论文部分内容阅读
农业机械导航技术是当前国内外精准农业重要支撑技术之一,也是实现农业智能化的有效途径。联合收获机作为一种复杂的农业机械,其智能化的重要方向是实现自动导航。目前,农业机械导航主要以卫星导航为主,使用高精度的卫星导航设备获取定位信息以实现全局路径规划。收获机沿着稻麦收获边界进行作业,卫星导航技术在作业边界实时对准方面有一定不足,且目前购置基站设备或长期应用CORS服务网络的成本较高。因此,研究一种可以进行全局及局部路径规划、低成本、结构简单、易于安装的联合收获机辅助导航系统,对提高谷物收获效率、降低生产成本以及设备普及推广具有重大的现实意义。本文根据收获机不断朝大型化发展的趋势及其作业特点,结合北斗与视觉导航技术对联合收获机辅助导航系统进行研究设计,主要研究内容如下:1.开展了联合收获机辅助导航系统总体方案设计及硬件选型。通过北斗定位模块与两个视觉传感器分别获取收获机定位信息与田间作业图像,并实时显示在人机交互模块界面。主控制器根据路径规划信息选择调用视觉传感器,将视觉传感器获取的图像信息通过算法处理,得到收获机相对于作业边界线的横向距离及航向角度,根据角度传感器获取的角度信息计算得到转向轮偏转角度,控制转向机构进行辅助导航。2.研究了基于北斗定位信息的路径规划与边界预测方法。根据北斗定位及农田形状信息,建立了辅助导航系统的路径规划模型,实现了辅助导航作业的全局路径规划。依据北斗定位信息,建立了基于距离与作业速度的边界预测模型,使收获机在抵达田间边界前实现从自动模式向手动模式的切换。3.提出了基于动态感兴趣区域选取的作业边界线识别方法。选用YCrCb色彩空间中的Cb分量进行后续图像处理,以降低光照影响。采用双边滤波、Otsu算法、形态学操作、Canny边缘检测、累计概率霍夫变换等算法识别了作业边界线。在边界线提取过程中通过两次筛选的方法,提高了作业边界检测的准确性。分别采用了基于卡尔曼滤波、基于作业边界线位置预测的方法对动态感兴趣区域进行两次选取,使得平均单幅图像处理时间由0.176087s缩短至0.064547s,能较好地满足辅助导航系统对图像处理时间的需求。4.设计了联合收获机辅助导航的导航控制方法,通过对图像进行透视畸变校正,获取横向距离及航向角度信息,利用所设计的基于模糊神经网络的导航控制器和PID转向控制器实现了收获机的辅助导航,并通过仿真试验,验证了导航及转向控制器设计的合理性。5.对联合收获机辅助导航系统进行软件设计,实现了辅助导航系统数据接收及处理、导航控制、界面显示与数据存储等功能,并通过场地及田间试验验证联合收获机辅助导航系统性能。田间试验结果表明,联合收获机分别以0.4m/s、0.8m/s、1.2m/s的速度收获水稻时,横向偏差最大值分别≦6.5cm、13.7cm、19.2cm。本文通过对联合收获机发展趋势及作业特点的分析,分别从作业路径规划、作业边界识别算法、辅助导航系统硬件选型及软件设计等方面进行了研究,设计了一套基于北斗与视觉组合的联合收获机辅助导航系统。最后,通过田间试验对辅助导航系统的可靠性及控制精度进行了分析。试验结果表明,以1.2m/s进行收获作业时最大横向偏差≦19.2cm,辅助导航性能较好,为研究结构简单、低成本的联合收获机辅助导航系统提供了可行性论证及技术支撑。