基于Linux和Exynos4412的联合收割机测产系统设计

基于Ｌｉｎｕｘ和Ｅｘｙｎｏｓ４４１２的联合收割机测产系统设计
郝㊀倩ꎬ张亚楠
(河南工业职业技术学院ꎬ河南南阳㊀４７３０００)
摘㊀要:以实现联合收割机测产功能为研究目标ꎬ设计了冲量式流量传感器ꎬ并将该核心部件与含水率㊁地速㊁割台高度等传感器结合ꎬ设计了基于Ｌｉｎｕｘ和Ｅｘｙｎｏｓ４４１２的联合收割机测产系统ꎬ确保该系统工作在一个稳定的自动控制平台之上ꎮ为此ꎬ具体介绍了冲量式流量传感器的工作原理及系统的软硬件设计等ꎮ试验结果表明:联合收割机测产系统相对误差在８个百分点以内ꎬ系统稳定ꎬ准确率较高ꎬ能够达到设计要求ꎮ
关键词:联合收割机ꎻ测产ꎻ流量传感器ꎻＬｉｎｕｘꎻＥｘｙｎｏｓ４４１２
中图分类号:Ｓ２２５.３ꎻＴＰ２７３㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:Ａ文章编号:１００３－１８８Ｘ(２０１９)０２－０２２０－０５
０㊀引言
目前ꎬ我国农业机械化率明显落后于欧美等发达国家ꎬ且我国农机行业大多数中高端产品仍以进口为主ꎮ未来ꎬ随着农垦改革的持续推进ꎬ促使农地集约化管理ꎬ大型农机的需求将不断增加ꎮ此外ꎬ我国联合收割机在向大型㊁高效㊁多功能与智能控制发展过程中ꎬ存在喂入量提升㊁多种作物适应性㊁作业质量自动调控及智能测产等智能化技术缺失ꎬ制约了我国农机化综合生产水平进一步提高ꎮ为此ꎬ以解决联合收割机智能测产为出发点ꎬ设计了一套基于Ｌｉｎｕｘ和
Ｅｘｙｎｏｓ４４１２的联合收割机测产系统ꎮ
１㊀联合收割机测产系统工作原理
１.１㊀冲量式流量传感器
收割机测产手段采用的流量传感器主要有冲量㊁容积及光电式３种ꎮ其中ꎬ以冲量式结构最为简单㊁成本最为低廉ꎬ因此本文采用该方法ꎮ冲量式流量传感器结构示意如图１所示ꎮ
该传感器由悬梁㊁外壳和冲量板三部分构成ꎬ在实际应用中被安装在收割机的储藏仓上方ꎮ作物经过脱粒㊁谷穗分离后被抛出冲击到流量传感器的冲量板上ꎬ冲量板带动悬梁发生形变ꎬ引起悬梁内部电阻变化ꎬ从而输出与冲击作物重量相对应的电压ｕꎮ其原理如下:
由冲量守恒定理得
收稿日期:２０１７－１１－２０
基金项目:河南省教育厅科学技术研究重点项目(１４Ｂ５２００３７)
作者简介:郝㊀倩(１９８３－)ꎬ女ꎬ河南南阳人ꎬ讲师ꎬ硕士ꎬ(Ｅ－ｍａｉｌ)２７１３２９２０＠ｑｑ.ｃｏｍꎮ
Ｆｔ()Δｔ＝Δｍｔ()Δｖ(１)
Ｆｔ()＝Δｍｔ()
ΔｔΔｖ
＝ｑｔ()Δｖ(２)其中ꎬＦ(ｔ)为作物的对冲量板的冲击力ꎻΔｔ为作物对冲量板的作用时间ꎻΔｍ(ｔ)为ｔ时刻作用时间段的作物质量之和ꎻｑ(ｔ)为ｔ时刻作物对冲量板的冲量之和ꎮ
对于冲量式流量测重传感器ꎬ假设联合收割机运行速度恒定ꎬ则单位时间内作物质量与流量传感器冲量的计算公式为
ｍｉ＝ｋｕｉ(３)其中ꎬｋ为冲量系数ꎻｕｉ为流量传感器瞬时电压ꎮ
图１㊀冲量式流量传感器结构示意图
Ｆｉｇ.１㊀Ｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｉａｇｒａｍｏｆｉｍｐｕｌｓｅｆｌｏｗｓｅｎｓｏｒ
１.２㊀测产系统工作原理
联合收割机在正常作业过程中ꎬ作物从收割台进入ꎬ由输送装置喂入至脱粒装置处ꎬ经过脱粒㊁谷穗分离后集中到储藏仓ꎬ然后由传送带将粮食送到运输车上ꎮ其中ꎬ作物产量由测产系统通过收获的作物质量㊁面积㊁谷物含水率计算得到ꎮ在计算过程中ꎬ由于
收割机每一单位时间的数据不连续且变化较大ꎬ因此每隔单位周期Ｔ进行１次数据采集ꎮ第ｉ块单位区域作物单产量为
