針對現(xiàn)有農(nóng)村剩余勞動力短缺、人口老齡化嚴(yán)重以及秧苗栽插直線度差等突出問題,本研究以現(xiàn)有國產(chǎn)乘坐式復(fù)式高速插秧機為載體,結(jié)合自動控制技術(shù)與自主導(dǎo)航技術(shù)開發(fā)出一臺集自主導(dǎo)航、自動駕駛和自動作業(yè)為一體的智能化無人駕駛復(fù)式高效水稻插秧機,主要研究內(nèi)容如下:進行了無人插秧機控制系統(tǒng)硬件平臺改造,控制系統(tǒng)主要包括導(dǎo)航控制系統(tǒng)、行車作業(yè)控制系統(tǒng)兩部分,其中行車作業(yè)控制系統(tǒng)又分為行進系統(tǒng)控制、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)控制和作業(yè)系統(tǒng)控制。以南通富來威2ZG-6DM型高速插秧機作為試驗平臺,對導(dǎo)航控制系統(tǒng)中板卡及天線進行選型并搭建導(dǎo)航基準(zhǔn)站和移動站,對行車控制部分的關(guān)鍵部件進行電控改造,其中包括:插秧機本體轉(zhuǎn)向控制部分電控改造,油門電控改造,原有作業(yè)機械手柄閥體部分電控改造,以及相關(guān)控制器、傳感器及執(zhí)行器的選型改裝。無人插秧機控制系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)標(biāo)定試驗及軟件平臺開發(fā)。傳感器量值標(biāo)定是提高無人插秧機智能控制系統(tǒng)路徑跟蹤性能的重要依據(jù),基于無人插秧機智能控制系統(tǒng)硬件平臺設(shè)計關(guān)鍵參數(shù)標(biāo)定試驗,獲得表征系統(tǒng)輸入量與傳感器輸出量之間對應(yīng)關(guān)系的標(biāo)定曲線,利用實測結(jié)果驗證各傳感器及執(zhí)行部件的準(zhǔn)確性與可靠性,保證無人插秧機在水田惡劣環(huán)境下... 

【文章來源】：江蘇大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

人工插秧Fig1.1Artificialtransplant

江蘇大學(xué)碩士學(xué)位論文1第一章緒論1.1研究背景及意義1.1.1研究背景我國是人口大國也是世界水稻種植大國，根據(jù)《全國種植業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整規(guī)劃（2016-2020年）》[1]，自1991年起，我國的稻谷播種面積逐步穩(wěn)定在3000萬公頃左右，經(jīng)初步估算到2020年，我國水稻播種面積將穩(wěn)定在4.5億畝[2][3]。隨著稻谷播種面積越來越大，搶抓栽種農(nóng)時，加快栽植進度，提升作物質(zhì)量逐漸成為我國水稻糧食作物生產(chǎn)的重要趨勢，但傳統(tǒng)栽植方式仍采用人工插秧，廣種薄收，不僅需要大量勞動力，且勞動強度隨著栽植面積的擴大而不斷加大，已不適合現(xiàn)代農(nóng)業(yè)規(guī)�；N植，無法保證水稻的按季節(jié)適時種植。如圖1.1所示為人工插秧方式。目前雖然部分農(nóng)村地區(qū)采用以步進式和乘坐式為主的插秧機進行水稻栽植工作，但一方面受到駕駛員操作水平及主觀性影響，易出現(xiàn)重行、漏行、栽插直線度差等問題影響后期植保機械作業(yè)時壓苗導(dǎo)致水稻減產(chǎn)；另一方面隨著農(nóng)村的勞動力向城市大規(guī)模轉(zhuǎn)移，留下的老人、婦女和兒童勞動能力有限，影響了水稻農(nóng)時搶種。如圖1.2與1.3所示為步進式插秧機和乘坐式插秧機。于是提高栽插直線度、提升作業(yè)質(zhì)量、節(jié)省勞動力成本，提高作業(yè)效率是現(xiàn)代化水稻種植過程中亟待解決的問題，因此人工栽植已無法滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)規(guī)模化水稻栽植要求，迫切需要發(fā)展具有插秧、施肥、施藥為一體的復(fù)式高效無人插秧機。圖1.1人工插秧圖1.2手扶步進式機械插秧機Fig1.1ArtificialtransplantFig1.2Hand-operatedricetransplanter

