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| 1 | 基于WSN的温室CO_2气肥优化调控系统研究显示文摘CO_2是植物进行光合作用的重要原料,合理增施可提高作物的光合速率。为实现温室CO_2气肥的精细管理,设计了基于无线传感器网络(WSN)的温室CO_2气肥调控系统。该系统由监控节点、智能网关和远程管理软件组成,其中监控节点能够自动实时监测温室环境信息(CO_2浓度、光照强度、空气温湿度和土壤温湿度),并控制CO_2增施气阀的开关;智能网关不仅能实现监控节点与远程管理软件之间的通信,还可在本地实现对温室环境信息的显示与存储,以及CO_2增施调控等操作;远程管理软件除了具备基本的数据接收、存储和查询功能外,还可通过建立的光合速率预测模型对CO_2气肥实现远程自动调控。本文以番茄为研究对象,采用开发的系统实时获取环境信息,使用LI-6400XT光合速率仪获取单叶净光合速率,建立了基于支持向量机(SVM)的番茄光合速率预测模型。为了提高预测模型的通用性,实验将苗后期番茄在4个CO_2浓度梯度进行培育,其中C1、C2、C3分别进行700、1 000、1 300μmol/mol浓度的CO_2增施,CK为对照组(CO_2浓度约为450μmol/mol)。数据分析采用SVM算法,以多种环境信息作为输入变量,以单叶净光合速率作为输出变量,得到光合速率预测模型。经过测试与验证,CO_2浓度调控系统能够稳定可靠地采集温室环境信息,适合应用在温室环境中;光合速率模型预测值和实测值相关系数为0.981 5,均方根误差为1.092 5μmol/(m^2·s),具有较好的预测效果,为温室番茄CO_2定量增施调控提供了依据。 | 季宇寒 李婷 张漫 沙莎 | 2015 | 农业机械学报2015，46，S1： | 10 |
| 2 | 基于激光雷达的巡检机器人导航系统研究显示文摘智能巡检机器人能够高效、可靠地完成巡检任务,降低工作人员的劳动强度,准确、稳定的导航定位是巡检机器人执行巡检任务的基础。本文研究了基于激光雷达的巡检机器人导航系统,可实现机器人在室内外环境下的地图建立、路径规划和导航定位。导航系统由远程监控平台与巡检机器人组成,远程监控平台发布巡检任务、监控机器人状态、查询与存储检测数据,巡检机器人可实现自主导航定位、遍历检测点、执行数据采集等巡检任务,二者通过无线网络实现远程数据交互。融合激光雷达与编码器信息,使用高鲁棒性Gmapping算法建立二维环境地图。根据地图与检测点信息,采用分支界定算法搜索最优巡检路线,以减少巡检时间和能源消耗。使用自适应蒙特卡罗定位(AMCL)算法估计机器人位置和姿态,结合巡检路线,进行导航定位。根据横向偏差与航向偏差,通过经典的PID算法完成机器人驱动控制。机器人搭载可见光相机与红外相机,可对目标进行可见光通道与红外通道的融合图像检测。对巡检机器人进行了室内导航定位试验,试验结果表明,在1 m/s的速度下,位置与航向偏差的平均绝对误差(MAE)分别小于5 cm和1.1°,标准差(SD)分别小于5 cm和1.5°,能够满足巡检导航定位的要求。 | 季宇寒 李寒 张漫 王琪 贾稼 王库 | 2018 | 农业机械学报2018，49，2： | 50 |
| 3 | 温室绿熟番茄机器视觉检测方法显示文摘针对基于可见光图像对绿色番茄进行识别过程中,光线不均造成的阴影等会影响果实的识别、枝干和叶片对果实的遮挡以及果实之间的遮挡对果实识别的影响等难题,该文对基于机器视觉的绿色番茄检测方法进行研究。首先通过快速归一化互相关函数(FNCC,fast normalized cross correlation)方法对果实的潜在区域进行检测,再通过基于直方图信息的区域分类器对果实潜在区域进行分类,判别该区域是否属于绿色果实,并对非果实区域进行滤除,估计果实区域的个数。