Sugerencias especiales
Este artículo incluye el desarrollo de maquinaria agrícola y tecnologías de la información, el diseño de robots recolectores de frutas y hortalizas, la aplicación de tecnología de navegación y medición y control automático, robots de extracción de caucho natural, robots recolectores de espárrago blanco, ganado. y robots de prevención y desinfección de epidemias en gallineros, diseño y aplicación de hardware de control para cosechadoras de granos, sistema estándar de equipos de maquinaria agrícola inteligente de China y vehículos híbridos de navegación automática para huertos. Para su lectura y referencia.
Tema especial: robots agrícolas y equipos inteligentes
Tema: robots agrícolas y equipos inteligentes
Chen Xuegeng, Wen Haojun, Zhang, Pan Fochu, Zhao Yan. El estado de desarrollo y la dirección de la integración de la maquinaria agrícola y la tecnología de la información [J] Smart Agriculture (chino e inglés), 2020, 2(4): 1-16.
Chen Xuegeng, Wen Haojun, Zhang, Pan Fochu. Progresos y avances en la integración de maquinaria agrícola y tecnología de detección [J Smart Agriculture, 2020, 2(4): 1-16.
Con el fin de aclarar el estado actual del desarrollo integrado de maquinaria agrícola y tecnología de la información en el país y en el extranjero, encontrar direcciones clave de desarrollo y promover vigorosamente el desarrollo inteligente de maquinaria agrícola en nuestro país, este artículo primero analiza la situación actual del desarrollo integrado de la maquinaria agrícola y la tecnología de la información en el extranjero y resume sus cinco características principales. Luego se señaló que, si bien el desarrollo de la mecanización agrícola de mi país ha logrado resultados notables, todavía hay un desarrollo regional y estructural desequilibrado en la integración de la informatización de la maquinaria agrícola, un bajo reconocimiento de la informatización de la maquinaria agrícola por parte de las empresas y los agricultores, una investigación básica débil y una investigación de tecnologías clave débiles. operación de maquinaria agrícola Problemas como el bajo nivel de gestión del sistema de información y la falta de estándares unificados. Finalmente, se propone la dirección de desarrollo de la integración de maquinaria agrícola y tecnología de la información en mi país, incluida la promoción del desarrollo de tecnología de detección inteligente y la investigación de tecnología de navegación, la promoción de la inteligencia de maquinaria y equipos agrícolas y la construcción de un sistema operativo inteligente para maquinaria agrícola. , promover la investigación sobre tecnología de operación de maquinaria agrícola autónoma y En la construcción de granjas no tripuladas, fortaleceremos la formulación de estándares de tecnología de la información de maquinaria agrícola y el cultivo de talentos integrales. La integración de maquinaria agrícola y tecnología de la información es una tendencia inevitable en el desarrollo de maquinaria agrícola moderna en nuestro país. El uso de la tecnología de la información para promover el desarrollo de maquinaria agrícola puede maximizar el papel rector de la tecnología de la información y mejorar la eficiencia de la producción agrícola, lo cual es de gran importancia para promover el desarrollo eficiente y de alta calidad de la maquinaria agrícola en nuestro país.
Lectura de HowNet
Wu Kangqiao, Fan, Gong Liang y Zhou Qiang. Estado de la investigación y tendencias de desarrollo de la tecnología de diseño y control de sistemas robóticos de recolección de frutas y verduras [J] Smart Agriculture (chino e inglés), 2020, 2(4): 17-40.
, Fan, Gong Liang,, Zhou Qiang,. Estado de la investigación y dirección del desarrollo de la tecnología de diseño y control de sistemas robóticos de recolección de frutas y verduras [J Smart Agriculture, 2020, 2(4): 17-40.
