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！

隨著我國經(jīng)濟及社會主義新農(nóng)村建設的快速發(fā)展，農(nóng)村勞動人口開始大量向城市轉(zhuǎn)移，勞動力老齡化現(xiàn)象突出。拖拉機是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的必備農(nóng)業(yè)機械之一，與各項農(nóng)機具配合完成耕作、播種、施肥及收獲等環(huán)節(jié)。目前，拖拉機田間運動軌跡及作業(yè)路線規(guī)劃都是依靠駕駛員進行控制，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，駕駛員由于不能長時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，拖拉機耕作軌跡智能控制系統(tǒng)在各類農(nóng)機具中廣泛應用，極大地改善了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，促進了農(nóng)業(yè)自動化向智能化方向發(fā)展，結(jié)合智能控制系統(tǒng)及先進傳感器技術(shù)明顯提高了農(nóng)業(yè)機械的作業(yè)精度［6－10］。無人拖拉機耕作軌跡控制系統(tǒng)主要是基于位置傳感器及人工智能控制技術(shù)實現(xiàn)拖拉機運動位置及方向的精準定位，并通過電子通信技術(shù)及環(huán)境感知技術(shù)實現(xiàn)無人拖拉機田間運動軌跡的控制，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處理器實現(xiàn)各類田間信息的感知與計算，最后將相關(guān)指令傳遞給執(zhí)行裝置，實現(xiàn)無人拖拉機的田間運動。研究結(jié)果表明:基于PC處理器的無人拖拉機田間運行軌跡與預設田間路線行走吻合度較高，但操作較為復雜，需要專業(yè)技術(shù)人員進行相關(guān)設備調(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控制系統(tǒng)，將前饋控制與魯棒控制結(jié)合，對無人駕駛拖拉機進行智能控制，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)機械中的使用效果較差，在中小型農(nóng)業(yè)機械中控制精度較高［11］。針對上述問題，提出了一種基于智能控制系統(tǒng)的設計方法，對無人駕駛拖拉機的基本結(jié)構(gòu)級工作原理進行分析，并以參考文獻提出的典型方法進行試驗對比分析，旨在為農(nóng)用拖拉機無人駕駛技術(shù)提供技術(shù)參考與理論借鑒。

1無人拖拉機智能控制系統(tǒng)硬件設計

1．1無人拖拉機智能控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

無人拖拉機智能控制系統(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，將無人拖拉機下位機攝像頭部分采集的圖像信號壓縮到系統(tǒng)監(jiān)控中心［16］。

1．3農(nóng)業(yè)無人拖拉機上位機視覺導航

上位機視覺導航系統(tǒng)監(jiān)控中心主機，通過系統(tǒng)監(jiān)控平臺將采集到的壓縮圖像信息顯示在平臺上監(jiān)控主機根據(jù)圖像處理的最終結(jié)果確定農(nóng)業(yè)無人拖拉機耕作的路徑，以便后續(xù)計算拖拉機耕作角度的偏差順利進行。根據(jù)模糊控制方法，分析了3個參數(shù)值，運動控制指令傳送到單片機控制系統(tǒng);然后，無人拖拉機的驅(qū)動系統(tǒng)和終端執(zhí)行器完成與信號傳輸相對應的耕作作業(yè)。

1．4無線傳輸鏈路建設

通過相關(guān)視覺識別系統(tǒng)及傳感器實現(xiàn)無人信號傳輸，提出的基于機器視覺的無人拖拉機智能控制系統(tǒng)中將圖像傳輸與信息信號采集相互獨立，上位機實現(xiàn)信息傳輸，下位機實現(xiàn)圖像信息傳輸。本研究選?。?32為監(jiān)控主機，通過對所有信息進行匯總后給控制平臺下發(fā)指令，進而實現(xiàn)對執(zhí)行機構(gòu)的控制;選取無線信息收發(fā)器(型號:LSDＲF4710M01)，其具有抗干擾性強、田間信息傳輸距離較遠等優(yōu)勢，完全可以滿足田間無人拖拉機的遠程控制要求。

1．5農(nóng)業(yè)無人拖拉機下位機信號處理

無人拖拉機下位機控制信號處理系統(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，當控制器接收到無線接收和無線發(fā)射的控制信號時，響應中斷處理程序控制繼電器的開關(guān)。

