联合收割机障碍物识别系统的设计

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基于智能技术的割草机自主导航与控制系统设计

基于智能技术的割草机自主导航与控制系统设计一、引言近年来，随着智能技术的不断发展，智能割草机已逐渐成为人们日常生活中的一部分。

为了实现对割草机的自主导航和控制，本文旨在设计一种基于智能技术的割草机导航与控制系统。

通过该系统，割草机能够自主规划路径、避开障碍物、自动启停等，提高割草效率和可靠性。

二、系统设计基于智能技术的割草机导航与控制系统主要包括以下几个模块：感知模块、规划模块、控制模块和人机交互模块。

1. 感知模块感知模块负责收集割草机周围环境信息，包括障碍物、地形变化、边界等。

在感知模块中，可以使用激光雷达、摄像头或超声波等传感器来获取环境数据。

通过对传感器数据的处理和分析，可以识别出障碍物的位置、大小和形状等信息。

2. 规划模块规划模块根据感知模块提供的环境信息，利用路径规划算法确定割草机的行驶路径。

常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和蚁群算法等。

这些算法可以根据目标区域的大小和形状，以及避免障碍物的要求，生成最优的割草路径。

3. 控制模块控制模块是实现割草机自主导航与控制的核心模块。

首先，控制模块通过电机控制器控制割草机的移动和转向。

其次，控制模块根据规划模块提供的路径信息，结合感知模块提供的障碍物信息，实现割草机的自主导航。

当割草机遇到障碍物时，控制模块能够及时做出避障决策，避免碰撞。

4. 人机交互模块人机交互模块允许用户对割草机进行监控和控制。

通过手机应用程序或远程控制器，用户可以实时查看割草机的状态、调整割草机的工作模式和设定割草区域等。

此外，人机交互模块还可以提供异常报警和远程故障诊断等功能，方便用户管理割草机。

三、关键技术实现基于智能技术的割草机导航与控制系统需要应用一些关键技术。

下面简要介绍几个重要的关键技术：1. 机器视觉技术机器视觉技术可以通过分析图像数据，实时识别和跟踪割草机周围的障碍物。

通过使用深度学习算法，可以实现对障碍物的准确识别，提高割草机的避障能力。

马铃薯联合收获机控制系统设计

马铃薯联合收获机控制系统设计一、引言马铃薯是一种重要的粮食作物，其收获过程对于保证薯品质量和生产效益有着重要的影响。

传统的马铃薯收获方式主要依靠人工操作，效率低下且劳动强度大。

设计一套高效稳定的马铃薯联合收获机控制系统，能够提高收获效率和质量，降低劳动强度，具有重要的实际意义。

二、系统设计方案1.系统框架设计基于控制系统工程原理，马铃薯联合收获机控制系统可分为感知层、控制层和执行层。

感知层通过传感器实时采集马铃薯生长情况和环境参数；控制层根据感知层数据进行数据处理和控制算法运算，生成对马铃薯联合收获机的控制信号；执行层负责将控制信号传递给马铃薯联合收获机的执行部件，实现对机器的精确控制。

2.感知层设计感知层通过各种传感器实时采集马铃薯的生长情况和环境参数，包括马铃薯株高、叶片坡度、土壤湿度、气温等数据。

通过布置多个传感器，实现全面感知，并使用模拟信号转换为数字信号输入控制层。

3.控制层设计控制层是整个控制系统的核心，需要实时处理感知层采集的数据，并根据控制算法生成控制信号。

控制层的设计需要包括以下几个方面：（1）数据处理：对感知层数据进行滤波、去噪和校正，以提高控制算法的准确性和稳定性。

（2）控制算法：设计适用于马铃薯联合收获机的控制算法，包括路径规划、运动控制、坡度补偿等。

（3）控制信号生成：根据控制算法，生成对马铃薯联合收获机的控制信号，通过接口传递给执行层。

4.执行层设计执行层是整个控制系统的最后一环，负责将控制信号传递给马铃薯联合收获机的执行部件。

执行层的设计需要考虑控制信号的传递方式和执行部件的选型。

一般可采用电气控制和液压控制两种方式，根据实际情况选用合适的执行部件。

需确保执行层的可靠性和稳定性，以保证控制系统的性能。

基于割草机图像处理的障碍物识别与避障算法优化

基于割草机图像处理的障碍物识别与避障算法优化障碍物识别与避障是割草机自动化的关键技术之一，通过对割草机的图像进行处理和算法的优化，可以实现割草机自主避免碰撞，并顺利完成割草任务。

