摘要:随着自动导航技术的发展，农业机器人已经应用到农业生产的各个方面。农业机器人可以代替人类从事喷药、施肥、收获等活动，减轻了劳动强度，提高了作业效率。全覆盖作业是智能机器人研究的核心内容之一，涉及农业、军事、生产制造和民用等多个应用领域。全覆盖作业规划作为农业生产作业的关键技术，有助于提高作业质量和资源利用率。但在全覆盖作业中，仍然存在障碍物识别不准确，阻碍农机工作路径；工作区域面积遗漏，路径重复问题，造成资源浪费；单机器人工作效率较低，无法处理复杂的全覆盖作业问题。本文从全覆盖作业规划中存在的问题入手，从环境模型构建、机器人路径规划、多机器人协作任务分配3方面进行综述。其中，准确可靠的环境地图信息有助于规避静态障碍物、提高作业可靠性；高效优化路径信息有助于减少遗漏面积，提高作业效率；最佳的任务分配方案有助于减少作业时间和资源浪费。首先对环境建模方法进行了分析和对比，揭示其局限性并提出优化方法；在环境建模方法的基础之上，对国内外全覆盖路径规划算法现状进行综述，指出相关算法的特点；然后，针对多机器人协作全覆盖任务规划的研究，探讨了相关任务分配算法的研究进展；最后对移动机器人全覆盖作业规划未来的发展方向进行了展望。该研究将有助于进一步提高农业生产中全覆盖环节的工作效率和农业作业质量，减少资源浪费，为我国实现农业规模化生产提供重要依据。

摘要:针对水田中存在的壕沟、田埂、石块、电线杆等障碍物使得插秧机无法保证作业连续性和插秧直线性等问题，设计了基于优化人工势场法的插秧机绕障路径规划策略。通过增加插秧机实时位置与目标作业点的相对距离作为判断条件来动态改变势场大小，同时设立了虚拟局部目标点来弥补传统人工势场法目标点不可达和局部最小点的算法缺陷；将插秧机简化为二轮车模型，建立插秧机转向系统数学模型，得出插秧机速度、行驶航向角和前轮转角表达式，以横向偏差与航向偏差作为评判路径优化效果的因素。转向控制器以复合模糊PID算法控制插秧机的转角，不断减小理想前轮转角与实际转角的偏差，实现转角最优化；采用超声波传感器实时检测道路障碍物并结合RTK-GPS实时更新位置坐标，设计出插秧机绕障转向控制策略。通过Matlab对优化的人工势场法的避障路径控制策略进行仿真，仿真结果表明，当障碍物不在影响范围内，插秧机直线追踪的最大横向位置偏差为5cm,平均偏差约为2cm，最大避障横向偏差小于0.5m，优化后的算法具有较好的控制精度，可避免目标点不可达的问题。基于洋马VP6E插秧机作为实验平台进行了实车实验，实验结果表明，当插秧机以速度0.5、1.0、1.5m/s行驶时，左侧绕障的最大横向偏差均不大于1.2218m，航向偏差最大值为30.1491°，绕障前后直线追踪的平均横向偏差为0.025m，平均航向偏差为3.12°；右侧绕障的最大横向偏差均不大于1.2459m，航向偏差最大值为25.2294°，绕障前后直线追踪的平均横向偏差为0.023m，平均航向偏差为3.36°，所设计的避障方法可满足插秧机在农艺作业过程中的避障要求，具有很好的可行性与鲁棒性。

摘要:为向多台农业机械协同作业应用场景提供地图和导航服务支持，设计并开发了基于WebGIS的农机多机协同导航服务平台，该平台由GIS服务和农机调度2个功能模块组成。GIS模块基于GeoServer和JavaWeb提供网页端地图服务，在显示农场地图、实时标注农机位置的同时，也提供多农机导航结果的可视化显示功能；农机调度模块以路径规划算法和任务分配算法为核心，负责提供导航服务，在用户输入任务列表并调用服务的情况下，以GeoJSON格式返回各农机的任务分配以及路径规划结果。此外，为了筛选出满足平台需求且性能最优的算法，针对路径规划算法设计了算法性能对比实验，在导航距离近、中、远的3条路径上分别测试了基于A*、Bellman-Ford、Dijkstra、Floyd和SPFA 5种算法的路径规划算法，并对不同算法的执行时间和最优路径长度进行了对比；针对任务分配算法设计了不同任务数量场景下的仿真对比实验，在任务数量为8、10、14、18的场景下分别测试了基于蚁群算法和遗传算法的任务分配算法，并对两者的执行速度和最优路径长度进行了对比。结果表明：基于Dijkstra算法的路径规划算法在结果最优的前提下执行速度最快,平均单次执行时间为0.25ms。基于遗传算法的任务分配算法可以有效降低多机协同的路径代价，相较于随机生成的工作序列，路径代价减少50%~54%；相较于基于蚁群算法的任务分配算法，农机最佳路径长度减少19%~36%，执行时间减少51%~66%，平均执行时间在1s以内。开发的多机协同导航服务平台通过使用Dijkstra算法和遗传算法分别进行路径规划和任务分配，能够基本满足多机协同作业的实时性需求。

摘要:基于全球导航卫星系统（Global navigation satellite system，GNSS）的定位导航技术在半结构化、半开放式农业应用场景的部分区域，可能由于存在作物遮挡而导致GNSS接收信号出现短暂丢失的情况，进而影响机器人定位导航精度，甚至对作物和工作人员造成伤害。针对这一问题，本文开展了农业遮挡环境下的GNSS与惯性导航系统(Inertial navigation system，INS)的组合定位方法研究。搭建了用于多传感器定位导航实验的农业机器人系统，该系统由履带式移动平台、GNSS、INS等硬件和ROS(Robot operation system)操作系统、远程操控界面等软件构成。提出了引入自适应系数的GNSS/INS组合定位卡尔曼滤波算法，当GNSS无法进行差分定位或定位数据产生跃变时，通过自适应卡尔曼滤波能够切换到INS定位，从而实现机器人自身位置、姿态的最优估计。在典型农业遮挡场景（果园）进行了实地组合定位实验，并通过GNSS单通道定位、INS单通道定位、常规卡尔曼滤波融合定位、引入自适应系数的卡尔曼滤波定位等4种定位方法的对比，验证了本文提出算法的有效性。现场实验表明：定位过程中，当100m×20m的实验区域内出现30m×6m的高遮挡区域时，与GNSS定位信息测量方法、INS航迹推算定位方法以及常规卡尔曼滤波组合定位方法相比，自适应系数卡尔曼滤波组合定位方法定位精度分别提升62.1%、48.5%、47.7%。

