農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航技術(shù)的研究進(jìn)展

農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航技術(shù)的研究進(jìn)展

農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)科技進(jìn)步促進(jìn)了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的快速發(fā)展，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化、信息、規(guī)模和精確化的方向。為了使農(nóng)業(yè)機(jī)械能夠在作業(yè)環(huán)境中完成自動(dòng)除草、收獲、施肥、修剪、耕耘等工作任務(wù),要求其必須具備自主導(dǎo)航這一基礎(chǔ)功能,即農(nóng)業(yè)機(jī)械通過自身攜帶的各項(xiàng)傳感器感知周圍的環(huán)境,在對感知到的信息進(jìn)行處理后,實(shí)時(shí)獲取自身的位置和姿態(tài)信息,然后實(shí)時(shí)進(jìn)行路徑規(guī)劃和導(dǎo)航控制,完成各項(xiàng)作業(yè)任務(wù)。本文從農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航技術(shù)入手,通過分析國內(nèi)外文獻(xiàn),詳細(xì)闡述目前農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航中應(yīng)用較多的GPS導(dǎo)航和視覺導(dǎo)航這兩種主要方式,并簡單綜述電磁導(dǎo)航、機(jī)械導(dǎo)航、激光導(dǎo)航、超聲波導(dǎo)航等其他導(dǎo)航形式。然后分析農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航中環(huán)境感知、導(dǎo)航控制,以及地圖構(gòu)建等關(guān)鍵技術(shù)。最后對農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航技術(shù)發(fā)展加以分析。1獨(dú)立于導(dǎo)航方法1.1農(nóng)業(yè)機(jī)械gps導(dǎo)航技術(shù)美國、俄羅斯、中國、歐洲都建有各自獨(dú)立的衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)。其中美國的全球定位系統(tǒng)GPS(Globalpositioningsystem)目前在農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航領(lǐng)域應(yīng)用最為廣泛,展示了其技術(shù)的優(yōu)越性和巨大潛力。它是美國國防部主要為滿足軍事部門對海上、陸地和空中運(yùn)載體進(jìn)行高精度導(dǎo)航和定位要求而建立的,基本原理是空中衛(wèi)星不間斷發(fā)射自身的星歷參數(shù),用戶接收機(jī)收到這些信號(hào)參數(shù)后,解算出接收機(jī)的三維位置、運(yùn)動(dòng)方向、運(yùn)動(dòng)速度,以及接收機(jī)所在地區(qū)的當(dāng)?shù)貢r(shí)間。由于GPS的巨大成功,美國的農(nóng)業(yè)機(jī)械衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù)研究開展最早(表1)。斯坦福大學(xué)的MichaelO’Connor等成功地為約翰迪爾7800拖拉機(jī)開發(fā)了一套GPS導(dǎo)航系統(tǒng),在拖拉機(jī)駕駛室的上方安裝了4個(gè)單通道的GPS傳感器,接收器以10Hz的頻率進(jìn)行姿態(tài)測量,航向響應(yīng)小于1°,直線跟蹤標(biāo)準(zhǔn)偏差小于2.5cm。伊利諾斯大學(xué)的Benson等混合使用GDS(Geomagneticdirectionsensor)和一個(gè)中等精度的GPS系統(tǒng)(20cm),引導(dǎo)拖拉機(jī)沿著直線行駛,其平均誤差小于1cm。Zhang等則運(yùn)用RTK-GPS接收器和光纖陀螺儀,探索了拖拉機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航中的動(dòng)態(tài)路徑搜索算法,來滿足農(nóng)業(yè)作業(yè)的需求。