针对基于割草机图像处理的障碍物识别与避障算法优化的任务，我将按照以下几个方面进行详细的讨论：1. 图像处理方面：首先，割草机需要装备相应的摄像头或传感器来获取图像信息。

在图像处理方面，可以使用一些常见的算法，如边缘检测、图像分割、特征提取等，来对获取到的图像进行处理。

通过对图像的处理，可以将障碍物与背景分离开来，更好地进行障碍物识别与避障。

2. 障碍物识别算法：在图像处理的基础上，割草机需要利用识别算法来判断图像中的障碍物。

可以使用机器学习算法，如卷积神经网络（CNN），训练模型来进行障碍物分类。

在训练模型时，需要大量的标注数据集，包含各种类型的障碍物图像。

通过不断迭代优化模型，可以提高障碍物的识别准确率。

3. 避障算法优化：割草机在识别到障碍物后，需要进行相应的避障动作。

在此过程中，可以采用规划路径的方法，如A*算法，通过构建地图和障碍物的关系，找到绕过障碍物的最佳路径。

同时，还可以结合雷达等传感器技术，对障碍物进行实时监测，从而更准确地避开障碍物。

4. 实时性与稳定性：割草机在执行割草任务时，需要实时地进行障碍物识别与避障。

因此，算法的实时性与稳定性是非常重要的。

在算法优化的过程中，需要充分考虑计算资源的限制，并且保证算法的性能稳定，以确保割草机能够在各种复杂环境下高效地完成任务。

5. 决策与控制：割草机在识别到障碍物后，需要做出相应的决策和控制动作。

这涉及到多种传感器的数据融合和算法的综合应用。

通过将识别到的障碍物信息与割草机的运动状态和环境信息进行综合分析，可以做出智能决策，使割草机能够安全、高效地绕过障碍物。

综上所述，基于割草机图像处理的障碍物识别与避障算法是一项复杂的技术任务。

通过图像处理、障碍物识别算法、避障算法优化、实时性与稳定性以及决策与控制等方面的综合考虑和优化，可以实现割草机的自主避障功能，提高割草机的自动化水平和工作效率。

基于人工智能的割草机自主导航系统设计

基于人工智能的割草机自主导航系统设计一、简介基于人工智能的割草机自主导航系统是一种利用先进的计算机视觉和深度学习技术，使割草机能够自主感知和导航，从而实现高效且精确的割草操作的系统。

本文将介绍该系统的设计原理、技术方法和关键模块，并讨论其在农业和家庭使用中的潜在应用价值。

二、设计原理1. 环境感知：割草机通过搭载高清摄像头和激光雷达等传感器，实时采集周围环境的信息。

利用计算机视觉技术，割草机可以识别草坪边界、障碍物和其他不可割区域，并建立精确的地图。

2. 路径规划：基于环境感知数据和地图信息，系统使用人工智能算法进行路径规划。

通过考虑不同的因素，例如草坪形状、地形变化和障碍物位置等，割草机可以自主选择最优路径，以确保高效的割草。

3. 草坪边界控制：系统通过边界检测算法，识别草坪边界并根据设定的割草范围进行控制。

割草机能够自主调整割草路径，确保完整覆盖草坪而不越界。

4. 避障功能：基于激光雷达等传感器数据，系统能够实时感知和避免障碍物。

利用深度学习技术，割草机可以对障碍物进行识别和分类，从而采取相应的避障策略。

5. 自主充电：割草机配备自动充电功能，当电池电量低下或任务完成时，系统能够自主返回充电站进行充电，减少用户操作的需求。

三、关键技术方法1. 计算机视觉：基于深度学习算法，对摄像头采集到的视频数据进行实时分析和处理，识别草坪边界、障碍物等关键物体，并生成环境地图。

2. 深度学习：利用深度卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习技术，对传感器数据进行分类和识别，实现障碍物避让、草坪边界控制等功能。