摘要:为了快速评估农机作业重漏状况，针对农机往复作业模式下，通过在农机上装载智能终端设备，采集车载终端GNSS信息，分析农机空间运行轨迹数据，统计方位角分布频次，计算农机作业方向，提取农机作业线，进一步建立了农机作业行距评估模型。为了验证农机作业行距评估模型，于2021年6月25日在北京小汤山国家精准农业研究示范基地开展实验，利用装载有自动导航系统的拖拉机，设定不同的行距，且每个行距进行往复直线作业，验证作业方向计算、作业线提取和作业行距提取等模型。结果表明，与实际相比，模型计算的作业行距平均误差为3.07%，均方根误差为0.14m，从整体上来看，识别的农机作业平均行距和实际行距比较相符，可为农机作业重叠、遗漏等农机作业质量评估提供数据支撑。

摘要:针对丘陵果园环境非结构化且复杂多变，常规的除草方式效率低等问题，设计了一种果园除草机器人底盘系统。根据果园丘陵地形地貌环境，确定车体控制方式和除草机器人底盘的总体结构方案，主要包括液压传动系统、电气控制系统等。设计配套的除草车电气控制系统和遥控接收、车载主控和导航功能的CAN通信协议。以运动控制为核心，采用角度传感器、电机驱动、车载主控、导航模块，构成闭环控制。使用自抗扰控制算法，以油阀控制电机为对象应用Simulink仿真，仿真结果显示自抗扰控制相比PID控制调节时间减少0.42s，超调幅度减小11.5%，稳定时间缩短0.14s。田间试验表明，运用自抗扰控制、结合导航功能的除草机器人行走速度均值为6.2km/h，均方差0.037km/h，作业效率0.51hm2/h，有效除草率均值97.46%，可在25°斜面上正常行走，对导航路径的跟踪误差标准差为4.732cm，运动控制响应及时，能够提高除草作业安全性和准确性。

摘要:针对目前振动式水稻育秧盘低播量精量排种器存在匀种均匀性差、难以提供单列稳定种子流的问题，设计了一种压电振动式匀种装置。通过对压电振子振动原理、振动板动力学和水稻种子转向等分析，确定了各部件的结构参数。进行振动板结构参数优化设计，以储种盒深度、转向槽角度以及振动方向角为试验因素，结合Box-Behnken试验方案进行优化，试验结果表明转向槽角度、储种盒深度、振动方向角和转向槽角度交互作用对试验结果影响显著，当储种盒深度为8mm、转向槽角度为49°、振动方向角为29°时，种子均匀性变异系数为17.91%。通过台架试验测定振动板加速度，确定输入电压与振幅之间的关系。最优结构参数下振动板匀种试验结果表明，匀种均匀性变异系数、播种合格率和漏播率分别为18.20%、94.65%和0.67%。不同匀种速度下播种性能试验结果表明，当工作电压为130~180V时，其播种合格率均不小于94.17%，漏播率均不大于0.83%。不同水稻品种适应性试验结果表明，在工作电压130、150、170V下，其播种合格率均不小于94.17%，漏播率均不大于1.0%，满足超级杂交水稻精量化育秧播种要求。

摘要:在CFD-DEM气固耦合仿真中，粘结颗粒模型被广泛用于排种器大颗粒种子模型建立，但该模型受建模方法的限制，与传统球面填充法相比，其表面粗糙度与真实种子的差距更为明显。在应用响应面法对颗粒接触参数进行标定时，会存在因因素零水平值选取不当造成仿真标定参数失真的问题，影响气固耦合仿真精度。针对此问题，本文建立因素标定时零水平值与实测值的线性函数，选取6组不同修正系数求解标定时零水平值，并应用响应面优化法对玉米颗粒粘结模型的种间静摩擦因数和滚动摩擦因数两个关键因素进行标定。将不同修正系数下标定的玉米种子接触参数输入EDEM中进行提升仿真试验，拟合不同修正系数取值时堆积角正切值的线性函数，通过拟合方程求得修正系数取值为0.1977时标定的玉米种间接触参数值最为准确，且标定参数的最佳组合为玉米-玉米静摩擦因数0.031、玉米-玉米滚动摩擦因数0.0039。将最佳参数组合输入EDEM中进行抽板仿真试验和排种过程仿真试验，试验结果分别与真实试验对比，发现标定参数后的仿真试验与真实试验种群分布相近，二者无显著性差异，表明标定后的玉米离散元接触参数是可信的。研究结果可为后续气力式排种器仿真过程标定参数范围选取提供参考。

摘要:采用以水为驱动力的AquaCrop模型对定西市2016—2020年玉米全膜双垄沟播技术模拟产量进行研究，分别建立I1（裸地种植）、I2（覆膜率为45%的窄膜种植）、I3（覆膜率为81.8%的宽膜种植）、I4（覆膜率为100%全膜双垄沟播技术种植）4种种植模式，对比分析4种模式的产量优越性与环境适应性，得出播种日期以及降雨量与土壤含水率关系。AquaCrop模拟结果表明，该模型适宜模拟定西市旱作农业，I4模式产量模拟值和实测值之间皮尔逊相关系数(r)均大于0.91、均方根误差(RMSE)为0.1~0.24、归一化均方根误差(CV(RMSE))为1.66%~2.10%、纳什效率系数(EF)均大于0.9、一致性指数(d)大于0.94。定西市最佳播种日期选取平均气温稳定在15℃左右（每年4月15—25日左右），该时段播种后产量最高，种植模式I4产量、地上生物量、水分生产力比种植模式I1分别高84.01%、19.79%、101.13%，比种植模式I2分别高82.26%、19.74%、85.47%，比种植模式I3分别高63.26%、14.80%、82.63%；干旱年种植模式I4土壤总含水率比I1、I2、I3模型均高90%以上，丰水年均高80%以上；2000—2020年间耗水量大于有效降雨量有7a，耗水量小于有效降雨量有13a，模拟结果表明全膜双垄沟播技术耗水量与降雨量持平，不会透支土壤水分。

