水稻联合收获机辅助导航系统关键技术研究.pdf
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1、水稻联合收获机辅助导航系统关键技术研究张光梅东营市东营区辛店街道办事处农业综合服务中心,山东 东营 2 5 7 0 0 0摘要:为提高水稻的田间收获效率,促进农业机械化发展进程,设计出一种水稻联合收获机辅助导航系统。机收水稻过程中,结合作物生长状态实时调整前进速度、割台高度等运行参数,优化水稻收获路径,提升机械化作业效率,使水稻收获质量得到保障。水稻联合收获机辅助导航的关键技术包括导航、信息采集及控制等技术。农田验证表明,该系统有助于提高水稻机械化收获效率,降低驾驶员的劳动负荷。关键词:水稻;联合收获机;辅助导航;路径追踪;技术分析中图分类号:S 2 2 5.4 D O I:1 0.3 9 6
2、 9/j.i s s n.2 0 9 7-0 6 5 X.2 0 2 3.0 8.0 0 70 引言2 0 2 2年,我 国 水 稻 种 植 面 积 达 到2 0 3 2.2 3 h m2,早稻总产量2 8 1 2.3万t1。水稻收获是水稻生产的重要一环,劳动力投入大。收获期的水稻基本生长参数、土壤环境和生长期有差异,驾驶员需参照作物收获环境,动态调整行进速度、割台高度等水稻联合收获机的运行参数,这对驾驶员的驾驶技能水平提出较高要求,作业压力较大。导航定位技术能自动规划农机设备的田间行进路径,并对路径进行自主追踪,减轻了驾驶员的工作强度。该项技术目前还不够成熟,农机设备的导向与定位不够精准,不
3、能直接测定出水稻联合收获机的转向偏角等重要参数,导致稻田机械化收获作业形成较大的误差。将水稻联合收获机作为研究对象,成功设计出一种适配的辅助导航系统,田间收获作业验证了这种系统的实用性,对实现农机设备自主导航与作业路径优化有指导作用。1 农机装备导航技术的研究进展农机装备的精准定位是其进行自动驾驶的先决条件,可以运用不同导航定位技术实现。当前农机装备的导航定位技术主要有激光导航、视觉识别、惯性导航等,现实中可以组合使用上述技术。激光导航是近些年发展起来的一种全新的导航技术,系统原理是激光雷达以发射脉冲的方式扫描作业区域两侧,根据脉冲最后返回到接收器的时间来推断雷达和田垄两侧的距离:D=v t/
4、2(1)式中,D为田垄两侧点到激光雷达的距离;v为光速;t为激光由发射至返回到接收器内的时间。激光雷达的精准度与分辨率均较高,能辅助提高导航系统的定位精度。现实中,激光导航要完成多点位的测距任务,能更准确标定机器本体所处方位,适用于视线欠佳状况下的运行导航、野外勘测定向等作业场景。视觉导航定位利用摄像机/图像传感器等对目标对象所处环境内的物理因素进行光学处理,采集图像信息,并反馈至前期建好的子系统,确定目标对象与被采集图像的位置关系,自动定位目标对象。惯性导航技术原用陀螺仪和加速度计协同测定运载体所处位置。通过分析测得的数据,推导出当前运载体在惯性参考坐标系内的运动状态,并掌握运载体在坐标系内
5、的位置,明确瞬时速度及瞬时位置,计算其加速度。惯性导航系统运行全过程均没有外界资源的辅助,也不会辐射能量,抗干扰能力强,是一种典型的自主式导航系统。2 水稻联合收获机辅助导航系统的工作原理与设计2.1 辅助导航系统整体结构水稻联合收获机在稻田的理想作业状态是“满幅收获”,但现实收获中,因为水稻秸秆之间有一定间隙,很难实现“满幅收获”。为提高水稻的整体收获效率,设计了一种水稻联合收获机辅助导航系统。该系统能精准辨识出稻田内的待收获区域,并快捷地为收获机规划出最合理的路径,实时修正田间行驶路径与目标路径之间的微小偏差,确保收获机能按照前期规划完成收获任务,系统的核心技术有导航定位、稻田收获区识别和
6、作业路径优化。视觉导航定位系统主要由如下几部分构成:工业相机,安装在收获机左前转向灯架上,主要用于捕捉收获机行进路径的前视觉信息;后轮转角测量仪,能实时反馈后轮转角的位置信息;电液转向阀组,能直接驱动转向液压缸转动,确保收获机后轮在水稻机械化作业过程中能正常运作;控制箱,内部集成数据采集模块、供电模块等,协同调控转向轮状态,并测12水稻联合收获机辅助导航系统关键技术研究 张光梅定其转角大小;笔记本电脑,这是系统的主控机,通过运行视觉导航软件发挥图像处理及局部纠偏的功用,进一步提升联合收获机导航作业过程的自动化控制水平。2.2 工作原理收获机上位机基于组态系统提供人机操作界面,对外动态展现农机装
7、备的田间工作参数和运行状态,把水稻收割信息实时、完整地反馈给控制系统。视觉识别系统采集并辨识田间图像信息,执行图像处理及收获路径规划的任务,从而更加精准地控制动作过程,工作原理见图1。图1 水稻联合收获机辅助导航系统的工作原理2.3 路径规划和控制技术水稻联合收获机辅助导航系统主要执行路径规划与控制,即基于导航定位、视觉识别技术等得到收获机在稻田内的实际路径,动态修正实际路径和规划路径之间的偏差,维持控制算法的高精准度是提升收获机辅助导航系统稻田作业精度的关键。视觉定位与追踪主要是定位图像内目标区域与导航路径内的障碍物,确保平台按照规划路径移动。当前,用于农业生产的定位与追踪辨识方法主要有如下
8、三种:基于农作物生长特性的导航方法、基于田垄特征的道路识别方法、基于H o u g h变换的识别方法。其中,前两种视觉导航方法通过追踪图像内的特征区域(像素值、形状特征等),全面地获得轮廓信息2。水稻联合收获机辅助导航系统主要是联合视觉识别技术提取水稻收获信息,利用控制算法计算出收获机的路径偏差,导航路径拟合计算用于计算直线的参数,算法步骤如下。步骤1:创建累加器i专门记录迭代频数,随后在既有的特征点(1 5个)内随机取两点,将其连接成一条直线,设定其直线方程:y=k x+b(2)步骤2:创建2个累加器,代号分别是T r u e与F a l s e,均被置于零位,记录除以上提取的2个特征点之外
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