ｆｉ＝
ｍｉ
ｖｉˑＴˑｗｉ
ˑ１０４(４)
其中ꎬｆｉ为第ｉ块单位区域作物单产量(ｋｇ/ｈｍ２)ꎻｍｉ为第ｉ块区域作物总产量(ｋｇ)ꎻｖｉ为该区域收割机的运行速度(ｍ/ｓ)ꎻｗｉ为收割机的割窗宽度(ｍ)ꎮ由于在作物收割时水分占据质量比较大ꎬ因此在测产过程中需要去除作物的含水量ꎬ以合格作物含水率进行计算ꎮ另外ꎬ对作物的收获损失也要进行考虑ꎬ则第ｉ块区域作物单产量(无含水量)为
ｆｉｄ＝
ｍｉ
ｖｉˑＴˑｗｉ
ˑ１０４ˑ
１－ｈα
１－ｈｓˑ
１
１－η(５)
其中ꎬｆｉｄ为第ｉ块单位区域作物的干重单产量ꎻｈα为收割时作物的含水量ꎻｈγ为收割时作物的含水量ꎻη为作物收获损失率ꎮ
在联合收割机测产作业过程中ꎬ各单位产量可以存在差异ꎬ因此计算某一区域产量时结合多个单位区域数据会得到较为准确的结果ꎮ假设第ｋ个区域内有ｎ个单位区域采样点ꎬ结合式(３)和式(５)可得该区域的干重单产量ｆｋ为
ｆｋ＝
ðｎｉ＝１ｋｕｉ
ðｎｉ＝１ｖｉˑＴˑｗｉˑ１０４ˑ
１－ｈα
１－ｈｓˑ
１
１－η(６)
２㊀联合收割机测产系统组成框架
联合收割机测产系统是结合传感器和微处理器技术优势的一种智能型测量系统ꎬ包括Ｅｘｙｎｏｓ４４１２㊁
ＳＤ存储卡ꎬ以及冲量式流量㊁含水率㊁地速㊁割台高度等传感器ꎬ其组成框架如图２所示ꎮ
图２㊀联合收割机测产系统组成框架图
Ｆｉｇ.２㊀Ｔｈｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｆｒａｍｅｄｉａｇｒａｍｏｆｃｏｍｂｉｎｅｈａｒｖｅｓｔｅｒ
㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀ｙｉｅｌｄｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍ
当联合收割机测产系统工作时ꎬ传感器组会测出单位时间Ｔ的谷物流量㊁作物含水率㊁收割机前行速度及割台高度等ꎬ同时将速度经过处理后发送给微处理器进行单位面积的干重产量计算ꎬ最后将产量实时显示在显示终端上和存储至ＳＤ卡ꎮ
３㊀测产系统的软硬件设计
３.１㊀采摘机械手系统硬件平台
１)Ｅｘｙｎｏｓ４４１２嵌入式硬件平台的搭建ꎮＥｘｙ￣ｎｏｓ４４１２嵌入式平台的搭建主要包括ＣＰＵ的选型㊁Ｌｉｎｕｘ操作系统的确定ꎬ以及ＳＤＲＡＭ(５１２ＭＢ)㊁Ｎａｎｄ￣Ｆｌａｓｈ(１Ｇ)㊁ＮｏｒＦｌａｓｈ(１６ＭＢ)㊁网口(１０Ｍ)㊁串口㊁ＳＤ卡和嵌入式外围设备的参数选定ꎮ该平台由Ｅｘｙ￣ｎｏｓ４４１２㊁显示屏㊁数据存储㊁通信和电机启动驱动模块组成ꎮＥｘｙｎｏｓ４４１２嵌入式平台框架如图３所示ꎮ
图３㊀Ｅｘｙｎｏｓ４４１２嵌入式平台框架图
Ｆｉｇ.３㊀ＴｈｅｆｒａｍｅｗｏｒｋｄｉａｇｒａｍｏｆＥｘｙｎｏｓ４４１２ｅｍｂｅｄｄｅｄｐｌａｔｆｏｒｍ
由图３可知:该平台主要包括三大模块:①ＣＰＵ及ＳＤＲＡＭ㊁ＮＡＮＤＦｌａｓｈ存储模块ꎻ②电源㊁时钟和复位电路ꎻ③显示屏和电机驱动模块ꎮ
２)测产系统流量传感器电路设计ꎮ测产系统流量传感器电路是整个系统最为核心的部分ꎬ作物收割质量由数据采集电路将质量信号转化为电压信号ꎬ这部分由冲量式流量传感器实现ꎮ冲量式流量传感器产生的电压比较微弱(ｍＶ级别)ꎬ因此通常需要运放电路放大处理后再接至Ｅｘｙｎｏｓ４４１２的ＧＰＩＯ管脚ꎮ测产系统流量传感器电路设计如图４所示ꎮ
图４㊀测产系统流量传感器电路图