与此同时,基于颜色分析对输入图像进行分割,并通过霍夫变换圆检测绿色果实的位置。最终对基于FNCC和霍夫变换圆检测方法的检测结果进行融合,实现对绿色番茄果实的检测。当绿色果实和红色果实同时存在时,将绿色果实检测结果与基于局部极大值法和随机圆环变换检测圆算法的红色番茄果实检测结果进行合并。算法通过有机结合纹理信息、颜色信息及番茄的形状信息,对绿色番茄果实进行了检测,解决了绿色番茄与叶子、茎秆等背景颜色接近等难题。文中共使用了70幅番茄图像,其中35幅图像作为训练集图像,35幅作为验证集图像。所提出算法对训练集图像中的83个果实的检测正确率为89.2%,对验证集图像中105个果实的检测正确率为86.7%,为番茄采摘机器人采摘红色和绿色成熟番茄奠定了基础。 | 李寒 张漫 高宇 李民赞 季宇寒 | 2017 | 农业工程学报2017，33，S1： | 32 |
| 4 | 基于BP神经网络算法的温室番茄CO_2增施策略优化显示文摘CO2浓度是植物光合作用的主要原料之一,确定植株生长阶段的最适CO2浓度需求量,对日光温室内CO2浓度调控具有重要意义。以开花期番茄植株为研究对象,将定植后的番茄分为4个CO2浓度梯度处理组,其中,C1、C2、C3处理组CO2增施摩尔比分别为(700±50)、(1000±50)、(1300±50)txmol/mol,CK处理组为温室内自然状态下C0:摩尔比(约450μmol/mol)。实验利用无线传感器网络节点实时监测温室环境因子,包括空气温湿度、光照强度和c0:浓度;利用LI-6400XT型便携式光合速率仪进行光合日动态和环境因子交互影响实验测定。光合日动态组间差异性研究表明,对开花期番茄增施1000—1300Ixmol/mol的CO2时,可使番茄单叶净光合速率提高约37.13%-40,42%。以环境因子为输人参数,建立基于BP神经网络的光合速率预测模型,用于不同CO2浓度梯度下的光合日动态预测。结果表明,模型训练集和测试集的相关系数分别为0.98和0.93,预测精度较高;C1、C2、C3和CK处理组的日动态预测相关系数分别为0.96、0.94、0.78和0.96,与实测结果吻合度较高且相对误差较小,因此该模型可以为可变环境下的番茄光合日变化动态预测提供依据。 | 张漫 李婷 季宇寒 沙莎 蒋毅琼 李民赞 | 2015 | 农业机械学报2015，46，8： | 30 |
| 5 | 基于几何形态学与迭代随机圆的番茄识别方法显示文摘为解决番茄采摘机器人作业过程中果实识别不准确的问题,提出一种基于几何形态学和迭代随机圆相结合的目标提取算法,该算法可对图像中粘连的果实进行有效分割与识别。首先,以串收番茄佳西娜为研究对象,使用RGB相机采集图像;其次,对图像进行Canny边缘检测操作,获得果实边缘轮廓点;然后,对果实边缘轮廓点进行基于几何形态学的处理,获得果实轮廓点;最后,对果实轮廓点分组处理后,进行迭代随机圆的处理,得到果实识别结果。对该算法的正确率和准确率进行了验证,结果表明,果实识别正确率为85.1%,果实识别准确率为79.1%,此算法在一定程度上解决了复杂环境下多个果实粘连或被少量遮挡情况下的果实分割问题。 | 孙建桐 孙意凡 赵然 季宇寒 张漫 李寒 | 2019 | 农业机械学报2019，50，B07： | 24 |
| 6 | CO_2与土壤水分交互作用的番茄光合速率预测模型显示文摘为了实现不同土壤水分管理下的CO_2气肥精细控制,建立了番茄作物不同生长阶段的光合速率预测模型。实验设置了4个CO_2浓度与3个土壤水分条件的交互处理,利用无线传感器网络长期实时监测温室内环境信息,采用LI-6400XT型光合速率仪定时采集作物净光合速率信息;并用BP神经网络分别建立了番茄苗期、花期和果期的光合速率预测模型。预测模型的验证结果表明,对于苗期预测模型,预测值与实测值之间的决定系数R2为0.925;花期预测模型的决定系数R2为0.920,果期预测模型的决定系数R2为0.958;番茄各生长期的光合速率预测模型均具有较高的预测精度。在不同土壤水分条件下改变CO_2浓度,得到的CO_2浓度与光合速率预测曲线与实测值相近,可反映实际土壤水分管理下的CO_2浓度最优值,对指导不同土壤水分条件下CO_2气肥的精细调控具有重要意义。 | 李婷 季宇寒 张漫 沙莎 蒋毅琼 | 2015 | 农业机械学报2015，46，S1： | 10 |