除美國外,其他國家也在積極開展農(nóng)業(yè)機(jī)械的GPS導(dǎo)航技術(shù)的研究。日本的YoshisadaNagasaka等為久保田SPU-650型插秧機(jī)開發(fā)了自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)。在該系統(tǒng)中,使用RTK-GPS來提供插秧機(jī)的精確定位信息,并用光纖陀螺儀檢測插秧機(jī)前進(jìn)方向。為了避免由地面不平引起的GPS天線坐標(biāo)的變化而引起測量誤差,隨時(shí)估算天線頂點(diǎn)的坐標(biāo)式中,P和P0分別為校正前后GPS天線頂點(diǎn)的坐標(biāo),R(-φ)、R(-θ)和R(-ψ)分別為車輛繞X、Y和Z軸的轉(zhuǎn)角。另外,為了解決在開始工作時(shí)光纖陀螺儀不能感知車輛的方位而引起光纖陀螺儀的漂移問題,將運(yùn)用車輛位姿角和車輛速度計(jì)算得到的在一定計(jì)算距離ln時(shí)車輛橫向偏差dGyro與運(yùn)用GPS數(shù)據(jù)計(jì)算所得結(jié)果dGPS進(jìn)行比較,給出補(bǔ)償角水田實(shí)驗(yàn)表明,當(dāng)插秧機(jī)以0.7m/s的速度行駛時(shí),與期望直線路徑的均方根偏差為5.5cm,最大偏差小于12cm。此精度已經(jīng)可以滿足水稻栽植的農(nóng)藝要求,但與水稻栽植后噴灑農(nóng)藥或除草作業(yè)所需的精度還有差距。荷蘭的TijmenBakker等在甜菜地開展了農(nóng)業(yè)機(jī)器人平臺(tái)的自主導(dǎo)航研究,同樣使用了RTK-GPS進(jìn)行導(dǎo)航,田地實(shí)驗(yàn)精度達(dá)到了厘米級(jí)。國內(nèi)學(xué)者對農(nóng)業(yè)機(jī)械GPS導(dǎo)航的研究起步相對較晚,但近年來發(fā)展非常迅速。張智剛等在久保田插秧機(jī)上開發(fā)了基于DGPS和電子羅盤的導(dǎo)航控制系統(tǒng),當(dāng)速度為0.75m/s,直線路徑跟蹤時(shí),平均誤差0.04m,最大誤差0.13m;速度為0.33m/s,圓曲線路徑跟蹤時(shí),平均誤差0.04m,最大誤差0.087m。羅錫文等在東方紅X-804拖拉機(jī)上構(gòu)建了基于RTK-DGPS的自動(dòng)導(dǎo)航控制系統(tǒng),在拖拉機(jī)行進(jìn)速度為0.8m/s時(shí),直線跟蹤的最大誤差小于0.15m,平均跟蹤誤差小于0.03m。偉利國等以XDNZ630型水稻插秧機(jī)為實(shí)驗(yàn)平臺(tái),采用RTKGPS定位技術(shù),進(jìn)行了農(nóng)業(yè)機(jī)械自動(dòng)導(dǎo)航實(shí)驗(yàn),采用PID控制方法,構(gòu)建轉(zhuǎn)向閉環(huán)控制系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)插秧機(jī)的自動(dòng)對行導(dǎo)航及地頭轉(zhuǎn)向。車輛行進(jìn)速度不大于0.6m/s時(shí),對行跟蹤誤差小于10cm。為進(jìn)一步消除GPS的定位誤差,提高導(dǎo)航精度,周俊等建立了GPS靜態(tài)和動(dòng)態(tài)定位誤差的AR模型,處理后的定位誤差信號(hào)的相關(guān)性明顯下降,接近于白噪聲。農(nóng)業(yè)機(jī)械的衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)技術(shù)總體而言已經(jīng)基本成熟,以美國為典型代表的世界各國正在開展各種形式的推廣應(yīng)用階段。我國也不例外,配有衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的拖拉機(jī)已經(jīng)進(jìn)入了一些大型農(nóng)場的田間地頭,可以改善作業(yè)質(zhì)量、延長作業(yè)時(shí)間。這類導(dǎo)航系統(tǒng)的主要優(yōu)點(diǎn)是結(jié)構(gòu)比較簡單,技術(shù)比較成熟,隨著衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)產(chǎn)品的普及,其成本也不斷下降。存在的主要問題是衛(wèi)星信號(hào)有時(shí)受環(huán)境的影響較大。1.2視覺導(dǎo)航技術(shù)研究與GPS導(dǎo)航相比,機(jī)器視覺導(dǎo)航靈活性更大,特別是機(jī)器視覺圖像收集的環(huán)境信息豐富、范圍寬、目標(biāo)信息完整。