摘要:针对高密度种植作物绿豆精密播种时因理论株距小、合格范围小及系统存在内外干扰导致漏播率高、播种不均匀等问题，研究一种基于IGWO-LADRC的电动绿豆精密播种机控制系统。对排种电机建模，同时提出一种改进灰狼算法（Improved grey wolf optimizer，IGWO）整定线性自抗扰控制器（Linearactive disturbance rejection control，LADRC）的参数，通过与经验法整定PID、经验法整定LADRC、GWO-LADRC 3种排种电机控制方式进行对比，来检验所提出智能控制系统的优势。仿真实验表明：基于IGWO-LADRC的电动绿豆精密播种机控制系统，系统无超调，调节时间为0.57s，无静差，受干扰恢复时间为0.35s，且再次达到稳态后无振荡现象且无静差。台架试验表明：智能电驱动播种相较传统链驱动播种合格指数提升2.75个百分点，重播指数降低0.46个百分点，漏播指数降低2.22个百分点，变异系数降低8.91个百分点，合格株距变异系数降低7.89个百分点；相较传统PID电控播种在各项排种性能指标也更优；合格指数提升2.20个百分点，重播指数降低0.37个百分点，漏播指数降低1.30个百分点，变异系数降低7.28个百分点，合格株距变异系数降低4.47个百分点。均满足国家标准要求。

摘要:甘薯种植多以裸苗移栽为主，对机械化移栽要求较高。针对国内甘薯移栽设备自动化程度低，作业时需要人工喂苗导致劳动强度大、机械化栽插质量不高的问题，结合甘薯裸苗栽植农艺要求，基于预处理苗带喂苗装置和挠性圆盘栽植装置设计了一种甘薯裸苗自动移栽机，结合甘薯裸苗移栽机喂苗装置、挠性圆盘栽植装置和浇水装置自动作业控制需要，设计了基于CAN总线的甘薯裸苗自动移栽机控制系统，能够一次性完成旋耕、起垄、开沟、自动有序喂苗、定株距栽插、镇压覆土、自动浇水、修垄等作业。田间试验表明，机具在目标株距25cm以及作业速度0.25、0.35、0.45m/s的情况下，栽植株距变异系数和栽植深度合格率均达到了标准要求，栽植株距变异系数和栽植姿态合格率受作业速度影响较大，栽植深度受作业速度变化影响较小，在作业速度为0.25m/s时，栽植株距变异系数平均值为10.16%，栽植深度合格率平均值为95.56%，作业性能优于0.35m/s和0.45m/s，栽植姿态合格率平均值为90%。本研究为甘薯裸苗机械化、自动化移栽机械的理论研究和设计提供了新的参考。

摘要:针对插拔式取苗机构单靠取苗爪插入钵体夹取苗时，因受钵体与穴盘之间粘附力和盘根性不佳双重影响，造成取苗成功率低、钵体破碎率高的问题，提出了一种顶夹拔组合式取苗技术，阐述了取苗装置结构和工作原理，开展了顶夹拔组合式取苗试验研究。首先以72孔和128孔黄瓜穴盘苗为试验对象，通过顶压脱盘粘附力试验，测试了不同顶苗速度（10、20、30、40mm/s）下黄瓜苗的脱盘粘附力以及顶压脱离位移，试验结果表明：顶苗速度对于苗钵粘附力及脱离位移影响不大，粘附力与苗钵脱离位移呈正相关，两种规格穴盘苗顶苗脱离位移平均值分布在5.5~6.9mm之间，综合考虑苗盘落水孔直径和顶压脱盘粘附力试验结果，确定顶杆直径为6mm，顶杆顶苗位移需大于5mm。其次以生长周期为25d的72孔黄瓜穴盘苗为试验对象，开展了先顶后取、边顶边取、先插后顶3种取苗模式试验，结果表明：先顶后取模式下取苗成功率和钵体完整率最高。最后以顶杆顶入位移、取苗爪插入苗钵取苗深度及插入取苗速度为试验因素，开展了三因素三水平正交试验，通过极差分析和方差分析得出顶夹拔取苗装置的最优工作参数组合为：顶入位移为15mm、插入苗钵深度为35mm，插入取苗速度为225mm/s，此组合下取苗成功率94.12%，苗钵完整率94.12%，满足了自动取苗高质量要求。

摘要:燕麦是一种粮饲兼用作物，是我国种植业结构调整的重要替代物和改善膳食结构的重要品种。针对我国燕麦生产机械化水平低，各环节发展不均衡，基础研究落后，产业化程度低，影响燕麦产业发展的生产实际，阐述了全球和我国燕麦产业现状，从燕麦全程机械化技术体系角度，分析了燕麦生产全程机械化中的薄弱环节，对国内外燕麦田间育种机械化技术与装备、机械化耕整地技术与装备、机械化播种技术与装备、机械化田间管理技术与装备、机械化收获技术与装备的发展现状进行了综述分析。就现阶段我国燕麦生产全程机械化发展存在的短板问题，建议围绕基础研究、多样化技术与装备研发、新技术推广、标准制定、产业经济效益、自动化和智能化装备等方面进行深入研究，助推燕麦产业机械化进程，促进燕麦产业标准化、产业化。研究可为我国燕麦产业的发展提供参考。