| 7 | 基于PLSR和BPNN方法的番茄光合速率预测比较(英文)显示文摘CO2作为温室作物光合作用的重要原料,不同环境因子交互作用的植株叶片对CO2浓度需求具有较大差异。为寻求CO2浓度合理增施量,该文基于偏最小二乘法和BP神经网络方法对不同生长阶段番茄作物进行光合速率预测,进而探讨作物生长过程中可通用的光合速率预测方法。试验以无线传感器网络系统实时监测环境信息(CO2浓度,光照强度,空气温度及相对湿度),以LI-6400XT光合速率仪获取作物单叶净光合速率。剔除样本奇异点后,对样本值进行统一归一化。以CO2浓度、光照强度、空气温度及相对湿度为模型输入变量,以光合速率为输出量,利用偏最小二乘法和BP神经网络方法分别建立番茄幼苗期,开花期及结果期的光合速率预测模型。模型验证结果表明,偏最小二乘法在番茄各生长阶段的决定系数分别为0.74,0.88和0.85,最大相对误差为15.01%;而BP神经网络在各阶段具有较高的预测精度,其决定系数分别为0.94,0.96和0.97,最大相对误差为9.56%。因此,基于BP神经网络模型预测了特定环境下的CO2浓度饱和点,为温室CO2增施提供依据。 | 李婷 季宇寒 张漫 沙莎 李民赞 | 2015 | 农业工程学报2015，31，S2： | 5 |
| 8 | 农业机械导航技术研究进展显示文摘农业机械自动导航技术是实施精细农业的基础,可有效减轻农机操作人员的劳动强度,提高作业精度与作业效率。经典的农机自动导航关键技术包括定位测姿、路径规划和运动控制,针对这3项关键技术,分别阐述了基于全球导航卫星系统、惯性导航系统、机器视觉导航系统及多传感器信息融合的农机定位测姿方法,总结归纳了农机自动导航系统中的全局路径与局部路径规划算法,以及农机的运动学模型、导航决策控制方法、转向制动控制系统。随着信息技术的发展,农机智能导航技术受到越来越多的关注,保证作业安全与提高作业效率成为农机智能导航不同于传统自动导航的关键技术。以激光雷达和RGB相机为例综述了农机自主避障技术,并从协同导航模式、通信技术、协同控制、远程监控平台等角度阐明了多农机协同作业的关键技术。最后,结合无人农场和智慧农业对农机智能导航技术未来的发展方向进行了展望。 | 张漫 季宇寒 李世超 曹如月 徐弘祯 张振乾 | 2020 | 农业机械学报2020，51，4： | 161 |
| 9 | 基于GNSS的农机自动导航路径搜索及转向控制显示文摘为提高农机自动导航系统性能,提出了一种基于全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)的农机自动导航路径搜索方法和基于预瞄点搜索的纯追踪模型。根据农机不同作业需求,导航系统可选择直线路径搜索或曲线路径搜索,实现农机直线和曲线自动导航作业;建立基于预瞄点搜索的纯追踪模型,并将其用于农机转向控制,该模型不涉及复杂的控制理论,适用性较强。为验证路径搜索方法和纯追踪模型性能,以John Deere拖拉机为试验平台,进行了农机直线跟踪和转向控制导航试验。结果表明:直线路径跟踪导航试验,车速为0.8、1.0和1.2 m/s时,导航均方根误差分别为3.79、4.28和5.39 cm;转向导航试验,车速为0.6 m/s时,在弓形转弯和梨形转弯导航方式下,导航均方根误差分别为25.23和14.42 cm;与模糊控制方法对比试验,直线路径导航方式下,应用该文方法和模糊控制方法的导航均方根误差分别为4.30和5.95 cm,在曲线路径导航方式下,应用该文方法和模糊控制方法的导航均方根误差分别为13.73和21.40 cm;基于GNSS的农机自动导航路径搜索方法和预瞄点搜索的纯追踪模型可以得到较好的定位控制精度,可满足田间实际作业的要求。 | 魏爽 李世超 张漫 季宇寒 项明 李民赞 | 2017 | 农业工程学报2017，33，S1： | 53 |