農(nóng)田環(huán)境中,作物通常是整齊地按直線、彼此間平行的方式種植,因此機(jī)器視覺導(dǎo)航的主要任務(wù)是從圖像中識(shí)別出作物行,檢測出跟蹤路徑線,為確定車輛的相對位置提供依據(jù)。英國在此領(lǐng)域開展研究較早,Marchant等自20世紀(jì)80年代起就開展了基于視覺導(dǎo)航的農(nóng)業(yè)機(jī)械作物行跟蹤研究。使用了里程計(jì)和視覺等傳感器,通過卡爾曼濾波來融合這兩個(gè)傳感器的信號(hào),并在花椰菜田地場景中進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),車輛橫向位置控制的均方根誤差大約為20mm。歐洲的其他一些國家也在積極開展此項(xiàng)研究,并且部分成果已經(jīng)有商品化產(chǎn)品面世。荷蘭的Bakkera等運(yùn)用機(jī)器視覺檢測甜菜作物行,每幀圖片處理時(shí)間在0.5~1.3s之間。瑞典的Astrand等利用Hough變換融合來自兩行或者多行的信息,有效地應(yīng)對了存在的雜草干擾,同時(shí)該視覺系統(tǒng)也可以獨(dú)自檢測出作物行盡頭等信息。美國幾乎與英國同時(shí)開展了農(nóng)業(yè)機(jī)械的視覺導(dǎo)航研究。伊利諾伊大學(xué)的Han等通過K均值聚類算法分割作物行,輔助以作物行空間等先驗(yàn)信息,并利用大豆田和玉米田的兩個(gè)圖像數(shù)據(jù)集對程序的精確性進(jìn)行了評估。為了克服柑橘樹冠阻礙GPS傳感器接收衛(wèi)星信號(hào),佛羅里達(dá)大學(xué)的Subramanian等進(jìn)行了基于機(jī)器視覺和激光雷達(dá)的柑橘園作業(yè)車輛自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)的研究。當(dāng)車輛沿著彎曲路徑以3.1m/s行駛時(shí),使用視覺導(dǎo)航平均誤差為2.8cm,使用激光雷達(dá)導(dǎo)航時(shí)平均誤差為2.5cm。為了克服缺失部分大豆植株的影響,伊利諾伊大學(xué)的Kise等為農(nóng)業(yè)車輛的自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)開發(fā)出一套基于立體視覺作物行檢測的算法(圖1)。亞洲的日本和韓國與歐美等國家一樣,對此領(lǐng)域都積極加以研究。日本北海道大學(xué)的研究人員在車輛的前面安裝了立體相機(jī),來獲取環(huán)境的深度和灰度信息。國內(nèi),農(nóng)業(yè)車輛視覺導(dǎo)航研究始于20世紀(jì)90年代中后期,南京農(nóng)業(yè)大學(xué)等研究單位都陸續(xù)參與其中。沈明霞等提出了利用虛點(diǎn)檢測確定農(nóng)業(yè)車輛與路徑的相對位置和航向,周俊等[25,26,27,28,29,30,31,32,33]構(gòu)建了視覺導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)平臺(tái)(圖2),使用小波變換方法進(jìn)行導(dǎo)航路徑的多分辨率檢測,運(yùn)用Hough變換直接獲取視覺導(dǎo)航的位姿參數(shù),并基于擴(kuò)展Kalman濾波進(jìn)行了視覺導(dǎo)航傳感器數(shù)據(jù)融合和導(dǎo)航控制。針對農(nóng)田耕作機(jī)器人,趙穎等在耕作過程中采集農(nóng)田場景圖像,根據(jù)已耕作區(qū)域、未耕作區(qū)域和非農(nóng)田區(qū)域的不同顏色特征,判斷出田端和犁溝線的位置。為研究棉田農(nóng)藥噴灑機(jī)器人導(dǎo)航路徑識(shí)別方法,孫元義等在Lab色彩空間處理棉田圖像,在圖像坐標(biāo)系中根據(jù)壟的走勢特征,通過Hough變換得到導(dǎo)航路徑。安秋等針對農(nóng)業(yè)機(jī)器人視覺導(dǎo)航中存在的陰影干擾問題,采用基于光照無關(guān)圖的方法去除導(dǎo)航圖像中的陰影,最終獲得導(dǎo)航參數(shù)。馮娟等針對果園導(dǎo)航環(huán)境的復(fù)雜性,提取主干與地面的交點(diǎn)作為特征點(diǎn);以此為基礎(chǔ)生成果園導(dǎo)航基準(zhǔn)線。導(dǎo)航基準(zhǔn)線的生成準(zhǔn)確率高于90.7%。孟慶寬等針對現(xiàn)有作物行檢測算法速度慢、易受外界干擾等問題,設(shè)計(jì)了一種基于線性相關(guān)系數(shù)約束的作物行中心線檢測方法。李景彬等研究了棉花鋪膜播種機(jī)田間作業(yè)時(shí)導(dǎo)航路線和田端的圖像檢測算法。