農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將現(xiàn)代化的高新技術帶入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更加自動化、智能化,在近年來得到廣泛的研究和應用。傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)需要鋪設大量的傳感器節(jié)點,形成大規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡對農(nóng)業(yè)環(huán)境進行監(jiān)控,但這種方式很難對農(nóng)作物的生長狀況進行全方位監(jiān)測。本文考慮采用農(nóng)業(yè)機器人來對農(nóng)業(yè)生長環(huán)境進行巡檢監(jiān)測,以更高效地了解農(nóng)作物的生長狀況。首先,為了實現(xiàn)機器人在溫室中自主地巡檢監(jiān)測,需要明確機器人在溫室中的位置。針對具體的溫室環(huán)境,本文設計基于卡爾曼濾波融合的UWB/IMU組合定位方法,并在融合前對UWB定位信號進行異常值檢測。若存在異常值則只進行IMU更新,否之,進行卡爾曼濾波融合。仿真實驗驗證了該方法的有效性。其次,由于作業(yè)行道地面不平整,會導致農(nóng)業(yè)機器人在運動中出現(xiàn)打滑抖動從而偏離行道。針對這個問題,本文通過構造理想的偏航角速度函數(shù),將復雜路徑跟隨問題簡化為簡單的角速度跟蹤問題。當實際偏航角速度趨向于理想的偏航角速度時,該函數(shù)的橫向偏差與航向偏差收斂為零。為系統(tǒng)設計自抗擾控制器跟蹤角速度這個量,并通過設計線性擴張觀測器來估計系統(tǒng)輸入及未知擾動。仿真驗證表明,本文設計的控制器具有較好跟蹤性能與擾動抑... 

【文章來源】：武漢科技大學湖北省

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

帶有滑動傳感器的機械臂

武漢科技大學碩士學位論文3中國農(nóng)業(yè)機器人技術與發(fā)達國家相比還有一定的差距，但近年來我國經(jīng)濟與科技的快速發(fā)展，國家對農(nóng)業(yè)機械化的大力扶持，農(nóng)業(yè)機械化事業(yè)取得了快速的發(fā)展。近年來高校與研究所相繼展開了有關農(nóng)業(yè)機器人研究，并取得了一定的成果。南京農(nóng)業(yè)大學白月如[6]設計了一種能在溫室中自主導航的施藥機器人，導航方式通過kinect攝像頭來獲取路徑信息，通過模糊控制方法來調(diào)整車體轉(zhuǎn)角進行路徑糾偏控制。實驗結果顯示機器人的導航偏差不超過5cm，噴藥霧滴均勻。張強[7]設計了集旋耕、除草、播種、施肥為一體發(fā)多功能一體的機器人如圖1.2所示，該機器人設計以STM32F407為主控制器，主控端主要包括行走、顯示、數(shù)據(jù)采集、農(nóng)具控制模塊等設計。實驗結果表明該機器人在旋耕和播種等作業(yè)中都取得了良好的實用性。圖1.2多功能一體機1.2.2機器人定位與控制導航與控制技術是農(nóng)業(yè)機器人的核心內(nèi)容，也是當下農(nóng)機研究的熱點，未來發(fā)展的一個重點。為此，國內(nèi)外針對機器人導航與控制方面的研究不斷推陳出新。目前在機器人導航方面的技術主要包括GPS導航、視覺導航、慣性導航、RFID導航、磁導航、超寬帶導航、激光雷達等。在機器人路徑跟蹤控制方面主要采用傳統(tǒng)的PID控制、模糊控制、線性二次型、預測控制（MPC）、神經(jīng)網(wǎng)絡、滑膜控制（SMC）等方法。DavidBall等[8]提出了一種基于視覺的障礙物檢測和導航系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用全球定位系統(tǒng)、慣性導航系統(tǒng)、以及用于障礙物檢測的視覺系統(tǒng)相組合的方式，通過障礙物檢測及視覺輔助來生成導航數(shù)據(jù)。在夜間測驗中，機器人能夠避免障礙物；在白天的測試中，機器人可以在不超過5分鐘的GPS中斷期內(nèi)繼續(xù)運行。Hyunhak

武漢科技大學碩士學位論文1220KB的SRAM，外設接口豐富，包括電機、舵機，藍牙以及信號線等接口。圖2.5農(nóng)業(yè)機器人主控制板（2）UWB定位模塊UWB定位技術實現(xiàn)二維定位，至少需要3個UWB基站和1個UWB標簽，可覆蓋80*80m的面積。本課題UWB定位通過使用DWM1000模塊評估套件來實現(xiàn)，如圖2.6所示，DWM1000模塊通過雙邊測距（TWR測距）來實現(xiàn)定位。UWB在視距環(huán)境下定位精度達厘米級，抗多徑效應能力強等優(yōu)勢，使得UWB定位技術成為室內(nèi)定位的一大研究熱點[21]。圖2.6UWB定位模塊（3）IMU模塊本課題采用的超寬帶技術（UWB）與慣性導航技術（IMU）組合定位的方式，

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的水質(zhì)預測模型研究[D]. 張麗娜.河北工程大學 2019
[2]大棚作業(yè)多功能農(nóng)業(yè)機器人研究[D]. 張強.湖北工業(yè)大學 2019
[3]基于視覺巡檢機器人的植物工廠控制系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 何子力.中國科學技術大學 2019
[4]基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)溫室智能監(jiān)測電氣系統(tǒng)[D]. 張強.天津理工大學 2019
[5]基于UWB無線定位技術的AGV室內(nèi)導航與控制技術研究[D]. 王志鎧.電子科技大學 2018
[6]噴霧系統(tǒng)的設計及噴霧機器人自主作業(yè)的研究[D]. 尹振波.北京林業(yè)大學 2012
[7]噴霧機器人控制系統(tǒng)研制[D]. 陳志青.中國農(nóng)業(yè)大學 2002



本文編號：3529259