| 10 | 基于RGB-D相机的单株玉米株高测量方法显示文摘玉米株高是反映作物长势的重要指标。为了实现田间单株玉米株高的快速测量,提出了一种基于RGBDepth(RGB-D)相机的玉米株高测量方法。以拔节期玉米为观测对象,首先利用RGB-D相机获取田间玉米的彩色图像和深度图像。对玉米彩色图像进行灰度化、二值化和去噪处理,提取出包含待测玉米的二值图像。利用改进的分水岭分割算法对玉米的灰度图像进行分割,对分割结果进行圆形拟合操作,定位玉米的中心区域。对玉米的二值图像进行骨架化处理,检测骨架的交叉点和末端点,确定玉米骨架的中心点,并检索其到末端点的最短路径。对各条路径的点云数据进行求差与比较,确定玉米的最高点,并对最高点附近的点云数据进行直方图统计,获得地面点。最后,通过计算玉米最高点和地面点的差值,实现单株玉米株高参数的测量。对玉米样本进行测试试验的结果表明:单株玉米株高的平均测量误差为1.62 cm,均方根误差(RMSE)为1.86 cm,测量精度满足实用要求。 | 仇瑞承 苗艳龙 季宇寒 张漫 李寒 刘刚 | 2017 | 农业机械学报2017，48，S1： | 23 |
| 11 | 基于不同电机的拖拉机自动导航转向控制系统性能对比显示文摘为了提高拖拉机在农田环境中自主导航作业的控制精度,设计开发了3种基于不同类型电机的方向盘转向控制系统,在分析步进电机、伺服电机和步进伺服电机3种电机的参数及其性能差异的基础上,设计了拖拉机自动转向执行机构,并配备了工控机PC、PLC控制器、前轮转角检测机构和GNSS定位系统等设备。设计了工控机车载终端软件,能够实现自动导航的嵌套双闭环控制及相应PID控制算法,设计了控制系统的电气原理图和PLC转向程序,在混凝土路面和田间播种作业两种工况下进行了拖拉机自动导航实验。实验结果表明,当拖拉机作业速度为0.8m/s时,两种实验条件下,步进电机导航系统的均方根误差分别为8.81cm和12.09cm,伺服电机导航系统的均方根误差分别为4.85cm和10.55cm,步进伺服电机导航系统的均方根误差分别为4.54cm和5.53cm,步进伺服电机在方向盘转向控制系统中自动导航效果较好。 | 李世超 曹如月 季宇寒 徐弘祯 张漫 李寒 | 2019 | 农业机械学报2019，50，B07： | 19 |
| 12 | 玉米中耕除草复合导航系统设计与试验显示文摘为了实现玉米中耕除草过程中的自动导航作业,提高自动除草的效率和准确性,设计了一种玉米中耕除草复合导航系统。系统由基于GNSS的农机自动导航部分和基于机器视觉的农具自动导航部分组成,可通过GNSS位置信息进行农机自动导航,同时根据摄像头获取的玉米作物行信息控制农具铲刀进行行间除草。对农机的转向控制部分和前轮转角检测部分进行了机械改装,以PLC和步进电机驱动器为基础设计了农机转向控制电路和农具液压控制电路;以横向偏差和横向偏差变化率作为模糊控制的输入变量设计了自适应模糊控制方法;采用摄像头获取玉米作物行,通过扫描滤波方法进行作物行检测。农机独立导航除草试验和农机具复合导航试验结果表明:在车速为0.6 m/s时,农机自动导航最大横向偏差为10.04 cm,平均偏差为4.62 cm;农机具复合导航时的最大偏差为6.35 cm,平均偏差为2.73 cm;农机具复合导航系统能较好地满足玉米中耕除草的要求。 | 张漫 项明 魏爽 季宇寒 仇瑞承 孟庆宽 | 2015 | 农业机械学报2015，46，S1： | 18 |
