yùn)動(dòng)距離平均可節(jié)省43.89%,末端執(zhí)行器定位成功率達(dá)到100%,在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下的白蘆筍采收率達(dá)到88.13%,驗(yàn)證了采用視覺(jué)定位的白蘆筍采收機(jī)器人選擇性采收的可行性。
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[6]馮青春, 王秀, 邱權(quán), 張春鳳, 李斌, 徐瑞峰, 陳立平. 畜禽舍防疫消毒機(jī)器人設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J]. 智慧農(nóng)業(yè)(中英文), 2020, 2(4): 79-88.
FENG Qingchun, WANG Xiu, QIU Quan, ZHANG Chunfeng, LI Bin, XU Ruifeng, CHEN Liping. Design and test of disinfection robot for livestock and poultry house[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(4): 79-88.
摘要: 針對(duì)畜禽養(yǎng)殖防疫消毒勞動(dòng)強(qiáng)度大、安全性差的問(wèn)題,設(shè)計(jì)了防疫消毒機(jī)器人系統(tǒng),以實(shí)現(xiàn)畜禽舍防疫消毒噴霧的智能化作業(yè)。機(jī)器人系統(tǒng)由移動(dòng)承載平臺(tái)、防疫噴霧部件、環(huán)境監(jiān)測(cè)傳感器以及控制器等4部分構(gòu)成,支持全自動(dòng)運(yùn)行和遙控操作2種工作模式。針對(duì)畜禽舍內(nèi)弱光、低應(yīng)激的工況條件,提出了“磁標(biāo)-射頻識(shí)別”組合的導(dǎo)航路徑探測(cè)方法,實(shí)現(xiàn)在畜禽舍內(nèi)養(yǎng)殖籠架間的自主移動(dòng)。設(shè)計(jì)了風(fēng)助式藥液噴嘴,可同步實(shí)現(xiàn)消毒藥液的霧化和擴(kuò)散。通過(guò)對(duì)噴嘴內(nèi)腔風(fēng)場(chǎng)進(jìn)行流體動(dòng)力學(xué)仿真,對(duì)噴嘴氣體導(dǎo)流和藥液霧化部件結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì),確定了錐形導(dǎo)流墊塊和霧化柵板的傾角分別為75 和90 。最后,在禽舍內(nèi)對(duì)機(jī)器人導(dǎo)航和噴霧性能進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試。試驗(yàn)結(jié)果表明,機(jī)器人移動(dòng)平臺(tái)可滿足0.1~0.5 m/s速度范圍的自動(dòng)巡線導(dǎo)航,其實(shí)際軌跡相對(duì)磁釘標(biāo)記的最大偏移量為50.8 mm;風(fēng)助式噴嘴可適用于200~400 mL/min流量的藥液噴灑,形成的霧滴直徑(DV.9)為51.82~137.23 μm,霧滴沉積密度為116~149 個(gè)/cm2。本畜禽舍防疫消毒機(jī)器人可實(shí)現(xiàn)養(yǎng)殖舍內(nèi)消毒和免疫藥液的智能化噴霧作業(yè)。
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[7]丁幼春, 王緒坪, 彭靖葉, 夏中州. 輪式谷物聯(lián)合收獲機(jī)視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J]. 智慧農(nóng)業(yè)(中英文), 2020, 2(4): 89-102.
DING Youchun, WANG Xuping, PENG Jingye, XIA Zhongzhou. Visual navigation system for wheel-type grain combine harvester[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(4): 89-102.
摘要: 為提高聯(lián)合收獲機(jī)收獲質(zhì)量與效率,構(gòu)建了輪式谷物聯(lián)合收獲機(jī)視覺(jué)導(dǎo)航控制系統(tǒng),結(jié)合OpenCV設(shè)計(jì)了谷物收獲邊界直線檢測(cè)算法識(shí)別水稻田間已收獲區(qū)域與未收獲區(qū)域邊界,經(jīng)預(yù)處理、二次邊緣分割和直線檢測(cè)等得到聯(lián)合收獲機(jī)視覺(jué)導(dǎo)航作業(yè)前視目標(biāo)路徑,并根據(jù)前視路徑相對(duì)位置信息進(jìn)行田間動(dòng)態(tài)標(biāo)定獲得聯(lián)合收獲機(jī)滿幅收獲作業(yè)狀態(tài);提出了一種基于前視點(diǎn)的直線路徑跟蹤控制方法,通過(guò)預(yù)糾偏控制實(shí)現(xiàn)維持滿割幅的同時(shí)防止作物漏割,以相對(duì)位置偏差值和實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)向后輪轉(zhuǎn)角作為視覺(jué)導(dǎo)航控制器的輸入,并根據(jù)糾偏策略對(duì)應(yīng)輸出轉(zhuǎn)向輪控制電壓大小。稻田試驗(yàn)結(jié)果表明,該導(dǎo)航系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了輪式聯(lián)合收獲機(jī)田間相對(duì)位置姿態(tài)的可靠采集及目標(biāo)直線路徑跟蹤控制的穩(wěn)定執(zhí)行,在田間照度符合人眼正常工作的情況下,收獲邊界識(shí)別算法檢測(cè)準(zhǔn)確率不低于96.28%,單幀檢測(cè)時(shí)間50 ms以?xún)?nèi);以不產(chǎn)生漏割為前提的視覺(jué)導(dǎo)航平均割幅率為94.16%,隨作業(yè)行數(shù)增多,割幅一致性呈提高趨勢(shì)。本研究可為聯(lián)合收獲機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航滿割幅作業(yè)提供技術(shù)支撐。
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[8]胡小鹿, 梁學(xué)修, 張俊寧, 梅岸君, 呂程序. 中國(guó)智能農(nóng)機(jī)裝備標(biāo)準(zhǔn)體系框架構(gòu)建與研制建議[J]. 智慧農(nóng)業(yè)(中英文), 2020, 2(4): 116-123.