La recolección de frutas y verduras frescas es un eslabón de producción difícil de mecanizar. La recolección de alta eficiencia y bajas pérdidas también es un problema en el campo de la investigación y el desarrollo de robots agrícolas. Casi no hay producción ni aplicación de equipos automatizados de recolección de frutas y verduras en el mercado. En respuesta a la demanda de recolección de frutas y verduras frescas, con el fin de resolver los problemas de la recolección manual, como el tiempo, la mano de obra, la baja eficiencia y el bajo grado de automatización, académicos nacionales y extranjeros han diseñado una serie de equipos de recolección automática. en los últimos 30 años, promoviendo el desarrollo de la tecnología de robots agrícolas. Al desarrollar equipos de recolección de frutas y verduras frescas, primero se deben determinar los objetos y las escenas de recolección. En función de la posición de crecimiento, la forma y el peso de los cultivos, la complejidad de la escena y el grado de automatización requerido, los requisitos de diseño de los robots agrícolas se aclaran mediante la estimación de la complejidad, el análisis de las características mecánicas y el modelado de la postura. En segundo lugar, como actuador central de toda la acción de recolección, el diseño del efector final del robot de recolección es particularmente importante. Este artículo clasifica la estructura del efector final del robot recolector, resume el proceso de diseño y los métodos del efector final, explica los métodos de conducción comunes y los esquemas de corte del efector final y resume el mecanismo de recolección de fruta. En tercer lugar, este artículo resume el esquema de control general, el método de identificación y posicionamiento, el método para evitar obstáculos y el esquema de control adaptativo, el método de calificación de calidad, la interacción persona-computadora y el esquema de colaboración entre múltiples máquinas del robot de recolección. Para evaluar el rendimiento del robot de recolección en su conjunto, este artículo también propone la eficiencia de recolección promedio, la eficiencia de recolección a largo plazo, la calidad de recolección, la tasa de rotura y la tasa de detección fallida.
Finalmente, se analizó la tendencia general de desarrollo de la maquinaria de recolección automática y se señaló que el sistema manual robótico de recolección se desarrollará en la dirección de escenas de destino de recolección universales, formas estructurales diversificadas, automatización total, inteligencia y agrupación.
Lectura de HowNet
, Li Hongwen, He Jin, Wang Qingjie, Lu y Chen Liping. Estado actual y perspectivas de la aplicación de la navegación automática y la tecnología de medición y control en la labranza de conservación [J] Smart Agriculture (chino e inglés), 2020, 2(4): 41-55.
, Li Hongwen, He Jin, Wang Qingjie, Lu. Estado actual y perspectivas de la aplicación de la tecnología de navegación y medición automática en la labranza de conservación [J Smart Agriculture, 2020, 2(4): 41-55.
Alcanzar la inteligencia es una forma importante de mejorar la calidad de trabajo y la eficiencia de la maquinaria agrícola de protección. Como parte importante de la tecnología inteligente, la aplicación de la navegación automática y la tecnología de medición y control en la agricultura de conservación se ha desarrollado rápidamente en los últimos años. Este artículo explica primero el estado actual de la aplicación de la tecnología de navegación automática en la agricultura de conservación a partir de tres tecnologías de navegación automática: contacto, visión artificial y GNSS. Se presentó en detalle la tendencia de desarrollo de la tecnología de monitoreo de parámetros operativos, incluida la tecnología de detección rápida de la cobertura de paja superficial, la tecnología de monitoreo de parámetros de siembra de sembradoras sin labranza y la tecnología de monitoreo del área operativa de maquinaria de labranza protectora. Luego, se expuso el estado de desarrollo de la tecnología de control de operación de los equipos de labranza protectora, centrándose en la tecnología de control de compensación de siembra perdida de la sembradora sin labranza y la tecnología de control de profundidad de operación. Finalmente, sobre la base de resumir la aplicación de las tecnologías de navegación automática y de medición y control existentes en la labranza de conservación, se prospectan las futuras direcciones de investigación de la tecnología de navegación automática, la tecnología de monitoreo de parámetros de operación y la tecnología de control de operación para equipos de labranza protectora.
Lectura CNKI
Zhou Hang, Zhang Shunlu, Zhai Yihao, Wang Song, Zhang Chunlong, Zhang Junxiong y Li Wei. Método de servocontrol visual y experimento de roscado de un robot de roscado de caucho natural [J] Smart Agriculture (chino e inglés), 2020, 2(4): 56-64.
Zhou Hang, Zhang Shunlu, Zhai Yihao, Wang Song, Zhang Chunlong, Zhang Junxiong y Li Wei. Método de servocontrol visual y experimento de roscado de un robot de roscado de caucho natural [J Smart Agriculture, 2020, 2(4): 56-64.