| 13 | 基于车载三维激光雷达的玉米点云数据滤波算法显示文摘为支持表型参数测量和数字植物相关研究,对车载三维激光雷达获取的玉米点云数据进行分析处理,提出了一种基于统计分析的两次滤波算法。以大喇叭口期的京农科728和农大84玉米为研究对象,使用VLP-16型三维激光雷达采集田间玉米点云数据;对点云数据进行直通滤波预处理,去除无关点后,进行第1次点云数据滤波处理,设置精确率和召回率阈值,选取参数组合;再对点云进行第2次滤波处理,确定精确率和召回率最优组合(110,0. 9)、(6,1. 2),边际组合(100,1. 0)、(6,1. 2)和(110,0. 8)、(5,0. 9),共3组参数组合;以3组验证集数据进行测试,结果表明:最优组合性能最优,可在京农科728和农大84玉米点云数据滤波中通用。 | 张漫 苗艳龙 仇瑞承 季宇寒 李寒 李民赞 | 2019 | 农业机械学报2019，50，4： | 18 |
| 14 | 基于车载三维激光雷达的玉米叶面积指数测量显示文摘为使用车载三维激光雷达快速获取作物的株高、叶面积指数(LAI)等作物形态参数,以玉米为研究对象,采用车载三维激光雷达点云数据,提出了一种基于玉米分层点云数量或分层点云数量与地面点云数量比值计算LAI的方法。使用车载平台获取京农科728和农大84玉米的三维点云数据;对点云数据进行预处理,获得已测量LAI真值区域的点云数据;进行玉米植株点云与地面点云分割,根据地面起伏程度,基于随机一致性平面分割算法,将距离阈值设置为0.06m;依据玉米垂直结构分布,将玉米植株划分为上、中、下3层,计算每层点云数量并分别标记为H、M和L,同时,将上、中、下每层的点云数量与地面点云数量的比值标记为Hr、Mr和Lr,分别建立H、M、L和Hr、Mr、Lr与LAI真值的线性回归模型。试验结果表明:采用Hr、Mr变量建立的LAI二元线性回归测量模型最优,京农科728玉米训练集R2为0.931,验证集R^2为0.949;农大84玉米训练集R^2为0.979,验证集R2为0.984,本文方法可为田间快速测量LAI提供解决方案。 | 张漫 苗艳龙 仇瑞承 季宇寒 李寒 李民赞 | 2019 | 农业机械学报2019，50，6： | 17 |
| 15 | 基于特征点匹配的全景相机图像拼接方法研究显示文摘全景相机可获取农机周围360°范围内的图像信息,具有覆盖范围大等特点,但需要对多镜头获取的图像进行拼接与融合,才能生成全景图像,为农机避障提供支持。以雷沃欧豹拖拉机为试验平台,搭载全景相机,获取实验农场的农田图像数据。首先对多幅图像进行预处理,包括通过柱面投影变换统一坐标系,采用基于特征点的SIFT算法提取图像的特征点并进行匹配;针对传统SIFT算法存在错误匹配而影响图像拼接质量的问题,使用RANSAC算法进行多次优化迭代,达到剔除错误匹配点的效果;针对匹配后生成的图像变换矩阵,为防止其线性结果不稳定并进一步优化结果,采用非线性的LM算法进行优化,使用线性加权平滑算法对图像进行融合,实现全景图像的生成。试验采用计算图像重叠区域相关系数定量评价图像拼接效果,并对获取的30组共60幅图像采用RANSAC算法和LM算法进行处理。结果表明,经过RANSAC算法处理后,误匹配点得到明显剔除,匹配特征点之间的平均几何距离偏移量明显减小,其平均值由39.4013像素下降至0.5819像素,相关系数由0.2878上升至0.7249。与手动设置阈值的剔除误匹配点方法进行了比较,经过RANSAC算法处理后的平均相关系数为0.7249,大于阈值设为0.4时的0.5933,以及阈值设为0.6时的0.2007,证明该算法能够实现多种情况下的图像拼接,剔除误匹配点;经过LM算法处理后,平均几何距离偏移量由0.5819像素进一步下降至0.5693像素,平均相关系数由0.7249进一步上升至0.7261,证明图像变换矩阵得到进一步优化,全景图像的拼接质量得到进一步提高。 | 徐弘祯 李世超 季宇寒 曹如月 张漫 李寒 | 2019 | 农业机械学报2019，50，B07： | 14 |