田光兆等提出基于立體視覺的車輛實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)檢測方案。該方案通過多線程特征點(diǎn)檢測提高傳統(tǒng)SIFT特征檢測算法的效率,通過歸一化綜合距離法剔除誤匹配的特征點(diǎn),最后通過相鄰時(shí)刻同一特征點(diǎn)坐標(biāo)的變化反推車輛的運(yùn)動(dòng)。實(shí)驗(yàn)表明:當(dāng)車速為0.8m/s,圖像采集頻率為5Hz時(shí),車輛在x方向和z方向單次測量誤差小于0.0045m,當(dāng)持續(xù)運(yùn)動(dòng)時(shí)間達(dá)到10s時(shí),2個(gè)方向累積測量誤差均小于0.15m。視覺傳感器可以檢測農(nóng)業(yè)機(jī)械相對目標(biāo)作物行的位置和航向,同時(shí)還可以獲取田間雜草、障礙等其它信息,因而具有明顯的應(yīng)用潛力,被廣泛關(guān)注。但是,與衛(wèi)星導(dǎo)航相比,視覺導(dǎo)航由于農(nóng)田環(huán)境中光照、作物生長狀態(tài)等因素的不可控性,技術(shù)成熟度尚且不夠,市場上還沒有出現(xiàn)能夠滿足農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)際需求的可靠產(chǎn)品。消除或降低圖像獲取和處理中光照影響的技術(shù)將是機(jī)器視覺導(dǎo)航領(lǐng)域最核心的研究方向。1.3農(nóng)業(yè)車輛導(dǎo)航方式衛(wèi)星導(dǎo)航和視覺導(dǎo)航由于能夠?yàn)檗r(nóng)業(yè)車輛提供絕對定位以及相對定位信息,成為農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航領(lǐng)域中的兩種最受重視的技術(shù)方式。但是除此之外,為了充分發(fā)揮特定農(nóng)業(yè)環(huán)境中典型引導(dǎo)特征的天然優(yōu)勢,如玉米收獲中的玉米秸稈等,農(nóng)業(yè)車輛導(dǎo)航方式還包括電磁導(dǎo)航、機(jī)械導(dǎo)航、激光導(dǎo)航、超聲波導(dǎo)航、地磁導(dǎo)航等其他形式。這些導(dǎo)航方式一般只針對具體應(yīng)用,受特定農(nóng)業(yè)環(huán)境的局限。1.3.1基于pid的機(jī)器人導(dǎo)航規(guī)劃電磁導(dǎo)航也稱埋線導(dǎo)航,因?yàn)檫@種導(dǎo)航方式具有實(shí)用簡單、壽命長、抗干擾能力強(qiáng)等特點(diǎn),20世紀(jì)70年代迅速發(fā)展,并被廣泛地應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)當(dāng)中。日本的Tosaki等研制出了一種在果園環(huán)境使用的無人駕駛鼓風(fēng)噴霧機(jī)器人,該機(jī)器人利用埋在工作路徑上的導(dǎo)向線進(jìn)行導(dǎo)航。導(dǎo)向線被埋在0.3m深的地下,信號(hào)為交流信號(hào)(1.5kHz,185mA)。用模糊控制方法引導(dǎo)機(jī)器人沿著電纜線行駛。當(dāng)機(jī)器人以0.76m/s速度行駛時(shí),偏移誤差為0.1m,在轉(zhuǎn)彎處增大到0.3m。在國內(nèi),宋健等針對噴霧機(jī)器人的工作要求,研制了電磁誘導(dǎo)式導(dǎo)航系統(tǒng)。機(jī)器人行走軌跡的誘導(dǎo)信號(hào)由埋設(shè)在田間的通有高頻電流的導(dǎo)線產(chǎn)生,利用一對電磁感應(yīng)傳感器的信號(hào)電壓差值判斷機(jī)器人位置。采用PID算法規(guī)劃行駛路徑,由PWM系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)直流電動(dòng)機(jī)完成機(jī)器人的行走。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,10m范圍內(nèi)直線導(dǎo)航精度±1cm;轉(zhuǎn)彎半徑0.5m時(shí)導(dǎo)航精度±2.5cm。楊世勝等針對溫室內(nèi)農(nóng)藥噴灑作業(yè)自動(dòng)化的需求,設(shè)計(jì)了一種電磁誘導(dǎo)式農(nóng)用噴霧機(jī)器人路徑導(dǎo)航系統(tǒng)。機(jī)器人路徑導(dǎo)航系統(tǒng)由機(jī)器人控制器、誘導(dǎo)信號(hào)發(fā)生器、誘導(dǎo)線、磁標(biāo)志、傳感器和遙控器組成(圖3)。