La extracción automática de caucho no solo puede liberar a los trabajadores del caucho del trabajo físico pesado y los entornos laborales hostiles, sino que también puede reducir su dependencia de la tecnología de los trabajadores del caucho y mejorar en gran medida la eficiencia de la producción. Lograr la adquisición autónoma de información operativa y el servocontrol de las posiciones de roscado en un entorno no estructurado es una tecnología clave para los robots de roscado. En vista de las dificultades técnicas, como el entorno de trabajo complejo y cambiante, la información de operación interactiva y superpuesta, las características de fondo del objetivo similares y los requisitos de precisión de operación submilimétrica, este estudio utiliza árboles de caucho en bosques de caucho artificiales como objetos de extracción para desarrollar un sistema de extracción de caucho. robot Al establecer las matemáticas espaciales de las trayectorias de extracción de caucho, modela, planifica la trayectoria de movimiento del robot y se acerca y aleja rápidamente del espacio de trabajo. Se utilizó tecnología de visión estéreo binocular para obtener los parámetros estructurales del tronco del árbol y las líneas secantes, y se desarrolló un prototipo modular del robot de roscado integrando cinemática del robot, tecnología de visión artificial y tecnología de control de retroalimentación multisensor. El robot extractor de caucho consta principalmente de una plataforma móvil de robot orbital, un manipulador de múltiples articulaciones, un sistema de visión estéreo binocular y un efector final. Los resultados de la prueba de extracción del bosque de caucho natural de Hainan muestran que cuando el robot de extracción de caucho corta la piel de caucho con un espesor de 65438 ± 0 mm, el error de pérdida de la piel es de aproximadamente 0,28 mm y el error de profundidad de corte es de aproximadamente 0,49 mm.
Lectura CNKI
Li Yang, Zhang Ping, Jin Yuan, Liu Xuemei. Método de optimización de la ruta de cosecha y posicionamiento visual del robot cosechador de espárragos blancos [J] Smart Agriculture (chino e inglés), 2020, 2(4): 65-78.
Li Yang, Zhang Ping, Jin Yuan, Liu Xuemei. Posicionamiento visual y optimización de la ruta de recolección del robot de recolección de espárragos blancos [J] Agriculture Science, 2002. Smart Agriculture, 2020, 2(4): 65-78.
Resumen: Actualmente se reconoce que la recolección selectiva basada en el estado desenterrado de los brotes de bambú es la mejor forma de cosechar espárragos blancos. Para resolver el problema de que la textura y el color de las puntas de los brotes de bambú son similares a la superficie de las crestas en el proceso de reconocimiento de visión artificial, se propone un método de detección de área de interés de escala variable, que combina transformación de gama de imágenes, promedio de histograma, Filtrado de morfología y textura para estudiar brotes de bambú. Métodos para la identificación de puntas y posicionamiento preciso. Sobre la base de localizar las coordenadas de múltiples puntas de yemas, se propuso un método de optimización para múltiples rutas de recolección de puntas de yemas, que resolvió el problema de la baja eficiencia de recolección causada por rutas de recolección irrazonables. En primer lugar, las imágenes del área de recolección se recopilan en tiempo real a través del sistema de visión del robot y se realiza un filtrado gaussiano RGB de tres canales.
Utilice la transformación de gama de colores HSV y realice un promedio de histograma. Sobre esta base, se agruparon las características de los brotes de bambú y del suelo, y se estudió un método de detección de ROI de escala variable basado en el grado de brotes de bambú. Analice estadísticamente la forma de los brotes de bambú y la textura de los brotes de bambú y el suelo en las imágenes recopiladas, y establezca el umbral de redondez de los brotes de bambú. Con referencia a los parámetros característicos de la textura, se determina la posición de los brotes de bambú, se calcula su centro geométrico y se obtienen las coordenadas centrales del contorno de los brotes de bambú. En segundo lugar, para lograr una recolección eficiente de espárragos blancos, basándose en la distribución de posición de los puntos multiobjetivo y los puntos principales, se diseñó un algoritmo de optimización de la ruta de recolección basado en el recorrido de múltiples árboles para obtener la ruta de recolección óptima del bambú multiobjetivo. dispara. Finalmente, se construyó una plataforma experimental de robot recolector y se realizaron pruebas de verificación para el posicionamiento y recolección de las puntas de los brotes de bambú. Los resultados muestran que la tasa de reconocimiento del sistema visual para los espárragos blancos puede alcanzar el 98,04%, y el error de posicionamiento máximo de las coordenadas centrales del contorno de la punta del brote de bambú es de 0,879 mm en la dirección X y de 0,882 mm en la dirección Y. En diferentes condiciones, la distancia de movimiento del efector final se puede ahorrar en un promedio del 43,89 %, la tasa de éxito del posicionamiento del efector final puede alcanzar el 100 % y la tasa de recuperación de los espárragos blancos puede alcanzar el 88,00 % en un entorno de laboratorio.
Lectura CNKI
Feng Qingchun, Wang Xiu, Qiu Quan, Zhang Chunfeng, Li Bin, Xu Ruifeng, Chen Liping. Diseño y experimentación de robots de desinfección y prevención de epidemias en gallineros y ganado [J] Smart Agriculture (chino e inglés), 2020, 2(4): 79-88.
Feng, Qiu Quan, Xu Ruifeng. Diseño y experimento de un robot de desinfección de gallineros y ganado [J Smart Agriculture, 2020, 2(4): 79-88.