HU Xiaolu, LIANG Xuexiu, ZHANG Junning, MEI Anjun, LYU Chengxu. Construction of standard system framework for intelligent agricultural machinery in China[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(4): 116-123.
摘要: 針對(duì)中國(guó)智能農(nóng)機(jī)裝備標(biāo)準(zhǔn)化工作中缺乏系統(tǒng)性標(biāo)準(zhǔn)體系指導(dǎo)的問(wèn)題,本研究構(gòu)建了中國(guó)智能農(nóng)機(jī)裝備標(biāo)準(zhǔn)體系框架。首先從標(biāo)準(zhǔn)體系、具體標(biāo)準(zhǔn)、國(guó)際化水平等方面分析了中國(guó)智能農(nóng)機(jī)裝備標(biāo)準(zhǔn)化現(xiàn)狀及存在問(wèn)題;依托智能農(nóng)機(jī)裝備標(biāo)準(zhǔn)體系框架構(gòu)建的目標(biāo)及原則,總結(jié)了級(jí)別、約束力、通用性、性質(zhì)、對(duì)象、標(biāo)準(zhǔn)類(lèi)別、參考模型、行業(yè)分類(lèi)、產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)等構(gòu)成標(biāo)準(zhǔn)體系框架的維度。之后利用級(jí)別、類(lèi)別、產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)構(gòu)建了中國(guó)智能農(nóng)機(jī)裝備標(biāo)準(zhǔn)體系三維框架結(jié)構(gòu),并將其二維分解為基礎(chǔ)層、共性通用層和應(yīng)用領(lǐng)域?qū)印W詈筇岢隽酥袊?guó)智能農(nóng)機(jī)裝備標(biāo)準(zhǔn)研究與編制的建議。本研究可為中國(guó)智能農(nóng)機(jī)裝備標(biāo)準(zhǔn)的制修訂、實(shí)施與服務(wù)提供系統(tǒng)性指導(dǎo),引領(lǐng)中國(guó)智能農(nóng)機(jī)裝備產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。
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[9]吳應(yīng)新, 吳劍橋, 楊雨航, 李沐桐, 甘玲, 貢亮, 劉成良. 油電混合果園自動(dòng)導(dǎo)航車(chē)控制器硬件在環(huán)仿真平臺(tái)設(shè)計(jì)與應(yīng)用[J]. 智慧農(nóng)業(yè)(中英文), 2020, 2(4): 149-164.
WU Yingxin, WU Jianqiao, YANG Yuhang, LI Mutong, GAN Ling, GONG Liang, LIU Chengliang. Design and application of hardware-in-the-loop simulation platform for AGV controller in hybrid orchard[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(4): 149-164.
摘要: 果園由于面積范圍廣、地形復(fù)雜、壕溝多、雜草叢生、土壤濕度較高且土質(zhì)較為疏松,對(duì)自動(dòng)導(dǎo)航小車(chē)(AGV)的機(jī)械結(jié)構(gòu)、控制系統(tǒng),以及能源動(dòng)力系統(tǒng)的設(shè)計(jì)都提出了更高的標(biāo)準(zhǔn)和要求。混合動(dòng)力AGV小車(chē)可以滿足果園中長(zhǎng)距離移動(dòng)的需求。為 探索 合適的混合動(dòng)力AGV控制系統(tǒng)算法以及能量管理策略,同時(shí)減少設(shè)計(jì)過(guò)程中由于果園地形復(fù)雜導(dǎo)致的控制器設(shè)計(jì)驗(yàn)證迭代、需求多樣化問(wèn)題帶來(lái)的人力、物力,以及時(shí)間成本,本研究針對(duì)果園面積廣的特點(diǎn),選擇串聯(lián)式油電混合動(dòng)力系統(tǒng)進(jìn)行AGV動(dòng)力能源系統(tǒng)模型的搭建。另外,針對(duì)果園AGV需要適應(yīng)地形范圍廣的特點(diǎn),采用履帶車(chē)模型結(jié)構(gòu),利用硬件在環(huán)仿真技術(shù),以樹(shù)莓派作為控制系統(tǒng)搭載控制算法實(shí)物,利用Matlab和RecurDyn軟件建立包含能源動(dòng)力系統(tǒng)、電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)、履帶車(chē)行駛部分模型以及路面模型的系統(tǒng)實(shí)時(shí)仿真模型,最終實(shí)現(xiàn)了串聯(lián)式混合動(dòng)力AGV控制器硬件在環(huán)仿真功能?;诖?jí)比例積分微分(PID)以及模糊控制器控制算法的仿真驗(yàn)證表明,模糊控制器控制算法能夠減少參數(shù)調(diào)節(jié)帶來(lái)的時(shí)間成本,在轉(zhuǎn)向角度小時(shí)響應(yīng)速度加快了50%,在轉(zhuǎn)向角度大時(shí)串級(jí)PID控制器產(chǎn)生了10%的超調(diào),而模糊控制器無(wú)超調(diào),轉(zhuǎn)向更加平穩(wěn)。結(jié)果表明硬件在環(huán)仿真平臺(tái)能夠有效地應(yīng)用于果園AGV控制器的開(kāi)發(fā),避免了控制實(shí)物試驗(yàn),在降低成本的同時(shí)可以加快果園自動(dòng)導(dǎo)航小車(chē)的開(kāi)發(fā)過(guò)程。
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