由于電磁導(dǎo)航需要埋設(shè)引導(dǎo)線,故改變路徑比較困難,比較適用于溫室等環(huán)境比較固定或長期不需要改變導(dǎo)航路徑的場合。1.3.2機(jī)械接觸傳感器在農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航的早期研究中,許多研究者將目光投向了機(jī)械導(dǎo)航。機(jī)械導(dǎo)航具有成本低、實(shí)用性強(qiáng)、原理簡單、可靠性高、易于維護(hù)等諸多特點(diǎn)。國外有許多農(nóng)機(jī)生產(chǎn)單位將機(jī)械導(dǎo)航系統(tǒng)投入到了實(shí)際應(yīng)用之中,解決如玉米收獲過程中的對行等問題。從1978年開始,Claas自動(dòng)導(dǎo)航儀就使用了機(jī)械接觸傳感器,可以引導(dǎo)車輛沿著由作物行形成的固體引導(dǎo)線行駛。但是,當(dāng)不存在有效的接觸引導(dǎo)目標(biāo)時(shí),傳感器將會(huì)失效。國內(nèi)在農(nóng)業(yè)機(jī)械領(lǐng)域針對機(jī)械導(dǎo)航的研究較少。朱磊磊等針對果園田間作業(yè),設(shè)計(jì)了基于曲柄滑塊機(jī)構(gòu)原理導(dǎo)航的履帶機(jī)器人。該機(jī)器人以0.15m/s的速度直線行走時(shí),最大跟蹤誤差小于0.02m;轉(zhuǎn)彎半徑為2m時(shí),最大跟蹤誤差小于0.05m。何卿等為提高接觸式拖拉機(jī)導(dǎo)航系統(tǒng)性能和導(dǎo)航精度,針對玉米秸稈行間作業(yè),設(shè)計(jì)了雙層控制器的接觸式導(dǎo)航控制系統(tǒng),行駛速度不超過1m/s時(shí),拖拉機(jī)導(dǎo)航精度在50mm以內(nèi)。張明穎等為實(shí)現(xiàn)果園機(jī)械自動(dòng)化,開發(fā)了一種拖拉機(jī)機(jī)械式導(dǎo)航系統(tǒng),最大橫向偏差小于0.1m(圖4)。1.3.3自動(dòng)導(dǎo)航技術(shù)激光雷達(dá)具有測距精度高、分辨率好、抗干擾能力強(qiáng)、體積小、質(zhì)量輕等諸多優(yōu)點(diǎn),在農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航中的應(yīng)用也較為普遍。法國的Chateau等進(jìn)行了基于激光傳感器的農(nóng)業(yè)車輛自動(dòng)導(dǎo)航研究。在研究中,植被的體積和高度被計(jì)算出,并被用來控制車輛的速度。日本的Noguchi等利用二維激光掃描儀開發(fā)出了一種可以在果園環(huán)境應(yīng)用的自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng),使用一輛52kW的拖拉機(jī)作為實(shí)驗(yàn)平臺(tái),導(dǎo)航中橫向誤差為0.11m,航向角誤差為1.5°(圖5)。荷蘭的Hiremath等為了使農(nóng)業(yè)機(jī)器人能夠在玉米地中進(jìn)行自主導(dǎo)航,基于粒子濾波器構(gòu)建了激光測距儀模型,機(jī)器人的航向角和橫向偏差的均方根誤差分別為2.4°和0.04m。在國內(nèi),劉沛等為實(shí)現(xiàn)果園作業(yè)的自動(dòng)化,以拖拉機(jī)為研究對象,采用激光導(dǎo)航方式實(shí)現(xiàn)了果園機(jī)械的自動(dòng)導(dǎo)航。當(dāng)拖拉機(jī)以0.27m/s速度直線行走30m,最大橫向偏差為0.15m。陳軍等在研究中,利用激光掃描獲取果樹位置信息,提出了一種果園環(huán)境下曲線導(dǎo)航路徑的擬合算法。當(dāng)農(nóng)業(yè)機(jī)器人以0.54m/s的速度沿正弦曲線行走,最大橫向偏差為0.40m,平均偏差為0.12m。除成本較高外,激光導(dǎo)航須有固定的用于反射激光的目標(biāo),目標(biāo)可以人為設(shè)置,也可以利用自然景物,如建筑物、樹木等。但機(jī)器與反射物之間不能存在遮擋。1.3.4超聲波探測超聲波傳感器測量具有非接觸性、方向性好、定向傳播、頻率高、波長短、繞射現(xiàn)象小等特點(diǎn),特別是遇到雜質(zhì)或者分界面會(huì)產(chǎn)生明顯的反射現(xiàn)象,以及在遇到動(dòng)態(tài)物體時(shí)會(huì)產(chǎn)生多普勒效應(yīng),因而目前被廣泛地用作機(jī)器人定位和障礙物的檢測中,在農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航中也不例外。