摘要:针对西南丘陵山区机械化生产体系不完善、生产模式复杂多样、缺乏系统评价等问题，以农业经营主体为研究对象，从规模适度-生产高效-生态友好等角度构建“农田+农机+农艺+信息”四融合的西南丘陵山区机械化生产系统及模式评价体系，包含农田宜机化、适度规模经营、农机配备质量、农机装备智能化程度、农机生产效益和耕地健康6维度及15个三级指标。应用层次分析法和CRITIC法确定权重；以农田禀赋为基础、机械装备为核心、规模化效益为导向选取西南地区小麦/玉米机械化生产4种典型模式进行评价比较。结果表明：普通农户关键环节机械化生产模式（M1）下地块较小且地势起伏大，机具只能使用小型、低效率机械；化肥与农药施用量高于标准值，其经营规模与发展模式不可持续；家庭农场带状复合种植机械化生产模式（M2）下实现农田连片经营与田间生产全程机械化，然而带状复合种植收获机具技术尚不成熟，导致模式整体作业效率低于合作社模式，但该模式可提高土地利用率、实现粮食增产，适宜在家庭农场中推广；合作社“全程机械化+数字化”生产模式（M3）下，大中型机械在宜机化改造后的农田中充分发挥作业效率和燃油效率优势，同时产后干燥与初加工处理提升粮食质量和效益，实现了产前、产中、产后全过程机械化，此外数字化管理系统有效提升农业管理和机具使用效率，该模式适宜在丘陵山区合作社及部分家庭农场中大力推广；大型合作社种养循环全程机械化生产模式（M4）在全程高效机械赋能的基础上，实现了种养结合的农业产业链，合作社生产的青贮秸秆销售给奶牛场做加工饲料，奶牛产出的有机肥供给合作社进行循环利用，该模式实现生态经济耕作，适宜在部分养殖大县中进行推广。4种模式的综合评价值分别为：0.31、0.67、0.86和0.79，排序从大到小依次为：M3、M4、M2、M1；评价结果符合现实情况，该指标体系能够客观评价各机械化生产模式特点，可为西南丘陵山区各经营主体机械化生产模式选择及改进提供理论基础。

摘要:由于丘陵山区地形地貌、农田规模和地块条件的特殊性，缺乏小麦玉米收获机械科学选型方法，特别是对地形条件和安全性考虑不足，导致部分收获机械在丘陵山区的作业适应性、通过性差，损失率偏高。为提高小麦玉米收获机械的适应性，降低机收损失率，实现安全绿色高效生产，本文秉持先进适用、轻简高效、绿色环保、安全舒适等基本原则，在农机选型理论基础上，通过实地调研和专家咨询，基于定性分析与定量分析相结合、理论与实际相结合、农机与农艺相融合的方法，采用层次分析法构建了由能耗、作业效率、作业效果、作业性能、舒适性、安全性等6个二级指标、16个三级指标组成的丘陵山区小麦/玉米收获机械选型评价指标体系，根据专家调查法及相关研究确定评价指标权重。结合田间试验和实地调研，在四川省三台县对J-2.5型（Ⅰ）、L-3.5型（Ⅱ）、W-4.0型（Ⅲ）、S-4C型（Ⅳ）、A-5.0ZA型（Ⅴ）、W-6.0EA型（Ⅵ）等6种小麦收获机进行选型评价验证。研究结果表明，6种小麦收获机的综合评价值分别为0.71、0.43、0.50、0.73、0.45和0.39，其效果排序依次为Ⅳ、Ⅰ、Ⅲ、Ⅴ、Ⅱ、Ⅵ。评价结果符合农户实际使用情况，说明该评价指标体系在西南丘陵山区具有较好的科学性和适用性，可为有关管理部门和农户进行小麦收获机械选型提供科学依据，并能为农机科研单位、生产企业改型、研制适宜于丘陵山区的小麦玉米收获机提供参考。

摘要:玉米清选损失监测受清选脱出物种类多样、环境噪声复杂等影响严重，为了解决清选损失监测精度差、效率低的问题，设计了一款基于最小能量准则EMD（Empirical mode decomposition）去噪方法的清选损失监测传感器，实现了对采集信号中的振动、工噪和杂余等信号分离。利用Matlab仿真对模拟信号进行去噪，与小波去噪、低通滤波法和移动平均法3种去噪方法相比，基于最小能量准则EMD去噪方法在不同信噪比下均方根误差（RMSE）最小，为0.1698，信噪比（SNR）最高，为12.7453，处理后的信号最接近原始信号。为验证该方法的实用性，以籽粒损失率分别为0、5%、10%、15%和20%的冲击样本开展损失率监测传感器台架试验，结果表明：该传感器最小检测误差为1.8%，最大检测误差为3.9%，对比小波去噪、低通滤波法和移动平均法3种去噪方法所得试验数据，最小能量准则EMD去噪方法的平均误差分别减小了2.12、4.40、6.52个百分点，与仿真试验结果一致。该研究对于提高玉米清选损失率检测精度特别是信号处理过程中去噪方法的研究具有重要意义。

摘要:针对甘薯秧蔓收获过程中输送通道堵塞、功耗大、作业参数采集难等问题，研究设计了在不同喂入速度、夹持输送速度和切割速度下甘薯秧蔓收获特性试验装置。试验装置由喂入装置、割台装置和控制系统组成，喂入速度、夹持输送速度和切割速度可调整。以秧蔓收净率、切割力和切割扭矩为目标值，对喂入速度、夹持输送速比和切割速度等影响因素进行了中心组合试验和验证试验。建立了响应面数学模型，分析了各因素对作业性能的影响，同时，对影响因素进行了综合优化。试验结果表明：收净率影响显著性主次顺序为夹持输送速比、喂入速度、切割速度，切割力和切割扭矩影响显著性主次顺序为切割速度、夹持输送速比、喂入速度；其最优工作参数组合为喂入速度0.55m/s、夹持输送速比1.48、切割速度1.50m/s时，收净率为91.0%、切割力为152.89N、切割扭矩为5.87N·m，验证试验表明实测值与理论优化值误差小于5%。

摘要:针对国内苹果园人工采收效率低和损伤率高的问题，设计了一种苹果采收平台输送装置，实现苹果自动输送作业。首先通过对苹果输送过程进行运动学分析，确定影响苹果机械损伤的主要因素及各因素的试验取值范围。其次根据Box-Behnken试验设计原理，以输送速度、果托倾角、果托形状为试验因素，以损伤率为试验指标，对苹果采收平台输送装置的作业参数进行试验研究，建立试验指标与试验因素之间的回归模型。最后分析了各因素对试验指标的影响规律，并根据回归模型对试验因素进行综合优化。试验结果表明：当输送速度为0.2m/s、果托倾角为30°、果托形状为圆台体时，苹果损伤率为3.69%，苹果机械损伤明显低于未经参数优化的苹果采收平台输送装置，输送作业效果最好。研究结果可为苹果园采收平台的结构优化和输送作业参数控制提供参考。