3. 路径规划算法：基于启发式搜索算法（如A*算法）和遗传算法，结合草坪形状和地图信息，生成最优路径规划方案。

4. 自动充电技术：割草机配备自动对接充电系统，利用无线电频率指挥充电过程，在合适的位置和角度自主充电。

四、潜在应用价值1. 农业领域：基于该系统的割草机能够在大面积的农田或果园中自主导航，提高割草效率，减少人工成本和劳动强度。

马铃薯联合收获机控制系统设计

马铃薯联合收获机控制系统设计马铃薯是世界上最重要的作物之一，也是许多国家的主要粮食之一。

马铃薯的种植和收获过程仍然依赖于传统的人工劳动，这导致了生产效率低下和成本高昂。

为了解决这个问题，马铃薯联合收获机控制系统应运而生。

该系统利用现代科技手段来提高生产效率和降低成本，本文将重点介绍马铃薯联合收获机控制系统的设计原理和关键技术。

一、系统的设计原理马铃薯联合收获机控制系统的设计原理主要包括自动驾驶、施肥喷洒、收获等功能。

其中自动驾驶是系统的核心功能，通过全球定位系统（GPS）和传感器技术，马铃薯联合收获机能够自动识别地形、作物行间距，实现自主导航和行驶。

还可以根据不同地块和生长状况自动调整施肥喷洒的数量和方式，最大限度地提高施肥的效果，同时避免浪费。

在收获过程中，系统能够智能分拣和装载马铃薯，极大地提高了收获效率。

二、关键技术1. 全球定位系统（GPS）技术全球定位系统是马铃薯联合收获机控制系统的核心技术之一。

通过GPS技术，马铃薯联合收获机可以实现精准导航和定位，准确识别作物行间距和地形，实现自动驾驶和施肥喷洒。

GPS技术还可以实现定点回放和行驶轨迹记录，便于后期管理和调整。

2. 传感器技术传感器技术在马铃薯联合收获机控制系统中起着至关重要的作用。

通过各种传感器，系统可以实时采集作物生长状况、土壤湿度、施肥效果等信息，为自动施肥和智能收获提供重要数据支持。

传感器技术还可以实现对机器运行状态的实时监测，确保机器的正常运行和安全操作。

3. 人机交互技术人机交互技术是马铃薯联合收获机控制系统中不可或缺的一环。

通过界面友好的人机交互设备，操作人员可以方便地进行各项设定和调整，实现系统的智能化和便捷化操作。

人机交互技术还可以实现对系统各项功能的实时监控和数据分析，为管理人员提供决策支持。

三、应用前景马铃薯联合收获机控制系统已经在一些大型农场得到了广泛应用，并取得了显著的经济效益和社会效益。

随着科技的不断发展和农业生产方式的转变，该系统的应用前景也将越来越广阔。

联合收获机自主导航系统的设计及试验

联合收获机自主导航系统的设计及试验在农业科技的广阔天地中，联合收获机的自主导航系统无疑是一颗璀璨的星辰。

它以其精确的定位和智能的路径规划，为现代农业生产注入了新的活力。

然而，设计并实现这样一个系统并非易事，它需要我们像雕刻家一样精雕细琢，像航海家一样勇于探索。

首先，我们得像建筑师一样打好地基。