Ｆｉｇ.４㊀Ｔｈｅｃｉｒｃｕｉｔｄｉａｇｒａｍｏｆｆｌｏｗｓｅｎｓｏｒｆｏｒｍｅａｓｕｒｉｎｇｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ测产系统采用ＢＬＲ高精度桥式冲压式电路采集作物冲击冲量板的质量ꎬ该桥式电路精度高㊁稳定性好ꎮ该模块供电电压为＋１２Ｖꎬ输出的电压信号在ｍＶ级别ꎮ一般来说ꎬｍＶ级别的信号放大需要极低的失
调电压ꎬ因此采用ＡＤＩ公司生产的运算放大器ＡＤ８５５４ꎮ该运放失调电压典型值为１ｕＶꎬ用于ｍＶ信号放大非常合适ꎮ
在收割机作业过程中ꎬ可能会因为地形和收割机自身的振动而使传感器采集信号受到噪声的影响ꎮ冲量产生的电压信号相对于噪声是一种低频信号ꎬ在冲量信号经过ＡＤ８５５４运放放大处理后可以接一个低通滤波器对噪声进行去噪处理ꎮ本文采用一个ＯＰ０７的低通滤波器对噪声信号进行处理ꎮ
３.２　采摘机械手系统软件平台
１)Ｅｘｙｎｏｓ４４１２嵌入式软件平台的移植ꎮＥｘｙ￣ｎｏｓ４４１２软件平台的移植是通过交叉开发工具在宿主机上ꎬ向硬件平台移植Ｌｉｎｕｘ系统ꎮＥｘｙｎｏｓ４４１２软件平台的移植流程如图５所示ꎮ
图５㊀Ｅｘｙｎｏｓ４４１２软件平台的移植流程
Ｆｉｇ.５㊀ＴｈｅｐｏｒｔｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｏｆＥｘｙｎｏｓ４４１２ｓｏｆｔｗａｒｅｐｌａｔｆｏｒｍＳｔｅｐ１:创建交叉开发环境ꎮ该部分主要是在宿主机上ꎬ搭建编辑器㊁交叉编译器㊁交叉链接器及交叉调试器等工具链ꎮ
Ｓｔｅｐ２:移植Ｂｏｏｔｌｏａｄｅｒꎮ尽管各种Ｂｏｏｔｌｏａｄｅｒ之间细节差异较大ꎬ但具体流程却大相径庭ꎬ主要包括ＢＬ１和ＢＬ２两部分ꎮＢＬ１采用汇编语言编写ꎬ首先是进行基本的硬件初始化ꎬ加载ＢＬ２到ＲＡＭꎬ并跳转到ＢＬ２处开始执行ＢＬ２的代码ꎻＢＬ２采用Ｃ语言编写ꎬ首先是对时钟信号㊁串口的初始化ꎬ然后对系统内存映射进行检测ꎬ接着加载内核镜像和ｆｓ根文件系统ꎬ最后设置Ｌｉｎｕｘ的启动参数ꎮ
Ｓｔｅｐ３:移植Ｌｉｎｕｘ内核ꎮＬｉｎｕｘ内核代码分为Ｓｔａｇｅ１和Ｓｔａｇｅ２两个阶段ꎮＳｔａｇｅ１阶段主要是检查Ｌｉｎｕｘ内核是否支持该ＣＰＵ和开发板ꎻＳｔａｇｅ２阶段则是进行ＭＭＵ初始化ꎬ清除ｂｓｓ段ꎬ设置ＳＰ堆栈ꎬ初始化系统各个软件子系统ꎬ挂载ｆｓ根文件系统ꎬ并运行ｉｎｉｔ进程ꎮ
Ｓｔｅｐ４:制作根文件Ｒａｍｄｉｓｋ.ｉｍｇꎮ本文采用Ｂｕｓｙｂｏｘ－１.２２.１工具制作根文件系统ꎬ主要包括Ｂｕｓｙｂｏｘ源码的编译㊁配置㊁安装㊁库的添加㊁ｉｎｉｔｔａｂ文件的添加㊁ｆｓｔａｂ文件的添加及ｒｃＳ文件的创建等ꎮＳｔｅｐ５:驱动程序的移植ꎮ主要是对电机驱动㊁网卡驱动㊁ＵＳＢ及ＵＡＲＴ串口驱动进行移植ꎮ
Ｓｔｅｐ６:开发应用程序ꎮ编写联合收割机测产子系统程序等ꎮ
２)测产系统主程序设计ꎮ联合收割机测产系统软件包括主程序㊁测产子系统㊁数据采集与传输㊁显示㊁终端㊁串口通讯及初始化模块等ꎮ测产系统主程序框图如图６所示ꎮ
图６㊀测产系统主程序流程图
Ｆｉｇ.６㊀Ｔｈｅｍａｉｎｐｒｏｇｒａｍｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｙｉｅｌｄｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍ
主程序核心代码如下所示:
ｉｎｔｍａｉｎ(ｖｏｉｄ)
{
㊀㊀ｕｉｎｔ８＿ｔｒｅｔ＝０ꎻ//判断硬件控制是否成功ꎬ１为成功