摘要:谷物水分的快速测量对谷物准确测产、粮食快速收储、精准农业实施具有重要意义。针对联合收获机动态作业条件下小麦水分检测稳定性差、测量精度低等问题，基于小麦介电特性原理，设计一种联合收获机水分在线检测装置，提出一种动态连续取样、静态间歇测量的新方法，实现了联合收获机作业条件下，在线快速稳定检测小麦含水率。在线检测装置由机械动态取样部分、电机控制模块、传感器模块、数据采集模块、卫星定位模块和显示终端组成。其中传感器模块包括水分传感器、温度传感器和料位传感器。开展了静态验证试验和田间动态验证试验。试验结果表明，静态条件下，含水率在线检测误差在3%以内；在田间动态变化条件下，建立了基于介电常数和温度因子的水分检测模型，实测值和检测值相关系数达到0.92，在线检测误差小于5%。采用动态连续采样、静态间歇测量的方法显著提高了含水率在线检测的精度，为实现小麦精准生产提供了一种快速测量手段。

摘要:单摆铲栅收获装置的驱动转矩为4组单体转矩的耦合叠加且随负载周期变化，最大驱动转矩及转矩波动度直接影响了拖拉机功率匹配与功率利用效率。为研究收获装置驱动转矩特性，在工作单体受力分析基础上建立了单体转矩、驱动转矩、比功耗解析方程，结合离散元仿真分析了收获装置驱动转矩时域响应特点：单体转矩呈现每周期双峰、相邻周期强弱变化规律，受组间振动平衡与土壤粘塑性作用，驱动转矩呈现每周期双峰、相邻周期微变的规律，峰值约为单体转矩的1.2~2.3倍。为明确相关参数对驱动转矩的影响，开展了四因素三水平Box-Behnken仿真试验，建立了最大驱动转矩、转矩波动度、比功耗预测数学模型，仿真试验结果表明：振幅、振动频率、挖掘深度、前进速度、振幅与振动频率交互项均是最大驱动转矩、比功耗的主要影响因素，振动频率、挖掘深度对转矩波动度有较大影响。甘草收获田间试验结果表明：当挖掘深度为450~500mm时（工况1），驱动转矩呈现每周期双峰、相邻周期强弱变化的规律，最大驱动转矩为797.17N·m、转矩波动度为2.54、比功耗为122.06kJ/m3、收净率为96.42%；当挖掘深度为350~400mm时（工况2），最大驱动转矩较工况1下降约39.44%，转矩波动度下降约27.95%，比功耗与收净率基本不变。该研究可为单摆铲栅收获装置结构参数优化及根茎作物振动减阻节能收获研究提供参考。

摘要:基于聚类分析的数据挖掘技术能够推动农业的精准生产、精细管理和精准营销，对于实现农业的智能机械化、精准化，进而促进农业的高效化和现代化具有重要价值。首先对基于聚类分析的数据挖掘技术内涵及方法体系作了阐述，包括特征选择及特征提取、距离度量、聚类算法分类、聚类性能评价指标4方面；进而梳理了目前聚类分析在农业领域的动植物遗传繁育数据挖掘、农田分区精准管理、农产品品质评价、农产品市场细分、农户异质性分析与精准服务5大方向中的应用研究，最后对农业领域的聚类分析进行了总结与展望。

摘要:为了分析樱桃树叶片的形态结构，为樱桃树冠层光照分布及樱桃果树整形修剪提供理论基础，提出了一种基于改进Harris角点检测及NURBS曲线的樱桃树叶片重建方法。利用中值滤波法及经典边缘检测算法对获得的原始樱桃树叶片图像进行预处理，得到树叶轮廓。针对传统NUBRS曲线原理重构轮廓时无法构成闭合曲面，特征点之间相互干扰等问题，提出了一种新的算法来重构轮廓。该算法首先将特征点分为左右两部分，分别重建左右两侧轮廓，再将两者连接得到完整的轮廓;其次运用改进的Harris角点检测法提取角点来作为特征点；再次，通过检测窗口中心点灰度与其周围n邻域内其他像素点灰度的相似程度，计算灰度之差来设定一个阈值，并根据该阈值范围提取角点；最后，根据虚拟轮廓构建虚拟叶片。实验结果表明，改进后的算法大大减少了计算量，平均消耗时间由4.61s减少到2.30s。本文方法较真实地重构了樱桃树叶片边缘形状，为樱桃树冠层光照分布计算提供了技术支持。

摘要:利用土壤含水率与近红外光谱土壤反射率和土壤电导率三者之间的关系，以土壤含水率为中间变量，间接表达土壤光谱反射率和土壤电导率之间的关系。土壤含水率与土壤光谱反射率存在指数关系，土壤含水率与土壤电导率存在线性关系，消除中间变量（土壤含水率），得到土壤光谱反射率和土壤电导率之间的关系。以土壤水分敏感波段1450nm作为研究对象，研究土壤电导率的预测模型，分别建立指数预测模型和对数预测模型，并分别对两种模型进行验证。本文实验建模集样本72个，验证集样本48个，土壤电导率对数预测模型R2达0.80，土壤电导率指数预测模型R2达0.85，预测效果均可满足农田电导率估算，但对数模型在土壤电导率较低区间预测效果不理想，因此土壤电导率指数预测模型预测效果优于对数模型的预测效果。研究结果表明，土壤光谱反射率预测土壤电导率的方案可行，并为光谱信息预测土壤电导率提供了新思路。

摘要:为实现农田生态系统碳通量动态监测，提出一种基于Landsat系列多源遥感数据的农田生态系统碳通量估算方法。以美国东北部内布拉斯加州大学农业研发中心的3块试验田地为研究区域，并结合AmeriFlux公开的对应通量站点数据进行后续建模分析。从气候变量、土壤性质、植物性状3方面综合出发，优选与农田生态系统碳通量密切相关的遥感因子，构建覆盖农田生态过程关键环节的全遥感要素数据集。随后，构建基于随机森林(Random forest，RF)的农田碳通量回归预测模型，相比于岭回归模型和套索模型，该模型在农田生态系统碳通量估算方面效果更优，其决定系数(Coefficient of determination，R2)达到0.94，均方根误差（RMSE）为4.281g/(m2·d)。基于随机森林模型进行因子的重要性分析可知，DVI、 NDWI、MSAVI、NRI、NDVI对碳通量估算的贡献度分别为35.6%、25.8%、12.2%、7.8%、5.2%。在以上研究基础上，通过农田生态系统碳收支时空演变特性分析可知，内布拉斯加州2013年作物生育期内的7、8月时农田碳汇能力最强，在种植初期大豆和玉米均呈现弱碳源，且玉米的碳源能力更强，在生长高峰期时玉米和大豆均呈碳汇，且玉米碳汇能力更强。本研究为农田生态系统碳收支精准估算，进而指导农业生产提供理论支持。