自主导航系统的基础设施必须稳固可靠，包括高精度的传感器、强大的数据处理能力和稳定的通信系统。

这些组件就像是建筑的钢筋混凝土，支撑着整个系统的运行。

传感器是系统的眼睛，它们能够捕捉到环境中的细微变化；数据处理能力则是系统的大脑，它能够迅速分析和处理海量的数据；而通信系统则是系统的神经，它确保信息的畅通无阻。

接下来，我们需要像园丁一样培育系统的算法。

算法是自主导航系统的核心，它决定了系统的性能和效率。

一个好的算法就像是园丁精心培育的花朵，它能够在复杂的环境中找到最佳的路径，避开障碍物，实现精确的导航。

同时，算法还需要具备学习和适应的能力，就像花朵需要阳光和雨露一样，它需要不断地从实践中学习和进步。

然后，我们要像探险家一样进行试验。

试验是检验系统性能的重要手段，它能够帮助我们发现系统中的问题和不足，从而进行改进。

在试验中，我们需要关注系统的稳定性、准确性和可靠性等指标，就像探险家关注路线的安全性、距离和时间一样。

通过反复的试验和调整，我们能够逐步完善系统的性能，使其更加稳定、准确和可靠。

最后，我们要像艺术家一样进行创新。

创新是推动科技进步的重要动力，它能够为我们带来意想不到的惊喜。

在自主导航系统的设计和试验过程中，我们需要不断尝试新的思路和方法，就像艺术家不断尝试新的风格和技巧一样。

通过创新，我们能够突破传统的思维框架，发现更多的可能性和机遇。

总之，联合收获机自主导航系统的设计及试验是一项充满挑战和机遇的任务。

在这个过程中，我们需要像建筑师、园丁、探险家和艺术家一样发挥自己的智慧和创造力。

只有这样，我们才能够打造出一个真正优秀的自主导航系统，为现代农业生产注入更多的活力和希望。

基于ARM9的智能联合收割机模糊控制系统

ｐｒｂｌｍｓｏｅ．
Ｋｅｒｓ：ＡＲＭ９；ｏｉｅ；ＣＯＳＩ；ｕｚｏｔｌａｇｒｈｙｗｏｄｃｍｂｎＩ／ —Ｉｆｚｙｃｎｒｌｏｔｍｘｏｉ
目前，国内的联合收割机控制方法都是基于喂人量
的检测和控制，种方法存在一些缺陷，这因为脱粒滚筒的负载以及脱粒效果不仅与喂人量有关，还与作物的性质
ＥｍｂｄｅｃｈｏｏｙｅｄｄＴｅｎｌｇ
基于ＡＭ９的智能联合收割机模糊控制系统Ｒ
赵建波，云，秦夏武，德安赵
（江苏大学电气信息工程学院，苏镇江２２１）江１０３
摘要：根据国内外联合收割机控制技术的研究发展现状，设计了一种基于ＡＭ９Ｉ／ＳＩ的Ｒ＋ｘＯ —ＩＣ
本文在充分分析已有成果的基础上，设计了一种基于ＡＲＭ９Ｉ／Ｓ＋ｘＯ一Ⅱ的智能联合收割机模糊控制系统。Ｃ利
ｄｆ
２１，．１（一），＋
ｑＨｖ＝ｐ
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式中：为转动惯量；为滚筒角速度；为实际行走速．， ∞ 度；为输人功率；Ｂ为常数；为滚筒半径；为割ＮＡ、ＲＨ
智能联合收割机模糊控制系统，进行了该系统的软硬件设计。采用模糊控制算法，通过ＡＭ９嵌并并Ｒ入式处理器加以实现，好地解决了控制系统的非线性、变性、后性等问题。较时滞