En vista de los problemas de alta intensidad de mano de obra y poca seguridad en la prevención y desinfección de epidemias en la cría de ganado y aves de corral, se diseñó un sistema robótico de prevención y desinfección de epidemias para realizar el funcionamiento inteligente del aerosol de prevención y desinfección de epidemias. en galpones ganaderos y avícolas. El sistema robótico consta de cuatro partes: una plataforma móvil, un componente de pulverización antiepidémica, un sensor de monitoreo ambiental y un controlador. Admite dos modos de trabajo: operación completamente automática y operación por control remoto. Con el objetivo de abordar las condiciones de trabajo con poca luz y estrés en los gallineros y ganaderos, se propone un método de detección de rutas de navegación que combina "marcado magnético e identificación por radiofrecuencia" para realizar un movimiento autónomo entre jaulas de cría en gallineros y gallineros. Se diseña una boquilla de líquido asistida por aire, que puede lograr la atomización y difusión del líquido desinfectante al mismo tiempo. A través de la simulación de la mecánica de fluidos del campo de viento en la cavidad de la boquilla, se optimizaron los parámetros estructurales de las partes de desviación de gas y atomización de líquido de la boquilla, y se determinó que los ángulos de inclinación de la almohadilla de desviación cónica y la rejilla de atomización eran de 75°. y 90° respectivamente. Finalmente, se probaron la navegación del robot y el rendimiento de pulverización en el gallinero. Los resultados experimentales muestran que la plataforma móvil del robot puede cumplir con la navegación automática de seguimiento de línea en el rango de velocidad de 0,1 ~ 0,5 m/s, y la desviación máxima entre su trayectoria real y la marca del clavo magnético es de 50,8 mm. Esta boquilla neumática es adecuada; para caudales de inyección de 200 ~400 ml/min de solución líquida. El diámetro de las gotas (DV.9) es de 51,82 a 137,23 micrones y la densidad de deposición de las gotas es de 116 a 149/cm2. El robot de desinfección y prevención de epidemias en gallineros y ganado puede realizar la pulverización inteligente de desinfección y solución inmune en el criadero.
Lectura CNKI
Ding Youchun, Wang, Peng Jingya, Xia Zhongzhou. Diseño y experimento de un sistema de navegación visual para cosechadoras de granos con ruedas [J Smart Agriculture (chino e inglés), 2020, 2(4): 89-102.
Ding Youchun, Wang, Peng, Xia Zhongzhou. Sistema de navegación visual para cosechadoras de granos con ruedas[J] Smart Agriculture, 2020, 2(4): 89-102.
Para mejorar la calidad y la eficiencia de la cosecha de la cosechadora, se construyó un sistema de control de navegación visual para una cosechadora de granos con ruedas y se diseñó un algoritmo de detección de línea límite de cosecha de grano usando OpenCV para identificar la Área de cosecha de campos de arroz y Límites de áreas no cosechadas. Después del preprocesamiento, la segmentación del borde secundario y la detección de línea recta, se obtiene la ruta objetivo de avance de la cosechadora. La calibración dinámica de campo se realiza en función de la información de posición relativa de la ruta de visión delantera para obtener el estado de cosecha completo de la cosechadora. Se propone un método de control de seguimiento de trayectoria lineal basado en el punto de vista frontal. Mediante el control de corrección previa, se puede mantener todo el ancho de corte para evitar que se pierdan cultivos. El valor de desviación de posición relativa y el ángulo del volante en tiempo real se utilizan como entradas al controlador de navegación visual, y el voltaje de control del volante se emite en consecuencia de acuerdo con la estrategia de corrección. Los resultados de las pruebas en arrozales muestran que el sistema de navegación logra una adquisición confiable de la posición relativa y la actitud de la cosechadora de ruedas en el campo y una implementación estable del control de seguimiento de trayectoria lineal objetivo.
En condiciones en las que la iluminación exterior cumple con las condiciones de trabajo normales del ojo humano, la precisión de detección del algoritmo de reconocimiento de límites de recolección no es inferior al 96,28% y el tiempo de detección de un solo cuadro es inferior a 50 m s; se omiten cortes, la tasa de corte promedio de navegación visual es 94,16% y, a medida que aumenta el número de hilos, mejora la consistencia del corte. Esta investigación puede proporcionar soporte técnico para la navegación automática de cosechadoras para operaciones de corte completas.
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[8] Liang Xuexiu, Mei, Lu eds. Sugerencias sobre la construcción y el desarrollo del marco del sistema estándar de equipos de maquinaria agrícola inteligente de mi país [J]. Agricultura inteligente (chino e inglés), 2020, 2 (4): 116-123.