摘要:为提高对樱桃果实识别的准确率，提升果园自动采摘机器人的工作效率，使用采集到的樱桃原始图像以及其搭配不同数据增强方式得到的数据图像共1816幅建立数据集，按照8∶2将数据集划分成训练集与测试集。基于深度学习网络，利用YOLO v5模型分别对不同数据增强方式以及组合增强方式扩增后的樱桃数据集进行识别检测，结果表明离线增强与在线增强均对模型精度提升有一定的正向促进作用，其中采用离线数据增强策略能够显著且稳定的增加检测精度，在线数据增强策略能够小幅度提高检测精度，同时使用离线增强以及在线增强能够最大幅度的提升平均检测精度。针对樱桃果实之间相互遮挡以及图像中的小目标樱桃检测难等导致自然环境下樱桃果实检测精度低的问题，本文将YOLO v5的骨干网络进行改动，增添具有注意力机制的Transformer模块，Neck结构由原来的PAFPN改成可以进行双向加权融合的BiFPN，Head结构增加了浅层下采样的P2模块，提出一种基于改进YOLO v5的自然环境下樱桃果实的识别网络。实验结果表明：相比于其他已有模型以及单一结构改进后的YOLO v5模型，本文提出的综合改进模型具有更高的检测精度，使平均精度均值2提高了29个百分点。结果表明该方法有效的增强了识别过程中特征融合的效率和精度，显著地提高了樱桃果实的检测效果。同时，本文将训练好的网络模型部署到安卓(Android)平台上。该系统使用简洁，用户设备环境要求不高，具有一定的实用性，可在大田环境下对樱桃果实进行准确检测，能够很好地满足实时检测樱桃果实的需求，也为自动采摘等实际应用奠定了基础。

摘要:为减少水分、粒度对传统方式选取特征波长建立的土壤有机质预测模型的影响，本文提出新的特征波长提取方法。采集中国农业大学上庄实验站土壤样本60份，将样本自然风干后一分为二，一份配成5个粒度梯度（粒径2~2.5mm、1.43~2mm、1~1.43mm、0.6~1mm、0~0.6mm），另一份过0.6mm筛后配成5个水分梯度（含水率5%、10%、15%、20%、25%）。通过标准仪器分别获取土壤有机质含量真值和土壤光谱信息，使用随机蛙跳算法进行特征波长提取，每个水分、粒度梯度下分别选取7个与土壤有机质含量真值相关性较高的波长作为对应梯度下选取的特征波长，分别建立多元线性回归（MLR）、偏最小二乘（PLS）、随机森林（RF）模型，结果表明：随着含水率增高，3种模型的建模集和预测集决定系数R2基本呈减小趋势；在2~2.5mm粒度梯度下，3种模型的建模集和预测集R2最低，在0~0.6mm梯度下，建模集和预测集R2最高，其余梯度下，建模集和预测集R2接近。结合滤光片带通范围（±15nm），挑选出水分梯度下相同或者接近的8个土壤有机质特征波长，粒度梯度下选取6个特征波长，最终结合化学键特性在水分梯度和粒度梯度下确定的14个特征波长下剔除了6个，确定8个特征波长：932、999、1083、1191、1316、1356、1583、1626nm。分别建立MLR、PLS、RF模型，结果表明：最终选取的有机质特征波长建立的3种模型建模集R2均不低于0.8、预测集R2均不低于0.75，其中PLS预测效果最佳，建模集、预测集R2分别为0.8809、0.8402。本研究所确定的有机质特征波长建立的模型具有更好的适用性和预测效果，相比于传统方式，一定程度上消除水分、粒度对预测的影响。

摘要:为快速获取作物的生长状态信息及时指导农业生产，基于作物生理生化光谱学响应机理，设计了基于光环境校正的便携作物叶绿素检测装置。装置测量以610、680、730、760、810、860nm为中心，20nm带宽的反射光谱以及环境光照光谱数据，计算植被指数并预测植物叶绿素含量，在环境光照强度较差时使用主动补光灯进行补光，并对补光条件下环境光照强度进行校正。实验表明GPS定位在纬度最大漂移为6.2m、经度最大漂移为4.9m；光谱传感器6个波段的光强响应与照度计测量值之间的决定系数均超过0.99；标定的2块光谱传感器的匹配系数在610nm和860nm波段分别为0.743、1.035。建立了610nm和860nm波段补光强度与测量距离间的拟合模型用于光环境校正；使用无纺布进行了叶绿素梯度实验，建立了植被指数NDVI与植物叶绿素含量的数学模型，在较差光环境条件下不进行补光的模型决定系数为0.685，补光并进行校正情况下模型决定系数为0.965。

摘要:为实现快速、无损、实时监测不同灌溉处理下棉花植株叶面积指数，借助高光谱遥感技术获取了棉花植株4个生育期的冠层反射率，同时获取每株棉花的叶面积指数，用一阶导数、二阶导数、标准正态变换，多元散射校正、小波分析等光谱预处理方法，经过连续投影算法提取特征波段，用偏最小二乘法建立4个生育期（总体）和各生育期的高光谱估算模型。对比6种预处理方法在4个生育期和各生育期建模精度表明，4个生育期（总体）、蕾期、花期、花铃期的小波分解尺度为4、2、8、2，模型分别为CWT-SPA-PLS、CWT-FD-SPA-PLS、CWT-SPA-PLS、CWT-FD-SPA-PLS时可取得较好的精度；经二阶导数处理后，铃期可取得较好的结果，R2和RPD分别0.973、5.3295，优于其他预处理。试验结果表明，利用预处理方法尤其是小波分析方法得到的光谱信息可有效估测棉花4个生育期（总体）和各生育期的叶面积指数。