1．6農(nóng)用無人拖拉機氣動執(zhí)行模塊

田間無人駕駛拖拉機需要遠程控制系統(tǒng)實現(xiàn)各種控制動作。在此，采用氣動執(zhí)行系統(tǒng)用于控制無人拖拉機的相應作業(yè)。下位機氣動執(zhí)行系統(tǒng)由氣動系統(tǒng)和末端執(zhí)行機構(gòu)組成，氣動系統(tǒng)包括微型氣泵、水分離器、氣缸及相關(guān)氣動零部件等。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，并與其對應的氣缸相連，完成農(nóng)用無人拖拉機主離合器和左右離合器中控制拉索的拉動動作。通過以上過程，完成了無人駕駛拖拉機氣動執(zhí)行模塊的運行。

1．7農(nóng)用無人拖拉機路徑跟蹤模塊

路徑跟蹤的目的是根據(jù)農(nóng)用無人拖拉機當前的姿態(tài)確定農(nóng)用無人拖拉機的角度。無人拖拉機位姿采集是指利用傳感器采集拖拉機當前位置、姿態(tài)、運動的實時信息(包括經(jīng)緯度、方向角、俯仰角和速度)，然后計算當前無人拖拉機距離與預定路徑位置的偏差。橫向偏差是指無人拖拉機的控制點到預定路線的距離，航向偏差是指無人拖拉機與理想航向的偏差程度。無人拖拉機GPS模塊實現(xiàn)農(nóng)用無人拖拉機的定位，通過ＲTK可以獲得厘米級的定位精度，以滿足農(nóng)用無人拖拉機智能導航的需求。

2控制系統(tǒng)軟件設計

無人拖拉機環(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，然后通過計算機進行處理。本研究基于低通濾波和Sobel邊緣檢測算法，對耕作環(huán)境圖像進行適當處理。對于圖像邊緣檢測，需要計算圖像的每個像素點，計算量較大。Sobel邊緣檢測與其他傳統(tǒng)檢測算法相比，計算復雜度更低，檢測效果更好，屬于一階導數(shù)邊緣算法。

3結(jié)果與分析

3．1試驗方法

為了驗證基于機器視覺的無人拖拉機智能控制系統(tǒng)的田間工作性能，選擇東方紅無人拖拉機為研究平臺，在田間試驗過程中對相關(guān)研究方法的田間圖像輸送方法耗時進行對比分析，結(jié)果如表1所示。由表1可知:基于機器視覺的無人拖拉機智能控制系統(tǒng)進行田間圖像采集及傳輸所需的時間均小于其它方法。在參考文獻［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，隨著使用時間的延長，會造成每個傳感器中的采集電路老化，影響信息傳輸效率，使得傳輸時間變長;在參考文獻［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)無人拖拉機智能控制中心耗費時間較長;在參考文獻［11］提出的魯棒式無人駕駛拖拉機控制系統(tǒng)中，信息采集系統(tǒng)及圖像傳輸模塊分離，為了實現(xiàn)田間信息與圖像的同時傳輸，需要安裝兩個硬件模塊，信息及圖像傳輸時間較長。本研究提出的方法實現(xiàn)了田間信息與圖像的同時傳輸，提高了田間信息及圖像的傳輸速度。

3．2田間圖像擴展覆蓋率對比試驗

表2為不同方法的圖像擴展覆蓋率的對比分析。由表2可知:當圖像數(shù)量較少時，相關(guān)文獻中的參考方法的圖像擴展覆蓋率較高;但當圖像數(shù)量不斷增加時，圖像擴展覆蓋的速度下降得非?？?。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，覆蓋率始終高于90%。這主要是由于結(jié)構(gòu)模板對耕地環(huán)境圖像中的每個像素進行掃描，或者實現(xiàn)模板覆蓋區(qū)域的操作，進而提高了圖像擴展覆蓋率，控制性能良好。參考文獻［11］和參考文獻［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器視覺的無人拖拉機智能控制系統(tǒng)的優(yōu)勢愈發(fā)顯著。

4結(jié)論

針對現(xiàn)有方法設計的農(nóng)用無人拖拉機智能控制系統(tǒng)無法實現(xiàn)高效率、低誤差，導致農(nóng)用無人拖拉機智能控制系統(tǒng)在運行過程中出現(xiàn)運行緩慢等現(xiàn)象，提出了一種基于機器視覺的無人拖拉機耕作軌跡智能控制系統(tǒng)。田間試驗結(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像擴展覆蓋率，有效降低了無人拖拉機的航向偏差，且拖拉機運動軌跡跟蹤效果好。研究結(jié)果可為無人駕駛拖拉機智能控制技術(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)學院