马铃薯联合收获机控制系统设计

马铃薯联合收获机控制系统设计马铃薯是一种重要农作物，其收获工作对于农民来说是一项繁重的任务。

传统的人工收获方式效率低下，成本高昂，并且容易导致农民劳动力不足。

设计一种高效、省力的马铃薯联合收获机成为了当下的需求之一。

本文将设计一种马铃薯联合收获机的控制系统，以达到提高收获效率、减少人工成本的目的。

一、系统整体结构本设计的马铃薯联合收获机主要由车体、驱动系统、收获装置、控制系统四个部分组成。

其中车体承载整个机器的结构，驱动系统提供动力使得机器能够行驶，收获装置用于收集马铃薯，控制系统则负责整个机器的自动控制。

1. 车体：车体由车架、轮轴、座舱等部分组成，是整个机器的支撑结构，也是其他部件的安装基础。

2. 驱动系统：驱动系统由发动机、传动装置、轮轴等部分组成，提供动力使得收获机能够自主行驶，并能够适应不同地形的工作需求。

3. 收获装置：收获装置一般由挖掘装置、输送带、清洗装置等组成，用于完成马铃薯的挖掘、清洗和输送工作。

4. 控制系统：控制系统是整个收获机的大脑，由传感器、执行机构、控制器等组成，负责监测和控制收获机的运行状态。

二、控制系统的具体设计1. 传感器的选择为了完成马铃薯的自动收获和输送，需要使用多种传感器来监测马铃薯的状态以及收获机的运行状态。

可以使用光电传感器来监测马铃薯的位置和数量，使用压力传感器来监测输送带的张力，使用温度传感器来监测发动机和传动装置的温度等。

传感器的选择需要结合实际工作环境和技术要求来确定，以保证收获机的高效、稳定运行。

控制器是控制系统的核心部件，可以选择PLC控制器或者单片机控制器。

PLC控制器具有稳定可靠、抗干扰能力强的优点，但成本较高；单片机控制器成本较低，但对工作环境和电磁干扰要求较高。

在实际设计中需要根据具体的需求来选择合适的控制器。

3. 控制算法的设计控制算法是控制系统的灵魂，其设计将直接影响到收获机的工作效果。

针对马铃薯的特点和收获机的工作需求，可以设计一种基于PID控制的自动驾驶算法，以便收获机能够自主行驶，并能够根据不同的地形和马铃薯密度来调整工作速度和挖掘深度。

农田障碍物检测与识别系统研究

农田障碍物检测与识别系统研究农田障碍物检测与识别系统研究随着农田管理和农业机械化的发展，农业生产效率得到了显著提高。

而农田中的障碍物，如残留物、石块、垃圾等，不仅会对农业机械设备造成损害，还会影响农作物的种植和收成。

因此，开发一种能够自动检测和识别农田障碍物的系统，对于提高农业生产的效率和质量非常重要。

现有的障碍物检测与识别系统一般基于计算机视觉技术，通过对农田图像的处理和分析来实现。

首先，系统需要收集大量的农田图像数据，包括不同季节、不同气候条件下的图像。

这些图像数据将作为训练样本，用于建立障碍物检测的模型。

其次，系统需要使用图像处理算法来提取农田图像中的障碍物特征，如纹理、形状和颜色等。

这些特征将用于训练机器学习算法，以实现障碍物的自动检测和识别。

最后，系统需要设计一个可视化界面，将检测和识别结果展示给用户，以便他们对农田进行相应的处理和管理。

在建立障碍物检测与识别系统时，需要考虑以下几个关键问题。

首先是图像数据采集的问题。

农田图像的采集应覆盖不同地区和不同季节、不同作物的情况，以提高算法的适应性和鲁棒性。

其次是图像处理算法的选择和优化。

图像处理算法应能够准确地提取障碍物的特征，同时具备高效的计算性能，以适应大规模的图像数据处理。

另外，机器学习算法的训练与优化也是一个关键问题。

由于农田图像数据的复杂性和多样性，需要选择适合的机器学习算法，并通过对算法参数的优化，提高模型的准确性和鲁棒性。

此外，系统的可视化界面的设计也需要考虑用户的需求和操作便捷性，以提高农田管理的效率和用户体验。

农田障碍物检测与识别系统的研究可以得到广泛的应用。

首先，在农业生产中，系统能够实时监测农田中的障碍物，及时进行清理和维护，提高农作物的种植和收成质量。

其次，在决策支持系统中，可以利用系统提供的障碍物数据，对农田作物的生长和生产环境进行分析和优化，制定更科学的农业管理措施。

此外，农田障碍物检测与识别系统的研究还能够为农业机械的智能化发展提供支持，使农业机械设备能够自动避让障碍物，减少因障碍物造成的损坏和事故。

马铃薯联合收获机控制系统设计

马铃薯联合收获机控制系统设计马铃薯是一种世界上分布广泛的重要作物之一，其种植面积和产量逐年增加。

为了实现高效的种植和收获，马铃薯联合收获机成为了必不可少的农业机械设备。

马铃薯联合收获机控制系统设计是一项关键技术，它能够提高收获效率和质量，降低劳动强度，增加农民的收益。

1. 智能调节系统：通过对收获机的速度、行驶方向、切割刀的开关等参数进行智能调节，可以根据马铃薯的生长情况和土壤条件自动调整机器的工作状态，保证马铃薯的完整性和收获效果。