摘要:合理的果树冠层结构和栽培密度可提高其冠层内光截获量，对提升果实产量和质量有重要影响。本文以细纺锤形樱桃树为研究对象，构建了基于三维点云的群体樱桃树冠层光照分布预测模型。使用Azure Kinect DK相机获取群体樱桃树三维点云数据，通过点云数据预处理得到完整的群体樱桃树三维点云数据。在冠层尺度内，对樱桃树冠层点云数据进行分层，提取不同区域的点云颜色特征。提出基于Delaunay三角化凹包算法的点云投影面积计算方法，通过凹包边界点提取和向量积叉乘，计算不同区域的点云投影面积。以点云颜色特征和相对投影面积特征为输入，以实测相对光照强度为输出，建立群体樱桃树冠层光照分布预测模型。试验结果表明，该模型能够较为准确地预测樱桃树冠层内的光照分布，预测值与实际值决定系数平均值为0.885，均方根误差为0.0716。研究结果可为樱桃树合理的种植密度管理及樱桃树休眠期自动化剪枝等提供技术支持。

摘要:为研究温室内番茄冠层作物水分胁迫指数（CWSI）问题，通过布设多参数传感器，实时获取温室内外各环境参数。利用灰度关联分析，计算各环境参数与番茄冠层CWSI的关联度，根据关联度对环境参数进行排序，同时考虑对模型精度的影响，最终从9个环境参数中选取7个作为模型输入，建立基于LightGBM的温室番茄冠层CWSI预测模型。结合贝叶斯算法优化其中的关键参数，将模型预测结果与通过Jones经验公式计算出的CWSI做相关性分析，在相同的运算环境下，分别与GBRT和SVR模型对比。试验结果表明，基于贝叶斯优化LightGBM模型的决定系数（R2）、平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和运算时间分别为0.9601、0.0218、0.0314和0.0518s，与GBRT和SVR模型相比，其R2分别提高2.14%和14.05%，MAE分别降低0.0093和0.0612，RMSE分别降低0.0097和0.0591，时间分别缩短0.0459s和0.0612s。表明本研究提出的LightGBM模型性能更有效地提高了温室番茄冠层CWSI的预测精度，为实现温室番茄按需灌溉提供了参考。

摘要:反刍动物通过向大气释放甲烷气体导致全球变暖，甲烷作为全球第二大温室气体，其排放带来的温室效应相当于CO2的25倍。国内外反刍动物甲烷排放核算方法和监测技术正向着全面化、智能化和管控精准化的方向发展。为了监测反刍动物甲烷排放量，为畜禽养殖业甲烷减排核算提供参考，寻找合适的反刍动物甲烷排放核算及监测方法成为当前相关学者研究的热点。本文主要对反刍动物温室气体甲烷排放来源、核算方法、监测技术的应用现状等内容进行阐述。参考国内外相关畜禽养殖业甲烷排放等相关文献，比较了OECD（经济合作与发展组织）法、IPCC（联合国政府间气候变化专门委员会）系数法、省级温室气体清单编制指南和生命周期评价法(LCA)的优缺点。重点对比分析了呼吸面罩和头箱监测法、红外光谱技术监测法、呼吸代谢室监测法等7种方法的反刍动物甲烷排放监测技术应用研究进展，以期为推动国内反刍动物温室气体甲烷监测技术发展和减排工作提供参考与借鉴。

摘要:生物质炉具是通过生物质燃烧提供热量的环保型炉具，具有高效、环保、热效率高、烟尘排放低等优点，被广泛应用于民用热水、建筑采暖和工业热力等领域中，在我国有着悠久的历史和广泛的基础。然而，市面上现存的生物质炉具由于技术限制，在燃烧过程中难以保证生物质燃料充分燃烧，存在锅炉热效率低及污染环境问题；故本文设计了一种基于变压射流燃烧技术的生物质成型燃烧炉具，即在燃烧过程中，2个进气机构所形成的一次风和二次风在炉体中以自旋、整体旋或者二者叠加的方式存在，通过改变两次风的风量比例、进气位置、充气角度，在炉具内形成不同的风压射流，以强化热质传递，确保燃尽效果，在燃烧过程中有效控制氮氧化物的生成与排放。燃料燃烧试验结果表明：玉米秸秆燃烧热效率为85.97%，底灰结渣率为3.42%，生物质颗粒燃烧较充分；SO2排放量为18.34mg/m3，NOx排放量为91.45mg/m3，CO体积分数为0.092%，污染物排放量符合国家标准；锅炉具有较好的稳定性，满足设计要求。

摘要:我国葡萄产量逐年上升，田间葡萄品质检测有益于提高葡萄收获后流入市场的经济效益。传统田间葡萄品质检测主要依靠人工进行破坏性检测，存在经验差异导致的误差。随着深度学习、图像检测技术的发展，基于机器视觉的田间葡萄品质检测克服了传统人工检测的局限性，以快速精准、实时无损检测的优势得到了大量应用。葡萄品种不同，衡量其内、外在品质评级的指标也不同。本文根据葡萄品种与品质评价指标，从品种的机器视觉检测方法、品质的机器视觉检测方法展开，对国内外基于机器视觉技术的田间葡萄品质无损检测相关研究进行系统性分析与总结。总结了不同机器视觉检测方法对葡萄品质指标检测的优缺点，并对田间葡萄品质无损检测研究面临的问题进行了讨论，指出了今后的发展趋势与研究方向。

摘要:针对发芽马铃薯在线检测需求，提出使用轻量级卷积神经网络对发芽薯进行检测。首先将获取的马铃薯样本基于分级线进行图像采集，经过数据增强扩充样本。搭建Shuffle-Net轻量级卷积神经网络，对比了不同学习率与学习率衰减策略对模型的影响。试验发现，当学习率为0.001，衰减策略为W-EP时表现最佳，发芽薯与健康薯的总体识别准确率为97.8%，单个样本识别时间为0.14s，模型内存占用量为5.2MB。对实验结果进行评价，查准率为98.0%，查全率为97.1%，特异性为98.4%，调和均值为97.5%。选择VGG11、Alex-Net、Res-Net101模型与本文模型进行对比，发现本文模型识别准确率较VGG11与Alex-Net有大幅度提升，单个样本识别速度较Res-Net101提高5倍、较VGG11提高近7倍，模型体量较VGG11、Alex-Net、Res-Net101大幅度减少。将模型内部卷积进行了可视化分析并对结果进行了误判分析，发现当芽体颜色暗、较短且处于薯体边缘的情况下，会造成误判。由此可得本实验模型实现了发芽薯准确、有效的识别，同时还具有识别速度快、体量小、移植性强的优点，可为农产品外部无损检测分级提供理论支撑。