無人插秧機智能控制系統(tǒng)研究2圖1.3乘坐式機械插秧機Fig1.3Highperformancericetransplanter自20世紀(jì)80年代起，日本、韓國及歐美等國家相繼對水田栽植機械高端技術(shù)開展研究，研發(fā)出無人駕駛的自動插秧機，現(xiàn)已取得豐富成果。而中國在21世紀(jì)才逐漸開展農(nóng)業(yè)工程領(lǐng)域無人駕駛相關(guān)研究，由于起步較晚，在發(fā)展的過程中不少核心部件及關(guān)鍵技術(shù)仍然依賴國外進口，使得國內(nèi)稻谷類作物栽植規(guī)�；潭葻o法取得長足進步。為了打破發(fā)達國家對我國的技術(shù)封鎖，推動智慧農(nóng)業(yè)科技進步，開展無人插秧機智能控制系統(tǒng)研究是大勢所趨。1.1.2研究意義目前中國不少地區(qū)的水稻生產(chǎn)仍采用小農(nóng)化生產(chǎn)，勞動強度大、作業(yè)環(huán)境惡劣且尚未實現(xiàn)機械化生產(chǎn)，耽誤農(nóng)時搶種導(dǎo)致每年因人工種植而造成的損失約12.15億元。同時近年來隨著城市化的快速發(fā)展，農(nóng)村勞力大量外出務(wù)工導(dǎo)致農(nóng)村的剩余勞動力多為老人、婦女和兒童，無法從事繁重的體力勞動，導(dǎo)致水稻農(nóng)時搶種所需勞動力與農(nóng)村剩余勞動力之間的矛盾不斷加劇，因此推廣水稻機械化種植研究對緩解我國農(nóng)村勞動力不足、推進城市化進程具有重要意義[4]。對比我國當(dāng)前市面上不同種類插秧機，乘坐式較步進式優(yōu)勢明顯，表現(xiàn)為無需人工在水田泥濘環(huán)境中步行且高速作業(yè)效率高，但至少需要2-3名機載人員進行上秧和駕駛，增加了機器重量，導(dǎo)致插秧機載秧量受限，作業(yè)過程中常出現(xiàn)動力不足的現(xiàn)象，嚴(yán)重影響作業(yè)效率，另外駕駛?cè)藛T的操作水平參差不齊，難以保證秧苗栽植直線度及密度一致，在實際插秧作業(yè)過程中，由于水田土壤環(huán)境復(fù)雜多變、秧箱抖動、機組顛簸滑移、駕駛技術(shù)不熟練等原因，往往無法保證行距均勻、直線成行栽插的農(nóng)藝要求，導(dǎo)致栽插直線度較差，苗行彎彎曲曲，直接影響后期植保作業(yè)過程中易出現(xiàn)壓苗、傷苗等情況。因此省?

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于Qt平臺的無人插秧機遠程監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計[J]. 趙德安,李洋.  軟件導(dǎo)刊. 2019(06)
[2]基于國家糧食安全戰(zhàn)略的耕地休耕規(guī)模問題研究[J]. 王朗,何蒲明,魏君英.  農(nóng)業(yè)經(jīng)濟. 2018(07)
[3]如何利用嵌入式集成開發(fā)工具,讓其更好地服務(wù)于設(shè)計?[J]. 本刊編輯部.  單片機與嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用. 2018(07)
[4]插秧機導(dǎo)航路徑跟蹤改進純追蹤算法[J]. 李革,王宇,郭劉粉,童俊華,何勇.  農(nóng)業(yè)機械學(xué)報. 2018(05)
[5]淺析精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)及其在我國的應(yīng)用發(fā)展[J]. 凡昌茹.  現(xiàn)代化農(nóng)業(yè). 2018(02)
[6]基于速度自適應(yīng)的拖拉機自動導(dǎo)航控制方法[J]. 張碩,劉進一,杜岳峰,朱忠祥,毛恩榮,宋正河.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2017(23)
[7]一種有效的非完整移動機器人路徑跟蹤方法[J]. 林偉,楊晶東.  電子科技. 2017(03)
[8]電氣工程及其自動化低壓電器中繼電器的應(yīng)用[J]. 鮑鏝.  科技創(chuàng)新與應(yīng)用. 2017(07)
[9]聚焦重點發(fā)力 做好種植業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整加減法——農(nóng)業(yè)部解讀《全國種植業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整規(guī)劃（2016-2020年）》[J]. 李錦華.  農(nóng)村工作通訊. 2016(10)
[10]基于卡爾曼濾波的航姿參考系統(tǒng)設(shè)計[J]. 吳濤,白茹,朱禮堯,錢正洪.  傳感技術(shù)學(xué)報. 2016(04)

博士論文
[1]一類非線性不確定系統(tǒng)的滑模跟蹤控制[D]. 王軍霞.北京化工大學(xué) 2013

碩士論文
[1]水田無人施藥機智能控制系統(tǒng)研究[D]. 盧林.江蘇大學(xué) 2019
[2]基于Android平臺的無人插秧機遠程監(jiān)控系統(tǒng)研究與設(shè)計[D]. 張勇.江蘇大學(xué) 2018
[3]智能農(nóng)機液壓轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)[D]. 陳寧.上海工程技術(shù)大學(xué) 2015
[4]氣候變暖背景下黑龍江省水稻種植適宜性區(qū)劃[D]. 曹萌萌.東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 2014
[5]一種無人駕駛車輛路徑跟蹤控制方式研究[D]. 龔毅.南京理工大學(xué) 2014
[6]電磁振動式水稻播種機排種速度數(shù)值分析與參數(shù)優(yōu)化[D]. 劉港.廣西大學(xué) 2013
[7]MTi慣性測量單元及其測試平臺研究[D]. 喬熠暉.中北大學(xué) 2012
[8]基于GPRS/GPS遠程遙控水面移動平臺系統(tǒng)的設(shè)計[D]. 張庭榮.浙江大學(xué) 2012
[9]基于FPGA與DSP嵌入式北斗/GPS兼容型接收機設(shè)計與試驗[D]. 楊樹偉.江蘇科技大學(xué) 2012
[10]基于遺傳算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器[D]. 楊瑞.哈爾濱理工大學(xué) 2011



本文編號：3489381