無人拖拉機(jī)耕作軌跡智能控制探討

緒論：在尋找寫作靈感嗎？愛發(fā)表網(wǎng)為您精選了1篇無人拖拉機(jī)耕作軌跡智能控制探討，愿這些內(nèi)容能夠啟迪您的思維，激發(fā)您的創(chuàng)作熱情，歡迎您的閱讀與分享！

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)及社會(huì)主義新農(nóng)村建設(shè)的快速發(fā)展，農(nóng)村勞動(dòng)人口開始大量向城市轉(zhuǎn)移，勞動(dòng)力老齡化現(xiàn)象突出。拖拉機(jī)是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的必備農(nóng)業(yè)機(jī)械之一，與各項(xiàng)農(nóng)機(jī)具配合完成耕作、播種、施肥及收獲等環(huán)節(jié)。目前，拖拉機(jī)田間運(yùn)動(dòng)軌跡及作業(yè)路線規(guī)劃都是依靠駕駛員進(jìn)行控制，田間作業(yè)環(huán)境較為惡劣，生產(chǎn)環(huán)節(jié)需要在田間連續(xù)工作10h以上，給駕駛員田間工作帶來了一定的難度，駕駛員由于不能長(zhǎng)時(shí)間保持高度集中而降低了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率［4－5］。近年來，拖拉機(jī)耕作軌跡智能控制系統(tǒng)在各類農(nóng)機(jī)具中廣泛應(yīng)用，極大地改善了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，促進(jìn)了農(nóng)業(yè)自動(dòng)化向智能化方向發(fā)展，結(jié)合智能控制系統(tǒng)及先進(jìn)傳感器技術(shù)明顯提高了農(nóng)業(yè)機(jī)械的作業(yè)精度［6－10］。無人拖拉機(jī)耕作軌跡控制系統(tǒng)主要是基于位置傳感器及人工智能控制技術(shù)實(shí)現(xiàn)拖拉機(jī)運(yùn)動(dòng)位置及方向的精準(zhǔn)定位，并通過電子通信技術(shù)及環(huán)境感知技術(shù)實(shí)現(xiàn)無人拖拉機(jī)田間運(yùn)動(dòng)軌跡的控制，以及田間軌跡行走與障礙避讓［10－13］。目前，關(guān)于無人駕駛汽車的研究較多，但關(guān)于無人駕駛拖拉機(jī)的相關(guān)研究尚未成熟，內(nèi)容較少。最早的無人駕駛拖拉機(jī)是將PC嵌入技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相互結(jié)合［14］，用PC處理器實(shí)現(xiàn)各類田間信息的感知與計(jì)算，最后將相關(guān)指令傳遞給執(zhí)行裝置，實(shí)現(xiàn)無人拖拉機(jī)的田間運(yùn)動(dòng)。研究結(jié)果表明:基于PC處理器的無人拖拉機(jī)田間運(yùn)行軌跡與預(yù)設(shè)田間路線行走吻合度較高，但操作較為復(fù)雜，需要專業(yè)技術(shù)人員進(jìn)行相關(guān)設(shè)備調(diào)試，田間位置控制精度≤60mm［6］，且投入成本較高。后期，隨著人工智能控制技術(shù)的逐漸發(fā)展，提了出一種魯棒式無人駕駛拖拉機(jī)控制系統(tǒng)，將前饋控制與魯棒控制結(jié)合，對(duì)無人駕駛拖拉機(jī)進(jìn)行智能控制，與PC處理器相比控制精度顯著提升;但是，由于控制范圍有限，在大型農(nóng)業(yè)機(jī)械中的使用效果較差，在中小型農(nóng)業(yè)機(jī)械中控制精度較高［11］。針對(duì)上述問題，提出了一種基于智能控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法，對(duì)無人駕駛拖拉機(jī)的基本結(jié)構(gòu)級(jí)工作原理進(jìn)行分析，并以參考文獻(xiàn)提出的典型方法進(jìn)行試驗(yàn)對(duì)比分析，旨在為農(nóng)用拖拉機(jī)無人駕駛技術(shù)提供技術(shù)參考與理論借鑒。

1無人拖拉機(jī)智能控制系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

1．1無人拖拉機(jī)智能控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

無人拖拉機(jī)智能控制系統(tǒng)陸地環(huán)境圖像的無線傳輸主要是基于無線網(wǎng)橋的原理實(shí)現(xiàn)，通過圖像采集端和圖像接收器搭建的無線局域網(wǎng)進(jìn)行傳輸。無線傳輸?shù)挠布饕葾US2405前端橋和AUS2408后端橋組成，兩個(gè)無線網(wǎng)橋使用IEEE802．11b協(xié)議。圖像無線傳輸鏈路的構(gòu)建主要基于下位機(jī)的中間前端網(wǎng)橋的內(nèi)置IP，后端網(wǎng)橋直接與系統(tǒng)監(jiān)控中心相連，將無人拖拉機(jī)下位機(jī)攝像頭部分采集的圖像信號(hào)壓縮到系統(tǒng)監(jiān)控中心［16］。