2. 定位和导航系统：通过使用全球定位系统（GPS）和激光导航技术，能够精确地确定马铃薯田的位置和机器的行驶轨迹，提高机器的定位精度和导航准确性。

3. 传感器技术：采用各种传感器，如光电传感器和红外线传感器等，对马铃薯的大小、形状、颜色和成熟度进行识别和检测，从而实现对不同品种和状况的马铃薯进行自动区分和采集。

4. 控制算法：根据传感器检测到的数据，通过优化控制算法实现对收获机工作参数的调节和优化，从而提高收获效率和质量。

5. 数据采集和处理：将收获机工作过程中采集到的各种数据，如速度、产量、切割深度等进行采集和整理，通过数据处理和分析，为农民提供决策依据，帮助他们进行农田管理和决策。

在马铃薯联合收获机控制系统设计中，还需要考虑到机器的安全性和可靠性，以及对环境的友好性。

还需要考虑到机器的操作便捷性和维护保养的便利性，以提高农民的工作效率和投入产出比。

马铃薯联合收获机控制系统设计是一项复杂而重要的技术工作，它能够具备智能调节、定位导航、传感器技术、控制算法和数据处理等功能，为农民提供高效、安全和可靠的马铃薯收获服务，助力农业现代化进程，提高农业产量和质量，促进农村经济发展。

自走轮式谷物联合收获机(全喂入)的自动化控制系统设计与实现

自走轮式谷物联合收获机（全喂入）的自动化控制系统设计与实现随着农业自动化的发展，自走轮式谷物联合收获机（全喂入）已经成为现代农业技术中不可或缺的一部分。

为了满足日益增长的农产品需求并提高生产效率，设计与实施一个高效的自动化控制系统变得至关重要。

本文将主要讨论自走轮式谷物联合收获机（全喂入）的自动化控制系统的设计原理、关键组件和实施方案。

首先，自动化控制系统的设计需要考虑机械结构、传感器、执行器和控制器之间的紧密协作。

机械结构包括收割头、喂入装置、清洁装置等，这些部件需要与控制系统无缝集成。

传感器用于收集关于作物高度、土壤湿度、作物密度和储量等信息。

执行器负责实施采集到的数据进行相应的操作，如调整机械结构的工作状态或速度。

控制器则负责协调传感器和执行器之间的信息流动，并根据预设的算法和策略做出决策。

其次，为了实现高效的自动化控制系统，我们需要考虑以下关键组件：1）全喂入感应器：利用激光测距技术或摄像头识别算法，实时监测谷物的高度和密度，通过与控制器的信息交换，确保谷物被完全收割和引导到喂入装置；2）控制器及决策算法：根据传感器收集到的数据进行决策，调整机械结构的工作状态，控制收割头的高度和速度，以及优化废弃物的清理过程；3）移动与定位系统：利用全球定位系统（GPS）和惯性导航系统，确保自走轮式谷物联合收获机（全喂入）能够在田间准确行驶，并充分利用宽敞的田地。

最后，为了实现自走轮式谷物联合收获机（全喂入）的自动化控制系统，我们可以采取以下实施方案：1）硬件搭建：选用高精度的传感器和执行器，确保数据的准确性和操作的精确性；2）软件开发：根据具体需求开发控制器的决策算法，采集并分析来自传感器的数据，并与移动与定位系统进行组合，为自走轮式谷物联合收获机提供行走路径、收割深度和速度等决策指导；3）实地测试与优化：在实际农田进行测试，并根据实际操作情况调整算法和系统参数，优化控制系统的性能。

