基于MEMS惯性传感器融合的水田激光平地机水平控制系统

激光平地技术是农业生产中一项重要的节本增效措施,为了使激光平地机在水田中作业时平地铲保持水平,设计了一种低成本的水田激光平地机水平控制系统,采用MEMS陀螺仪与加速度计通过信息融合测定平地铲实时倾角,通过脉冲宽度调节普通电磁阀实现平地铲水平控制.文章分析了控制系统的构成,传感器的工作原理与安装方法,阐述了两种传感器融合测量实时倾角的方法.采用了基于ARM7内核的微处理器设计了水平控制系统硬件,并给出了软件实现流程.采用AHRS(姿态航向参考系统)对系统性能进行了实验室测试与田间试验验证,测试结果表明,该水平控制系统能在动态条件下准确地测定平地铲实时倾角,可以较好地实现平地铲水平控制.     

收获机与运粮车纵向相对位置位速耦合协同控制方法与试验

针对主从导航收获协同卸粮作业过程中作业车辆纵向相对位置控制需求以及拖车驱动系统非线性度较高的问题,该研究设计了一种适用于主从导航协同收获卸粮作业的纵向相对位置协同控制方法。根据协同系统几何关系获得纵向相对位置偏差的平行协同模型,基于动力学原理和位速耦合控制方法设计了纵向相对位置控制器;通过面积辨识方法获取车速系统传递函数,基于传递函数构建仿真模型进行控制器参数全因子仿真优化试验,并与传统PD方法进行仿真对比试验,结果表明该研究方法的最优参数适应性优于传统PD。不同初始偏差的纵向协同田间空载试验结果表明,在主机速度为1 m/s时,3、7和10 m初始纵向偏差下,系统响应平均调节时间分别为7.73、17.2和23.2 s,9组试验的平均稳态绝对偏差为0.091 8 m,平均相对速度稳态误差为0.012 3 m/s,表明该方法具有较好的初始偏差适应性;田间协同收获作业表明,在主机速度为1 m/s时,平均稳态纵向相对位置偏差绝对值为0.077 8 m,标准差为0.091 3 m,协同精度能够满足收获协同卸粮的作业要求。研究结果可为自主收获作业系统研究提供支持。     

激光控制水田打浆平地机设计与试验

【目的】满足水稻种植对田面平整度的要求,减少拖拉机进田次数,提高打浆平地质量和效果,实现一次进田完成水田打浆和平地作业。【方法】采用先打浆后平地原理,设计了激光控制水田打浆平地机、打浆机与平地铲自动调平机构、平地铲高程自动调节机构和通过集成带自动调平的激光平地控制系统,并进行田间试验;利用2台姿态航向参考系统分别测量拖拉机车身和打浆平地机的横滚角,采用水准测量试验田块作业前后的田面平整度。【结果】拖拉机横滚角在±4.5°内变化,打浆平地机的横滚角始终保持在±1°内,表明调平自动控制系统明显提高了水田打浆平地机构水平稳定性;打浆平地作业后田面最大高差从作业前的17.7cm降低到6.7cm,标准偏差值从作业前的4.08cm下降到1.75cm,绝对差值不大于3 cm的平整度采样点占比由作业前的62%提高到82%以上。【结论】激光控制水田打浆平地机打浆平地作业后可显著改善田面平整情况。     

农田精准平整过程中三维地形实时测量方法研究

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...     

基于BDS和IMU的挖掘机铲斗位姿测量方法与试验

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。