日本的Toda等利用超聲波傳感器繪制作物行的地圖,應(yīng)用模糊邏輯方法控制轉(zhuǎn)向。結(jié)果表明,位置和方向標(biāo)準(zhǔn)誤差在建圖測試中分別為12.7mm和2.4°;在駕駛測試中為16.3mm和2.2°;在綜合實(shí)驗(yàn)中為33.6mm和3.2°(圖6)。英國的Hague等為自主導(dǎo)航農(nóng)業(yè)車輛開發(fā)的地基感知系統(tǒng)中,也使用了聲吶傳感器來進(jìn)行局部特征檢測,并通過使用擴(kuò)展卡爾曼濾波器對傳感器的信號(hào)進(jìn)行融合。國內(nèi),鄭天鵬等開發(fā)了一種基于紅外觸發(fā)的農(nóng)業(yè)機(jī)器人超聲波定位系統(tǒng),結(jié)合了溫度補(bǔ)償模塊和線性修正因子來提高測量精度,當(dāng)發(fā)射端發(fā)射角小于40°、縱向距離小于4000mm時(shí),檢測誤差在10mm以內(nèi)。高云等也進(jìn)行了類似定位研究,以期輔助農(nóng)業(yè)機(jī)器人的視覺系統(tǒng)提高識(shí)別功能。超聲波測距或定位的精度不太高,僅適用于短距離的測量。1.3.5對地磁導(dǎo)向傳感器的誤差由于廉價(jià),地磁傳感器最近也被應(yīng)用到了農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航研究之中。日本的Noguchi等研發(fā)了一種利用地磁導(dǎo)向傳感器和圖像傳感器進(jìn)行導(dǎo)航的農(nóng)業(yè)移動(dòng)機(jī)器人。該機(jī)器人利用圖像傳感器進(jìn)行定位,通過地磁導(dǎo)向傳感器獲得航向角。然而地磁導(dǎo)向傳感器在使用中易受周圍磁場、機(jī)器人傾角等干擾,為了有效利用地磁導(dǎo)向傳感器,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重新定義地磁導(dǎo)向傳感器輸出。田地實(shí)驗(yàn)表明,機(jī)器人相對于目標(biāo)位置的最終位置平均誤差為0.4m。機(jī)器人相對于預(yù)規(guī)劃路徑的位置絕對最大誤差和均方根誤差分別為0.51m和0.23m。國內(nèi)有關(guān)地磁導(dǎo)航的研究還主要集中在仿真和預(yù)研階段。相關(guān)研究多集中在航空、船艦等領(lǐng)域,尚未看到農(nóng)業(yè)機(jī)械相關(guān)的研究報(bào)道。2農(nóng)業(yè)機(jī)械指南的關(guān)鍵2.1環(huán)境感知應(yīng)用導(dǎo)航中的環(huán)境感知技術(shù),即移動(dòng)載體能夠根據(jù)自身所攜帶的傳感器對所處周圍環(huán)境進(jìn)行環(huán)境信息的獲取,并提取環(huán)境中有效的特征信息加以處理和理解,最終建立所在環(huán)境的模型。該技術(shù)是機(jī)器人實(shí)現(xiàn)環(huán)境建模、定位、路徑規(guī)劃等自主導(dǎo)航控制的前提,環(huán)境感知能力的強(qiáng)弱直接影響到機(jī)器人的控制決策能力。隨著信息獲取技術(shù)的發(fā)展,各種傳感器以及新型傳感器信息處理方法在移動(dòng)機(jī)器人中得到了充分的使用,有力地提高了智能移動(dòng)機(jī)器人對環(huán)境信息的獲取能力,針對環(huán)境信息的提取、分類,近年來很多學(xué)者不斷加大在該領(lǐng)域的研究工作。楊俊友等提出一種基于顏色直方圖和SIFT混合特征的機(jī)器人環(huán)境感知方法,將顏色直方圖的“色”與SIFT算法的“形”有機(jī)結(jié)合。Correa等在安裝了視覺傳感器的移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)上使用了主動(dòng)感知策略,使用環(huán)境拓?fù)涞貓D和基于粒子濾波的貝葉斯非參數(shù)估計(jì)來估測機(jī)器人位置。在農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航領(lǐng)域也是一樣,環(huán)境感知的方式和信息處理方法在不斷進(jìn)步。ue6a6strandBjue56ern等設(shè)計(jì)一種機(jī)械除草機(jī)器人,感知系統(tǒng)包括一個(gè)識(shí)別農(nóng)作物行的灰度級(jí)視覺系統(tǒng),以及一個(gè)能夠從雜草中識(shí)別農(nóng)作物的彩色視覺系統(tǒng)。