1．3農(nóng)業(yè)無人拖拉機(jī)上位機(jī)視覺導(dǎo)航

上位機(jī)視覺導(dǎo)航系統(tǒng)監(jiān)控中心主機(jī)，通過系統(tǒng)監(jiān)控平臺(tái)將采集到的壓縮圖像信息顯示在平臺(tái)上監(jiān)控主機(jī)根據(jù)圖像處理的最終結(jié)果確定農(nóng)業(yè)無人拖拉機(jī)耕作的路徑，以便后續(xù)計(jì)算拖拉機(jī)耕作角度的偏差順利進(jìn)行。根據(jù)模糊控制方法，分析了3個(gè)參數(shù)值，運(yùn)動(dòng)控制指令傳送到單片機(jī)控制系統(tǒng);然后，無人拖拉機(jī)的驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)和終端執(zhí)行器完成與信號(hào)傳輸相對(duì)應(yīng)的耕作作業(yè)。

1．4無線傳輸鏈路建設(shè)

通過相關(guān)視覺識(shí)別系統(tǒng)及傳感器實(shí)現(xiàn)無人信號(hào)傳輸，提出的基于機(jī)器視覺的無人拖拉機(jī)智能控制系統(tǒng)中將圖像傳輸與信息信號(hào)采集相互獨(dú)立，上位機(jī)實(shí)現(xiàn)信息傳輸，下位機(jī)實(shí)現(xiàn)圖像信息傳輸。本研究選取Ｒ232為監(jiān)控主機(jī)，通過對(duì)所有信息進(jìn)行匯總后給控制平臺(tái)下發(fā)指令，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)執(zhí)行機(jī)構(gòu)的控制;選取無線信息收發(fā)器(型號(hào):LSDＲF4710M01)，其具有抗干擾性強(qiáng)、田間信息傳輸距離較遠(yuǎn)等優(yōu)勢(shì)，完全可以滿足田間無人拖拉機(jī)的遠(yuǎn)程控制要求。

1．5農(nóng)業(yè)無人拖拉機(jī)下位機(jī)信號(hào)處理

無人拖拉機(jī)下位機(jī)控制信號(hào)處理系統(tǒng)的核心是3．3V或5V供電的FreescalekS12xs控制器。在Frees-calekS12xs控制器中，TXD和ＲXD引腳相交并連接到無線接收中的TXD和ＲXD引腳，當(dāng)控制器接收到無線接收和無線發(fā)射的控制信號(hào)時(shí)，響應(yīng)中斷處理程序控制繼電器的開關(guān)。

1．6農(nóng)用無人拖拉機(jī)氣動(dòng)執(zhí)行模塊

田間無人駕駛拖拉機(jī)需要遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)各種控制動(dòng)作。在此，采用氣動(dòng)執(zhí)行系統(tǒng)用于控制無人拖拉機(jī)的相應(yīng)作業(yè)。下位機(jī)氣動(dòng)執(zhí)行系統(tǒng)由氣動(dòng)系統(tǒng)和末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)組成，氣動(dòng)系統(tǒng)包括微型氣泵、水分離器、氣缸及相關(guān)氣動(dòng)零部件等。電磁閥的開關(guān)可以通過繼電器的開關(guān)來控制，進(jìn)而控制氣缸活塞的膨脹過程。電磁閥與所有繼電器相連，并與其對(duì)應(yīng)的氣缸相連，完成農(nóng)用無人拖拉機(jī)主離合器和左右離合器中控制拉索的拉動(dòng)動(dòng)作。通過以上過程，完成了無人駕駛拖拉機(jī)氣動(dòng)執(zhí)行模塊的運(yùn)行。

1．7農(nóng)用無人拖拉機(jī)路徑跟蹤模塊

路徑跟蹤的目的是根據(jù)農(nóng)用無人拖拉機(jī)當(dāng)前的姿態(tài)確定農(nóng)用無人拖拉機(jī)的角度。無人拖拉機(jī)位姿采集是指利用傳感器采集拖拉機(jī)當(dāng)前位置、姿態(tài)、運(yùn)動(dòng)的實(shí)時(shí)信息(包括經(jīng)緯度、方向角、俯仰角和速度)，然后計(jì)算當(dāng)前無人拖拉機(jī)距離與預(yù)定路徑位置的偏差。橫向偏差是指無人拖拉機(jī)的控制點(diǎn)到預(yù)定路線的距離，航向偏差是指無人拖拉機(jī)與理想航向的偏差程度。無人拖拉機(jī)GPS模塊實(shí)現(xiàn)農(nóng)用無人拖拉機(jī)的定位，通過ＲTK可以獲得厘米級(jí)的定位精度，以滿足農(nóng)用無人拖拉機(jī)智能導(dǎo)航的需求。