值得注意的是，在实施自动化控制系统时，我们需要充分考虑谷物联合收获机的可靠性和安全性。

联合收获机割台高度模糊控制系统的设计与试验

研制性能优越、自动化程度高的联合收获机将成为当今农业机械领域中一个重点研究方向。联合收获机在田间作业时，往往因割台高度调整不当，可能使谷物割茬高度过高或过低，进而会导致联合收获机出现漏割、错割以及割台铲土等情况，影响收获谷物的质量与联合收获机作业的质量和效率，严重时可能会导致机器故障，不能继续进行收获作业。因此，研究割台高度智能控制系统尤为重要。
２割台高度模型的建立
采用角位移传感器来检测割台高度，其检测原理为地面与割台之间的高度与地面作用于仿形板的压力成反比，即割台距离地面的高度越高，其受到地面的作用力越小。地面对割台仿形板的压力转换为角位移传感器的角度，进而转变为角位移传感器的电压，最终转换为割台高度。
通过实验室静态标定试验，建立割台高度、角位移传感器
为了实时测试联合收获机割台的高度，可通过割台高度传感器静态标定、台架目标割台高度标定试验，研究割台高度、角位移传感器的电压之间的关系。经过数据处理和数学推导，建立割台高度测试的数学模型。因此，采用台架标定割台角位移传感器电压测试割台高度，建立相应的数学模型，以此模型进行割台高度的测试与转换（当量割台高度），既可以实现联合收获机割台高度的实时测试，又可以进一步对联合收获机割台高度进行实时控制，以保证联合收获机作业时，割台高度控制在合理范围内。
周冬冬１，２，金诚谦１，３，倪有亮１，张国海３
（１．农业农村部南京农业机械化研究所，江苏南京２１００００；２．南京工程学院，江苏南京２１１１６７；３．山东理工大学，山东淄博２５５０００）
摘要：针对传统联合收获机调整割台高度实时性、准确性差的问题，提出１种基于模糊逻辑算法来控制割台高度的方法。通过研究割台角位移测试原理，建立割台高度测试模型。设计并实现基于割台高度模型的联合收获机割台高度模糊控制系统。对改装的星光至尊型试验样机进行割台高度自动控制田间试验，结果表明，设计的模糊控制系统具有较好的实时性、准确性与稳定性，且能较为准确、实时地调整割台高度，使其达到设定范围。关键词：联合收获机；割台高度；模糊控制；田间试验中图分类号：Ｓ２２５文献标志码：Ａ文章编号：１００２－１３０２（２０１９）１３－０２６４－０４

割草机自动化导航系统设计与实现

割草机自动化导航系统设计与实现一、引言割草机是一种常见的园艺工具，用于割除草坪上的杂草。

然而，传统的割草机需要由操作人员手动操控，费时费力且效率低下。

为了提高割草机的工作效率和便利性，本文将设计并实现一种割草机自动化导航系统。

该系统将利用现有的技术如全球定位系统（GPS）、激光传感器、图像识别等，实现割草机的自动导航功能，从而实现高效、智能的割草过程。

二、系统架构设计割草机自动化导航系统的架构主要包括以下几个模块：感知模块、决策模块、控制模块和通信模块。

1. 感知模块感知模块利用激光传感器和图像识别技术，实时感知周围环境，包括草坪的形状、障碍物的位置和大小等。

激光传感器可以提供精确的距离和方向信息，而图像识别可以识别出地标或障碍物。

2. 决策模块决策模块根据感知模块提供的信息，通过算法进行路径规划和障碍物避让决策。

路径规划算法可以根据割草机的当前位置和草坪的形状，确定割草的最佳路径。

障碍物避让算法可以根据障碍物的位置和大小，计算割草机应该采取的动作，避免碰撞。

3. 控制模块控制模块负责控制割草机的运动和割草刀的启停。

根据决策模块提供的指令，控制模块控制割草机的轮子转动、方向变换等，实现自动导航和避障功能。

同时，控制模块还控制割草刀的启停，确保在割草机移动时割草刀正常工作。

4. 通信模块通信模块用于与人机交互和监控割草机的状态。

可以通过手机App或者电脑端软件与割草机进行通信，获取割草机的工作进度、电量情况等，并可以远程控制割草机的启停、速度调节等。

三、系统实现在系统实现过程中，我们可以根据实际需求选择相应的硬件和软件平台。

以下是系统实现的基本步骤：1. 硬件搭建首先，我们需要选择合适的割草机，并在其上安装激光传感器和摄像头。

激光传感器用于测量与障碍物的距离，摄像头用于图像识别。

这些传感器和摄像头需要连接到主控制板上，以便接收和处理传感器数据。

2. 软件开发为了实现割草机的自动导航功能，我们需要进行软件开发。