Freitas等使用擴(kuò)展卡爾曼濾波來融合轉(zhuǎn)向編碼器和激光距離兩種傳感器數(shù)據(jù),更新通過點(diǎn)和線特征的檢測來實(shí)現(xiàn)輪式機(jī)器人在果園中的定位。He等根據(jù)果園圖像的特點(diǎn),使用水平投影方法動(dòng)態(tài)地識(shí)別主要的樹干區(qū)域,借助于最小二乘法來提取樹干行線。為使車輛有效地避開障礙物,韓永華等針對基于顏色或高度信息的農(nóng)田障礙物檢測方法僅能實(shí)現(xiàn)部分障礙物檢測的缺點(diǎn),提出了基于頻率信息的障礙物檢測方法。周俊等通過連續(xù)采集兩幀圖像,提取其特征點(diǎn)并加以匹配;然后利用對應(yīng)特征點(diǎn)在圖像間的運(yùn)動(dòng)特征來檢測運(yùn)動(dòng)障礙目標(biāo)。李盛輝等提出了一種基于全景視覺的運(yùn)動(dòng)障礙目標(biāo)檢測方法。與傳統(tǒng)的單目和雙目視覺相比,全景視覺具有360°無盲區(qū)檢測的優(yōu)點(diǎn)。首先系統(tǒng)使用多線程技術(shù)采集多目視覺圖像,并用改進(jìn)RANSAC-SIFT算法進(jìn)行特征點(diǎn)提取與匹配,進(jìn)而拼接全景視覺圖像;其次采用改進(jìn)的CLG光流法處理全景圖像,檢測運(yùn)動(dòng)障礙目標(biāo)。試驗(yàn)表明:基于多線程技術(shù)和改進(jìn)RANSAC-SIFT的全景拼接算法,與傳統(tǒng)SIFT算法相比,平均提高特征點(diǎn)匹配準(zhǔn)確度25.6%,加快運(yùn)算速度25.0%;采用改進(jìn)CLG光流法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)障礙檢測,平均檢測時(shí)間為1.55s,檢測成功率為95.0%。2.2自動(dòng)行駛控制器農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航控制技術(shù)主要包括橫向控制和縱向控制。其中,縱向控制為速度控制,農(nóng)業(yè)機(jī)械作業(yè)時(shí)一般速度不高,而且速度的變化范圍小,所以在導(dǎo)航控制研究中往往把研究的重點(diǎn)放在橫向控制上。橫向控制是指車輛的轉(zhuǎn)向控制,而轉(zhuǎn)向控制的重點(diǎn)在于導(dǎo)航控制器的設(shè)計(jì)。導(dǎo)航控制器可以將農(nóng)業(yè)車輛的位置信息與規(guī)劃路徑相比較得到的偏差信號(hào)發(fā)送給轉(zhuǎn)向控制機(jī)構(gòu),通過轉(zhuǎn)向操作機(jī)構(gòu)控制農(nóng)業(yè)機(jī)械按照理想路徑運(yùn)行。目前,設(shè)計(jì)這類導(dǎo)航控制器的方法主要包括:智能控制方法、PID的控制方法、最優(yōu)控制方法、預(yù)瞄控制方法、預(yù)測控制方法等。在智能控制當(dāng)中,使用較多的為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和模糊控制。通過模擬人的智能行為,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和模糊控制在不需要精確數(shù)學(xué)模型的情況下就能解決不確定性、非線性問題。陳軍等將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)用車輛的自動(dòng)行駛控制中,使控制器具有良好的自學(xué)習(xí)功能,提高了控制器的環(huán)境適應(yīng)能力和現(xiàn)場處理能力。在牧草地上的實(shí)車實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:農(nóng)用車輛沿直線路徑自動(dòng)行駛時(shí),95%的偏差絕對值小于5cm。Noguchi等使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法為農(nóng)業(yè)移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)行路徑規(guī)劃,其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)描述的模擬器被用來生成路徑,遺傳算法被作為優(yōu)化方法,使用轉(zhuǎn)向角度的時(shí)間序列作為控制的輸入被優(yōu)化。