2控制系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

無人拖拉機(jī)環(huán)境圖像處理是指將田間環(huán)境(即耕作環(huán)境圖像所反映的信息)轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)信息，然后通過計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理。本研究基于低通濾波和Sobel邊緣檢測(cè)算法，對(duì)耕作環(huán)境圖像進(jìn)行適當(dāng)處理。對(duì)于圖像邊緣檢測(cè)，需要計(jì)算圖像的每個(gè)像素點(diǎn)，計(jì)算量較大。Sobel邊緣檢測(cè)與其他傳統(tǒng)檢測(cè)算法相比，計(jì)算復(fù)雜度更低，檢測(cè)效果更好，屬于一階導(dǎo)數(shù)邊緣算法。

3結(jié)果與分析

3．1試驗(yàn)方法

為了驗(yàn)證基于機(jī)器視覺的無人拖拉機(jī)智能控制系統(tǒng)的田間工作性能，選擇東方紅無人拖拉機(jī)為研究平臺(tái)，在田間試驗(yàn)過程中對(duì)相關(guān)研究方法的田間圖像輸送方法耗時(shí)進(jìn)行對(duì)比分析，結(jié)果如表1所示。由表1可知:基于機(jī)器視覺的無人拖拉機(jī)智能控制系統(tǒng)進(jìn)行田間圖像采集及傳輸所需的時(shí)間均小于其它方法。在參考文獻(xiàn)［14］提出的PC嵌入技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中，由于田間環(huán)境較為惡劣，隨著使用時(shí)間的延長(zhǎng)，會(huì)造成每個(gè)傳感器中的采集電路老化，影響信息傳輸效率，使得傳輸時(shí)間變長(zhǎng);在參考文獻(xiàn)［6］提出的PC處理器中，田間信息采集結(jié)果傳輸?shù)睫r(nóng)業(yè)無人拖拉機(jī)智能控制中心耗費(fèi)時(shí)間較長(zhǎng);在參考文獻(xiàn)［11］提出的魯棒式無人駕駛拖拉機(jī)控制系統(tǒng)中，信息采集系統(tǒng)及圖像傳輸模塊分離，為了實(shí)現(xiàn)田間信息與圖像的同時(shí)傳輸，需要安裝兩個(gè)硬件模塊，信息及圖像傳輸時(shí)間較長(zhǎng)。本研究提出的方法實(shí)現(xiàn)了田間信息與圖像的同時(shí)傳輸，提高了田間信息及圖像的傳輸速度。

3．2田間圖像擴(kuò)展覆蓋率對(duì)比試驗(yàn)

表2為不同方法的圖像擴(kuò)展覆蓋率的對(duì)比分析。由表2可知:當(dāng)圖像數(shù)量較少時(shí)，相關(guān)文獻(xiàn)中的參考方法的圖像擴(kuò)展覆蓋率較高;但當(dāng)圖像數(shù)量不斷增加時(shí)，圖像擴(kuò)展覆蓋的速度下降得非常快。本研究提出的方法的覆蓋率變化隨著圖像數(shù)量的增加呈現(xiàn)穩(wěn)定趨勢(shì)，覆蓋率始終高于90%。這主要是由于結(jié)構(gòu)模板對(duì)耕地環(huán)境圖像中的每個(gè)像素進(jìn)行掃描，或者實(shí)現(xiàn)模板覆蓋區(qū)域的操作，進(jìn)而提高了圖像擴(kuò)展覆蓋率，控制性能良好。參考文獻(xiàn)［11］和參考文獻(xiàn)［14］中的方法始終低于70%，其變化幅度較大，控制性能較差。隨著圖像傳輸數(shù)量的逐漸增加，本研究提出的基于機(jī)器視覺的無人拖拉機(jī)智能控制系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)愈發(fā)顯著。

4結(jié)論

針對(duì)現(xiàn)有方法設(shè)計(jì)的農(nóng)用無人拖拉機(jī)智能控制系統(tǒng)無法實(shí)現(xiàn)高效率、低誤差，導(dǎo)致農(nóng)用無人拖拉機(jī)智能控制系統(tǒng)在運(yùn)行過程中出現(xiàn)運(yùn)行緩慢等現(xiàn)象，提出了一種基于機(jī)器視覺的無人拖拉機(jī)耕作軌跡智能控制系統(tǒng)。田間試驗(yàn)結(jié)果表明:所提出的方法與傳統(tǒng)方法相比，可以顯著提高田間圖像傳輸?shù)乃俾始皥D像擴(kuò)展覆蓋率，有效降低了無人拖拉機(jī)的航向偏差，且拖拉機(jī)運(yùn)動(dòng)軌跡跟蹤效果好。研究結(jié)果可為無人駕駛拖拉機(jī)智能控制技術(shù)的研究提供參考與借鑒。

作者：涂超群 張玲莉 單位：廣州南洋理工職業(yè)學(xué)院