农业植保机器人研究现状及展望

发布时间:2021-07-20 19:07
  随着精细农业、智慧农业等新概念的提出,机器人越来越广泛的应用于农业植保作业。本文从农业植保机器人移动平台、环境信息获取、物联网植保技术等方面综述了国内外农业植保机器人研究现状和发展动态,分析了农业植保机器人移动平台行走方式、环境信息获取途径、无人自主作业以及物联网在农业植保机器人领域的应用。最后对农业植保机器人未来的发展方向进行展望。 

【文章来源】:玉林师范学院学报. 2020,41(03)

【文章页数】:15 页

【部分图文】:

农业植保机器人研究现状及展望


腿式机器人移动平台

根茎,卷积,玉米,神经网络


RGB相机避障技术具有设备价格低、便于安装、数据信息量丰富、处理算法较为成熟的特点,在农业植保机器人自主避障行驶方面有着广泛的应用,主要步骤包括图像获取、图像预处理、障碍物检测、自主避障,图像获取常使用单目相机[50]、双目相机[51]。目前,由于价格低廉、测距准确度高、技术较为成熟等优点,双目相机在农业植保机器人领域得到了较多的应用。植保机器人实际作业环境十分复杂,各种因素均对图像产生较大影响,而通过使用特殊的颜色空间模型[52]、光线自适应法[53]以及图像复原[54]等进行图像预处理,可提高成像质量。对于图像中障碍目标检测的方法有阈值分割法、背景差分法、帧差法、光流法、机器学法、卷积神经法,YIligu等[55]基于卷积神经网络法对玉米根茎进行识别,如图8所示,在检测并确定障碍目标后,可通过核函数[56]、Camshift等[57]算法实现自主避障。3.2 智能导航作业技术

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采用多频三星接收机和多星座接收模块,通过BDS和GPS数据,可得到更多的卫星可见数据和更稳定的信噪比,即通过将位置已知基准站测量的伪距修正值或相位信息发送到移动站来提高精度,通过考虑当前位置、速度、航向和调控角度对导航的影响,采用GNSS信号可为农业机械导航。(2)惯性导航系统

【参考文献】:
期刊论文
[1]农业机械导航技术研究进展[J]. 张漫,季宇寒,李世超,曹如月,徐弘祯,张振乾.  农业机械学报. 2020(04)
[2]农业装备智能控制技术研究现状与发展趋势分析[J]. 刘成良,林洪振,李彦明,贡亮,苗中华.  农业机械学报. 2020(01)
[3]农业机器人技术研究现状[J]. 张鹏,张丽娜,刘铎,吴鸿欣,焦博.  农业工程. 2019(10)
[4]轮式挖掘机四轮独立转向液压系统设计[J]. 杨美镜,刘晓华,陈文凯.  农业工程. 2019(09)
[5]基于卤钨灯光源和多路光纤的土壤全氮含量检测仪研究[J]. 李民赞,姚向前,杨玮,周鹏,郝子源,郑立华.  农业机械学报. 2019(11)
[6]新型轮腿复合机器人的运动分析及步态研究[J]. 张程煜,郭盛,赵福群.  机械工程学报. 2019(15)
[7]基于RED-NIR的主动光源叶绿素含量检测装置设计与试验[J]. 孙红,邢子正,张智勇,龙耀威,李民赞,ZHANG Qin.  农业机械学报. 2019(S1)
[8]水田田埂边界支持向量机检测方法[J]. 蔡道清,李彦明,覃程锦,刘成良.  农业机械学报. 2019(06)
[9]小型烟草植保机移动平台结构设计与试验[J]. 刘路,杨路,高观光,李志强,郑泉,陈黎卿.  农业机械学报. 2019(04)
[10]扰动下农用运输车辆路径跟踪控制器设计与试验[J]. 刘正铎,张万枝,吕钊钦,郑文秀,穆桂脂,程向勋.  农业机械学报. 2018(12)

硕士论文
[1]基于机器视觉的非结构化道路识别与障碍物检测研究[D]. 钟鹏飞.华南农业大学 2016
[2]基于直线检测技术的垄线识别方法研究[D]. 徐璟雪.哈尔滨工程大学 2015



本文编号:3293406

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