Toda等利用模糊邏輯控制機(jī)器人的轉(zhuǎn)向,轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)所能提供的直線跟蹤結(jié)果中的位置標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)向誤差為16.3mm,方向誤差為2.2°。李逃昌等提出了一種基于模糊自適應(yīng)純追蹤模型的農(nóng)業(yè)機(jī)械路徑跟蹤方法。該方法基于純追蹤模型進(jìn)行農(nóng)業(yè)機(jī)械路徑跟蹤控制,采用模糊自適應(yīng)控制在線自適應(yīng)地確定純追蹤模型中的前視距離,提高了路徑跟蹤的精度。農(nóng)業(yè)機(jī)械的路徑跟蹤實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,路徑跟蹤的最大誤差不超過10cm,平均誤差小于5cm。PID控制以其算法簡單、可靠性高、魯棒性好、調(diào)整方便而在工程界中廣泛應(yīng)用。Yin等利用PID控制器來決定農(nóng)業(yè)車輛的合適速度。羅錫文等在東方紅X-804拖拉機(jī)的DGPS自動(dòng)導(dǎo)航控制系統(tǒng)的開發(fā)中,也使用了基于PID算法的導(dǎo)航控制器。最優(yōu)控制理論是現(xiàn)代控制理論的重要組成部分,它所研究的對象是控制系統(tǒng),核心是針對一個(gè)控制系統(tǒng),尋求控制策略,使系統(tǒng)在某種意義上是最優(yōu)的。陳軍等利用車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,根據(jù)最優(yōu)控制理論設(shè)計(jì)了拖拉機(jī)自動(dòng)行走控制器。Vougioukas等為自主農(nóng)業(yè)車輛設(shè)計(jì)了兩階段最優(yōu)運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法。Dong等進(jìn)行了差速驅(qū)動(dòng)農(nóng)業(yè)機(jī)器人作物行引導(dǎo)系統(tǒng)的時(shí)間最優(yōu)控制,田地實(shí)驗(yàn)表明該方法能達(dá)到±3cm的精度。預(yù)瞄控制具有很好的魯棒性與智能性,其工作原理與駕駛員的駕駛行為相似。農(nóng)業(yè)車輛對前方的路徑進(jìn)行預(yù)瞄,得到自身相對于預(yù)瞄點(diǎn)的偏差數(shù)據(jù)來設(shè)計(jì)控制器,以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)導(dǎo)航。周建軍等在農(nóng)用車輛直線導(dǎo)航跟蹤控制中采用了該控制算法,取前視距離為車輛當(dāng)前車速下4s內(nèi)所走的距離,實(shí)驗(yàn)中橫向位置偏差小于0.2m。預(yù)測控制先預(yù)測系統(tǒng)未來的輸出狀態(tài),再確定當(dāng)前時(shí)刻的控制動(dòng)作,因此,控制動(dòng)作具有明顯的預(yù)見性,適合移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制。任永新等針對溫室環(huán)境下機(jī)器人自主導(dǎo)航問題,提出了基于模糊預(yù)測控制的實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃和跟蹤方法。周俊等分析了輪式拖拉機(jī)跟蹤引導(dǎo)路徑的行為特點(diǎn),基于卡爾曼濾波理論融合各傳感器的測量信號(hào)實(shí)現(xiàn)預(yù)測跟蹤控制,以抵消狀態(tài)反饋滯后嚴(yán)重造成的不良影響。2.3環(huán)境地圖的概念地圖技術(shù)主要指的是地圖構(gòu)建,即獲得農(nóng)業(yè)機(jī)器人所在的實(shí)際作業(yè)環(huán)境的空間模型。通過視覺傳感器、激光雷達(dá)、聲納等農(nóng)業(yè)機(jī)器人外部傳感器獲取實(shí)際作業(yè)環(huán)境的信息,經(jīng)過對獲取的信息進(jìn)行處理,構(gòu)建出環(huán)境地圖。精確的農(nóng)業(yè)地圖可以被用來進(jìn)行農(nóng)業(yè)機(jī)器人的導(dǎo)航、路徑規(guī)劃和作業(yè)環(huán)境的管理監(jiān)督等。地圖的表示方式大致可以分為柵格地圖、幾何地圖和拓?fù)涞貓D。柵格地圖適合用于局部導(dǎo)航,例如機(jī)器人的自主避障。但是柵格方法很少用來定位,因?yàn)槠湓诟兄卣鲿r(shí)需要很大的計(jì)算代價(jià)。在幾何地圖表示方法中,環(huán)境由三維坐標(biāo)系下的幾何信息來表示,機(jī)器人的位置通過