㊀㊀ｉｎｔ８＿ｔｓｅｎｄ＿ｐａｃｋ＿ｃｏｕｎｔ㊀＝０ꎻ
㊀㊀ｕｉｎｔ８＿ｔｓｅｎｄ＿ｐａｃｋ＿ｂｕｆ[８]＝{０}ꎻ
㊀㊀ＳｙｓｔｅｍＩｎｉｔ()ꎻ
㊀㊀ＧＰＩＯＩｎｉｔ()ꎻ
//ＥｎａｂｌｅｓｃｌｏｃｋｆｏｒＧＰＩＯ
㊀㊀ＨａｒｄｗａｒｅＩｎｉｔ()ꎻ//相关硬件初始化
㊀㊀ＬＰＣ＿ＩＯＣＯＮ－>ＰＩＯ０＿１＆＝~０ｘ０７ꎻ
㊀㊀ＬＰＣ＿ＩＯＣＯＮ－>ＰＩＯ０＿１｜＝０ｘ０１ꎻ/∗ＣＬＫＯＵＴ∗/
㊀㊀ＳｙｓＴｉｃｋ＿Ｃｏｎｆｉｇ(４８０００)ꎻ
㊀㊀ＳＰＩ＿ＩＯＣｏｎｆｉｇ(０)ꎻ//ＳＰＩ０㊀ｉｎｉｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎ(ＬＥＤ屏相关配置)
㊀㊀ＳＰＩ＿Ｉｎｉｔ(０ꎬ８ꎬ２)ꎻ
㊀㊀ＯＬＥＤ＿Ｉｎｉｔ＿Ｉ()ꎻ
//Ｌｅｄ屏初始化
２０１９年２月㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀农机化研究㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第２期
㊀㊀ＵＡＲＴＩｎｉｔ(１１５２００)ꎻ
㊀㊀ＮＶＩＣ＿ＳｅｔＰｒｉｏｒｉｔｙ(ＵＡＲＴ＿ＩＲＱｎꎬ２)ꎻ
㊀㊀ＳＰＩ＿ＩＯＣｏｎｆｉｇ(１)ꎻ//ＳＰＩ１㊀ｉｎｉｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎ
㊀㊀ＳＰＩ＿Ｉｎｉｔ(１ꎬ８ꎬ２)ꎻ
㊀㊀ＳＰＩ７５２＿Ｉｎｉｔ(１ꎬ１１５２００)ꎻ//ＳｅｔＳＰＩ７５２＿Ｉｎｉｔ㊀㊀ＷＤＴＩｎｉｔ()ꎻ/∗看门狗初始化∗/
㊀㊀ｄｅｌａｙ＿ｍｓ(２００)ꎻ
㊀㊀ｗｅｉｇｈｔ＿ｓｉｇｎａｌ()ꎻ
}
４㊀试验与结果分析
应用本文设计的联合收割机测产系统ꎬ于水稻收获时节在某水稻种植示范区进行了水稻收割测产试验ꎬ以验证系统测产准确性和稳定性ꎮ试验条件如表１所示ꎮ为了提高试验的可靠性和准确性ꎬ本文一共进行了８次测试ꎬ测试结果如表２所示ꎮ
表１㊀试验条件
Ｔａｂｌｅ１㊀Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｃｏｎｄｉｔｉｏｎ
条件参数
日期２０１７年９月２６日
天气晴天ꎬ２６~３０
地点某水稻种植示范区
作物水稻
作物密度１０００ｇ/５０ｃｍˑ５０ｃｍ
数据采样间隔０.２ｓ
割台宽度２２０ｃｍ
表２㊀测试结果
Ｔａｂｌｅ２㊀Ｔｅｓｔｒｅｓｕｌｔｓ
次数时间
/ｓ
实际质量
/ｋｇ
测试质量
/ｋｇ误差
１９８５５.９０５６.６０－０.０２３３２９４５２.００５２.８００.０１５４３９５５３.３０５２.１０－０.０２２５４１０２５７.４５６１.１２０.０６３９５３９３７.１５３４.２７－０.０７７５６７５５３.７０５４.１００.００７４７９５５３.９０５３.００－０.０１６７８６６５７.９０５４.３０－０.０６２２㊀㊀由表２可以看出:联合收割机测产系统相对误差在８％内ꎬ准确率较高ꎬ能够达到设计要求ꎮ
５㊀结论
针对现代农业智能测产技术的发展需求ꎬ以作物测产系统为研究对象ꎬ设计了基于Ｌｉｎｕｘ和Ｅｘｙ￣ｎｏｓ４４１２的联合收割机测产系统ꎮ该系统硬件由Ｅｘｙ￣ｎｏｓ４４１２处理器结合冲量式流量传感器㊁流量传感器电路设计和显示界面组成ꎻ软件以Ｃ语言编写开发ꎬ包括ｌｉｎｕｘ底层系统的移植㊁系统主程序及测产子系统等ꎮ试验结果表明:联合收割机测产系统相对误差在８个百分点以内ꎬ准确率较高ꎬ能够达到设计要求ꎮ参考文献:
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ＤｅｓｉｇｎＦｏｒＹｉｅｌｄＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＳｙｓｔｅｍｏｆＣｏｍｂｉｎｅＨａｒｖｅｓｔｅｒ
ＢａｓｅｄｏｎＬｉｎｕｘａｎｄＥｘｙｎｏｓ４４１２
ＨａｏＱｉａｎꎬＺｈａｎｇＹａｎａｎ
(ＨｅｎａｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃＩｎｓｔｉｔｕｔｅꎬＮａｎｙａｎｇ４７３０００ꎬＣｈｉｎａ)
Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＩｎｏｒｄｅｒｔｏａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｃｏｍｂｉｎｅｈａｒｖｅｓｔｅｒｙｉｅｌｄｆｕｎｃｔｉｏｎａｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｂｊｅｃｔꎬｉｔｄｅｓｉｇｎｓｔｈｅｉｍｐｕｌｓｅｔｙｐｅｆｌｏｗｓｅｎｓｏｒꎬｔｈｅｃｏｒｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓａｎｄｔｈｅｍｏｉｓｔｕｒｅｃｏｎｔｅｎｔꎬｓｐｅｅｄꎬｈｅａｄｅｒｈｅｉｇｈｔｓｅｎｓｏｒｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｄｅｓｉｇｎｃｏｍｂｉｎｅＬｉｎｕｘａｎｄＥｘｙｎｏｓ４４１２ｙｉｅｌｄｍｅａｓｕｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｃｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｗｏｒｋｉｎａｓｔａｂｌｅｐｌａｔｆｏｒｍａｂｏｖｅ.Ｉｔｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｗｏｒｋｉｎｇｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆｉｍｐｕｌｓｅｆｌｏｗｓｅｎｓｏｒꎬｔｈｅｄｅｓｉｇｎｏｆｓｏｆｔｗａｒｅａｎｄｈａｒｄｗａｒｅｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍ.Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉ￣ｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｒｅｌａｔｉｖｅｅｒｒｏｒｏｆｔｈｅｃｏｍｂｉｎｅｈａｒｖｅｓｔｅｒｍｅａｓｕｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｉｓｌｅｓｓｔｈａｎ８ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅｐｏｉｎｔｓꎬａｎｄｔｈｅｓｙｓｔｅｍｉｓｓｔａｂｌｅａｎｄａｃｃｕｒａｔｅꎬｗｈｉｃｈｃａｎｍｅｅｔｔｈｅｄｅｓｉｇｎｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ.