Liang Xuexiu, Mei, Lu. Construcción del marco del sistema estándar de maquinaria agrícola inteligente de China [J] Smart Agriculture, 2020, 2(4): 116-123.
En vista de la falta de una guía sistemática del sistema estándar para la estandarización de maquinaria y equipos agrícolas inteligentes en mi país, se ha construido un marco para el sistema estándar de maquinaria y equipos agrícolas inteligentes en mi país. Primero, se analiza el estado actual y los problemas existentes de estandarización de equipos de maquinaria agrícola inteligente en mi país desde los aspectos del sistema estándar, los estándares específicos y el nivel de internacionalización. Basado en los objetivos y principios de la construcción de un marco de sistema estándar para maquinaria y equipos agrícolas inteligentes, las dimensiones del marco del sistema estándar, como nivel, fuerza vinculante, universalidad, naturaleza, objetos, categorías estándar, modelos de referencia, clasificaciones industriales y vínculos industriales. están resumidos. Luego, la estructura tridimensional del sistema estándar de equipos de maquinaria agrícola inteligente de China se construyó utilizando niveles, categorías y vínculos industriales, y se descompuso en una capa básica, una capa *general y una capa de campo de aplicación. Finalmente, se presentan sugerencias para la investigación y compilación de estándares de equipos de maquinaria agrícola inteligente de mi país. Esta investigación puede proporcionar una guía sistemática para la formulación, revisión, implementación y servicio de los estándares de maquinaria y equipos agrícolas inteligentes de mi país, y liderar el rápido desarrollo de la industria de maquinaria y equipos agrícolas inteligentes de mi país.
Lectura CNKI
Wu, Wu Kangqiao, Li, Gan Ling, Gong Liang,. Diseño y aplicación de una plataforma de simulación semifísica para un controlador de vehículos de navegación automática en huertos híbridos [J] Smart Agriculture (chino e inglés), 2020, 2(4): 149-164.
Wu, Li, Gan Ling, Gong Liang,. Diseño y aplicación de una plataforma de simulación hardware-in-the-loop para controlador AGV en huertos mixtos [J Smart Agriculture, 2020, 2(4): 149-164.
El huerto tiene una gran superficie, un terreno complejo, muchas zanjas, malezas cubiertas de maleza, alta humedad del suelo y tierra suelta, lo que plantea estándares y requisitos más altos para la estructura mecánica, el sistema de control y la energía y la energía del AGV. diseño del sistema de potencia. Los carros AGV híbridos pueden satisfacer las necesidades de desplazamientos de larga distancia en huertos. Con el fin de explorar algoritmos y estrategias de gestión de energía adecuados para sistemas de control de AGV híbridos, reducir los costos de mano de obra, recursos materiales y tiempo causados por las iteraciones de verificación del diseño del controlador durante el proceso de diseño, así como las necesidades diversificadas provocadas por el complejo terreno del huerto, de acuerdo con las características del área amplia del huerto, se selecciona un sistema de energía híbrido en serie para construir el modelo de sistema de energía AGV. Además, de acuerdo con las características del AGV de huerto que necesita adaptarse a una amplia gama de terrenos, se adopta la estructura del modelo de vehículo de orugas, se utiliza tecnología de simulación semifísica y se utiliza Raspberry Pi como sistema de control para transportar el El algoritmo de control y el software Matlab y RecurDyn se utilizan para establecer el sistema de energía y el sistema de accionamiento del motor, el modelo de simulación en tiempo real del sistema que incluye el modelo de la pieza de conducción del vehículo sobre orugas y el modelo de superficie de la carretera, y finalmente realizar la función de simulación semifísica. del controlador AGV híbrido en serie. Los resultados de la simulación basados en el diferencial integral proporcional (PID) en cascada y los algoritmos de control del controlador difuso muestran que el algoritmo de control del controlador difuso puede reducir el tiempo adicional causado por el ajuste de parámetros. Cuando el ángulo de dirección es pequeño, la velocidad de respuesta se acelera en un 50%. Cuando el ángulo de dirección es grande, la velocidad de respuesta es del 50%. El controlador PID en cascada produce un sobrepaso del 10%, mientras que el controlador difuso no tiene sobrepaso y la dirección es más suave. Los resultados muestran que la plataforma de simulación hardware-in-the-loop se puede utilizar de manera efectiva en el desarrollo de controladores AGV para huertos, evitando pruebas físicas de control, acelerando el proceso de desarrollo de vehículos de navegación automática para huertos y reduciendo costos.
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