摘要:糖度是西瓜分级的重要指标之一，针对传统西瓜检测方法的弊端，探讨了声学特性结合机器学习用于西瓜无损检测与分级的可行性。设计了西瓜声学检测系统，采集了不同批次样本的时域信号。时域信号经归一化处理后，采用快速傅里叶变换得到频域信号，并对其进行去趋势预处理。采用主成分分析提取了频域信号主成分，其中前3个主成分累计方差贡献率为95.32%，第1主成分和第2主成分对不同等级样本具有可分性。利用4种不同的机器学习算法建立了西瓜全变量分级模型，验证集分类准确率均达到66%以上。使用稳定竞争性自适应加权算法提取了特征变量，减少了约84%的变量数，使用优化后的特征变量建立的分类模型，性能均得到了较好的提升，其中支持向量机模型取得了最高的验证集准确率（95.56%）、F1分数（96%）和Kappa系数（93%）。结果表明，声学特性结合机器学习的方法，对西瓜进行无损检测和分级是可行的。该研究为西瓜无损检测和分级提供了可行的技术方案。

摘要:针对拖挂式大载荷特种车辆作业自动化以及高精度安全作业需求，以大载荷牵引车为对象，设计了一套拖挂式机组自主导航控制系统。车载程控系统采用模块化分布式系统，通过CAN总线实现系统内各模块间通信，远程运管平台与车载程控终端之间采用TCP协议进行数据通信，实现远程运管平台与车载程控系统间信息交互。建立拖挂式特种车辆的运动学模型，分析牵引作业时被牵引机具的牵引状态和最小转弯半径。针对传统纯追踪算法中固定前视距离缺陷，本文根据当前牵引车实时速度、追踪路径曲率、航向等信息动态计算前视距离，将固定前视距离改进为动态前视距离追踪，由单参数变为多参数进行优化控制参数，显著提高了轨迹追踪精度；使用随机森林算法对轨迹追踪数据进行特征提取，根据各个特征重要性指标权重，修改算法参数。在试验场地为水平倾斜度最大为2°的空旷的水泥跑道上，牵引车质量2t，被牵引机具质量10t、长22m，且牵引机组设计要求最大行驶速度为6km/h、最大横向偏差为50cm。根据复杂路径试验与数据分析，系统纠偏响应时延最大为84ms，牵引机组绝对横向误差最大为37.14cm，平均绝对误差为14.91cm，满足大载荷拖挂作业中的实际应用要求。

摘要:为研究拖拉机旋耕作业载荷对动力输出传动系振动特性的影响，采用系统动力学建模、台架试验验证、田间试验与仿真分析相结合的方法加以分析。首先，在分析动力输出传动系结构的基础上，建立了描述其载荷传递机理的扭振耦合空间动力学模型，此模型详细考虑了横向和垂向的齿轮啮合传递效应。其次，利用拖拉机PTO加载试验台对模型的仿真结果进行试验验证，验证结果表明：横向和垂向的啮合频率误差最大分别为4.24%和5.12%，满足建模要求。然后，搭建了由无线扭矩传感器、北斗定位系统等组成的作业数据采集系统，分别采集了拖拉机在L1（2.07km/h）、L2（3.10km/h）、L3（5.29km/h）常用挡位下的田间旋耕作业数据，田间试验结果表明：旋耕作业的载荷水平和波动范围均随着作业挡位、行驶速度的升高而增大。最后，利用所建立的动力学模型仿真分析了不同作业挡位PTO负荷对齿轮传递特性的影响，结果表明：拖拉机旋耕作业挡位越高，由PTO载荷波动所引起的传动系振动位移越大，而且主要体现在横向振动。

摘要:集成化智能操纵台为高端农机的核心共性部件，广泛应用于拖拉机、喷雾机、收获机等大型农机装备，作为与驾驶员直接接触的媒介，对驾驶员的身心健康具有直接影响。针对驾驶员田间作业强度大、心理负荷高的问题，按照驾驶员主动健康要求，选择国产典型操纵台，基于感性工学理论，构建心理负荷指标体系，开展拖拉机智能操纵台的静态人机半物理试验，建立心理负荷主成分模型，优化设计面向最低心理负荷的操纵台。首先，构建心理负荷评价体系，基于国产大型拖拉机实机搭建人机半物理试验台，选择实际犁耕工况的驾驶员操控视频，设计试验方案；其次，选择10名具有驾驶经验的拖拉机驾驶员进行试验，记录心理负荷各指标数据；再次，根据试验数据进行心理负荷主成分建模，分析操纵台优化前的心理负荷设计缺陷；最后，基于主成分分析结果，面向心理负荷最小化要求，应用人机工程学理论从界面元素分布、元素颜色、元素形状等方面优化操纵台，得到优化后的操纵台并进行试验验证。结果表明，驾驶员的心理负荷主要由疲劳感受因素与疲劳缓解因素叠加而成；优化前操纵台的心理舒适性平均分为0.403，其中，疲劳感受因素的主要方面为视觉及头颈疲劳（权重为0.458），疲劳缓解因素的主要方面为作业自我效能感受（权重为0.578）；优化后的操纵台心理舒适性平均分提升为2.048，能显著缓解心理负荷。本文研究成果可为当前智能拖拉机驾驶舒适性设计提供一定参考依据，助力补齐农机装备主动健康理论短板。

摘要:电动拖拉机作为农业节能减排的重要工具，也是未来农机装备产品的发展和转型方向之一，国内外进行了大量技术研究与产品尝试。从电动拖拉机技术角度入手，对电动拖拉机发展的各个阶段及其典型产品进行了梳理，总结了各发展阶段的技术特点与影响电动拖拉机技术发展的主要因素。基于国内外现有研究成果，对电动拖拉机研究的方案与设计技术、控制技术、仿真与试验技术的研究现状进行了分析，总结了各方向现有研究成果的特点。结合发展经历与研究现状，对未来电动拖拉机产品与技术的发展方向进行了展望。