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｃｏｍｂｉｎｅｈａｒｖｅｓｔｅｒꎻｙｉｅｌｄｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔꎻｆｌｏｗｓｅｎｓｏｒꎻＬｉｎｕｘꎻＥｘｙｎｏｓ４４１２
(上接第２１９页)
ＡｂｓｔｒａｃｔＩＤ:１００３－１８８Ｘ(２０１９)０２－０２１６－ＥＡ
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＰｏｓｉｔｉｏｎＣｏｒｒｅｃｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｏｆＰｉｃｋｉｎｇＲｏｂｏｔ
ＢａｓｅｄｏｎＷｉｒｅｌｅｓｓＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋａｎｄＵｌｔｒａＷｉｄｅＢａｎｄＦＭＭｅｔｈｏｄ
ＴｉａｎＥｒｌｉｎꎬＬｉＺｕｈｅ
(ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＺｈｅｎｇｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＬｉｇｈｔＩｎｄｕｓｔｒｙꎬＺｈｅｎｇｚｈｏｕ４５０００２ꎬＣｈｉ￣ｎａ)
Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｕｌｔｒａｗｉｄｅｂａｎｄｒａｄａｒｉｓａｋｉｎｄｏｆｈｉｇｈｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｒａｄａｒｒｅｃｅｎｔｌｙａｐｐｅａｒｅｄꎬｗｈｅｎｔｈｅｓｉｇｎａｌｂａｎｄｗｉｄｔｈａｎｄｔｈｅｔｒａｎｓｍｉｔｃｅｎｔｅｒｆｒｅｑｕｅｎｃｙｒａｔｉｏｉｓｌａｒｇｅｒｔｈａｎ０.２５ꎬｉｔｉｓｃａｌｌｅｄｕｌｔｒａｂａｎｄｗｉｄｔｈꎬｍｏｒｅｂａｎｄｗｉｄｔｈꎬｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆｒａｄａｒｔａｒ￣ｇｅｔｉｓｈｉｇｈｅｒ.Ｕｌｔｒａｗｉｄｅｂａｎｄｒａｄａｒｈａｓｈｉｇｈｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ.Ｉｆｉｔｉｓｕｓｅｄｉｎｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｎｄｎａｖｉｇａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｏｆｐｉｃｋｉｎｇｒｏ￣ｂｏｔꎬｉｔｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｈｅｐｉｃｋｉｎｇｒｏｂｏｔ.Ｉｔｐｕｔｆｏｒｗａｒｄａｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆｐｉｃｋｉｎｇｒｏｂｏｔｐｏｓｉｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｕｌｔｒａｗｉｄｅｂａｎｄｆｒｅｑｕｅｎｃｙｍｏｄｕｌａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ.Ｔａｋｉｎｇｔｈｅａｃｔｕａｌｐｉｃｋｉｎｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｂｊｅｃｔꎬｉｔｔｅｓｔｅｄｔｈｅｐｉｃｋｉｎｇｒｏｂｏｔｐｏｓｉｔｉｏｎｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ.ＴｈｅｔｅｓｔｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｔｈｅｅｘｔｒａｂａｎｄｗｉｄｔｈＦＭｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓｈｉｇｈｅｒａｃｃｕｒａｃｙｔｈａｎｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｌｏｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈｔｈｅｈｉｇｈｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙꎬａｎｄｔｈｅｎｅｗａｕｔｏｍａｔｉｏｎｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｐｉｃｋｉｎｇｒｏ￣ｂｏｔｈａｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｇｕｉｄｉｎｇｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ.
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｐｉｃｋｉｎｇｒｏｂｏｔꎻｐｏｓｉｔｉｏｎｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎꎻｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋꎻｕｌｔｒａｗｉｄｅｂａｎｄＦＭ
２０１９年２月㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀农机化研究㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第２期。