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果园智能车辆自动导航系统关键技术研究

郭成洋  
【摘要】:自动导航控制系统作为精准农业技术的重要组成部分,对于解决劳动力不足,提高农业机械智能化水平和农业生产效率具有重要意义。近年来,随着我国产业结构的不断优化,创新驱动发展战略的大力实施,为农业车辆自动导航控制技术注入了许多新动能,并逐步成为精准农业领域的研究热点。中国是世界上水果种植面积最大、产量最高的国家,同时人口老龄化问题严重,因此为了满足现代果园作业绿色可持续发展要求,缓解农业劳动力短缺现象,利用自动导航控制技术开发设计先进果园作业装备势在必行。本文以标准化栽培模式的苹果果园为研究环境,将农用电动车进行改装作为研究平台,考虑到农业生产成本的问题,选用2D激光作为主要感知元件,针对果园智能车辆自动导航系统中的环境感知定位、导航路径跟踪和障碍物检测三项关键性技术进行研究。主要工作和结论如下:(1)通过查阅国内外大量参考文献和实地调研,了解了目前智能车辆常用的导航定位方式、路径跟踪技术以及障碍物检测方法,通过对比分析出应用于果园环境下存在的主要问题,并针对上述问题确定了本文的研究内容、研究方案和技术路线。(2)在SH-GL型农用电动车的基础上,加装2D激光传感器和前轮转角检测系统,并对其启动系统和自动转向系统进行改装,完成了果园智能导航车辆的硬件平台的搭建。通过设计不同试验测试了激光传感器、前轮转角检测系统和自动转向系统的性能,试验结果表明所设计的硬件系统均能较好的完成相应工作,且具有良好的可靠性与稳定性,为后续研究奠定了必要基础。(3)针对环境感知定位中激光数据易受跨行果树或行间小型障碍物等因素影响,造成定位精度变差的问题,提出了一种将距离阈值法和统计滤波法相组合的数据预处理方法。为了减少导航系统的运算量,提出了一种利用欧式聚类后同棵果树上最短ρ值点、激光发射点和果树树干中心点几何三点共线原理来获取树干特征中心点的方法。试验结果表明与实际位置相比在X轴方向最大偏差为8.0 cm,平均偏差为3.2 cm,标准差为2.7 cm;在Y轴方向最大偏差为9.9 cm,平均偏差为6.5 cm,标准差为2.3 cm,精度可以满足实际需要。同时采用最小二乘法完成了对导航直线路径的拟合,并将航向偏差和横向偏差作为导航控制参数进行获取,与实际值相比航向角最大绝对误差为0.95°,平均绝对误差为0.682°,均方根误差为0.237°;横向偏差最大绝对误差为4.66cm,平均绝对值差为2.119 cm,均方根误差为1.010 cm,试验结果表明导航参数获取精度可以满足试验平台在果园自主作业要求。(4)根据果园车辆路径跟踪的特点,以二轮车模型为基础构建了直线跟踪条件下纯追踪控制模型。针对纯追踪控制模型前视距离无法实时调节的问题,设计了以横向偏差和航向偏差为输入,用于实时调节前视距离大小的模糊控制器,通过Matlab软件制作了前视距离模糊控制查询表。在Matlab/Simulink环境下搭建了总体仿真模型,并对恒定速度工况下直线和曲线两种路径进行了仿真跟踪试验,试验结果表明系统具有响应速度快、跟踪精度较高、稳定性好的优势。同时以人工搭建的模拟果园为试验环境进行了实地试验,试验结果表明车辆最大跟踪偏差为0.13 m,平均跟踪偏差为0.048 m,且果树缺失对所设计的控制系统影响不显著,控制精度基本满足果园实际作业要求。(5)为更好的实现车辆路径导航规划,提高驾驶安全性,针对目前果园障碍物检测存在的问题,提出了一种采用2D激光获取障碍物距离信息、采用单目CCD相机来获取障碍物类别信息的障碍物目标检测方法。搭建和训练了SSD深度学习目标障碍物检测模型,并通过单一障碍物识别精度试验完成了性能评价。制作完成了用于果园试验的安装台架,并针对三种不同位置下的果园行内多目标障碍物进行了距离和类别组合检测试验,验证了该方法的合理性和有效性并且类别检测置信度均在90%以上。


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