| 16 | 基于激光雷达的农田环境点云采集系统设计显示文摘设计了基于激光雷达的农田环境点云采集系统,可实现农田环境点云与农机位置姿态的稳定、可靠采集;设计了多传感器数据的采集软件,可实现准确、一致的全局点云数据获取。系统以拖拉机为移动载体,由点云数据采集模块、车体位姿采集模块和数据融合模块组成。其中,点云数据采集模块可获取周边环境点云数据,并解决近距离盲区问题;车体位姿采集模块可实时获取农机位置和姿态信息;数据融合模块可接收并融合环境点云数据与车体位姿数据,进而获取位姿补偿后的点云数据。系统实现了各传感器数据的在线采集、时间同步与空间配准,以及数据的实时显示与存储。在农田环境下进行点云采集试验,结果表明,采集系统具有良好的户外工作稳定性,在线典型丢帧率不超过1%,离线典型丢帧率不超过0.47%,能够满足农田点云数据采集的要求。为分析系统采集点云数据质量,将经过位姿补偿的点云与原始点云分别进行直通滤波地面点滤除,结果表明,位姿补偿后的点云经滤波后仅包含少量地面点云,可作为农机自主导航避障的可靠数据。 | 季宇寒 徐弘祯 张漫 李世超 曹如月 李寒 | 2019 | 农业机械学报2019，50，B07： | 14 |
| 17 | 基于Web-GIS的多机协同作业远程监控平台设计显示文摘为了实现对多机协同导航作业的实时远程监控,设计了基于Web-GIS的多机协同作业远程监控平台。该平台主要包括数据收发、数据存储、数据查询、数据显示和数据分析模块。其中,数据收发模块采用Socket技术实时接收多机位置和航姿等作业信息,并可以向车载终端发送远程控制命令。数据存储模块负责将接收到的作业信息存储到相应的SQL Server数据表中。数据查询模块用于多机作业历史信息的查询,并以表格的形式将查询结果呈现在网页中。数据显示模块结合Web-GIS技术,通过与百度地图服务器进行实时交互,实现多机作业轨迹的可视化显示。数据分析模块实时分析处理多机位置和航姿信息,对各农机进行决策分析和任务调度,从而实现多机协同作业。试验结果表明:平台具有良好的稳定性,能够实时显示多机作业轨迹和作业信息,并可以实现多机任务调度,从而满足多机协同作业需求。 | 曹如月 李世超 魏爽 季宇寒 张漫 李寒 | 2017 | 农业机械学报2017，48，S1： | 13 |
| 18 | 农机自动导航控制决策方法与软件系统显示文摘为实现农机自动导航控制,兼顾系统成本和作业效率,对农机自动导航控制决策方法进行了研究,并设计开发了一种导航软件系统。首先,系统根据获取的农田边界、农田形状及作业需求进行路径规划。其次,采用简化二轮车运动学模型,采用模糊控制进行导航决策控制,模糊控制器的输入参数为农机横向偏差和航向偏差,输出参数为前轮转角信息。最后,导航系统根据转角信息,由PLC控制器控制方向盘转动,从而实现导航控制。导航软件采用模块化设计思想,由串口数据通讯、数据分析与处理、数据与图形显示和数据存储4个模块构成,基于C++/MFC语言编写实现。系统还可在导航结束后,对导航偏差数据进行保存,便于试验后进行误差分析。试验结果表明:农机自动导航控制决策方法可以实现较好的控制精度,软件系统界面友好、通讯稳定、功能较为齐全,满足农机田间自动导航作业的需求。 | 魏爽 季宇寒 曹如月 李世超 张漫 李寒 | 2017 | 农业机械学报2017，48，S1： | 13 |
| 19 | 基于TD-LTE的多机协同导航通信系统研究显示文摘为实现多个农机在农田环境中自主导航协同作业,设计了基于TD-LTE的多机协同导航通信系统。该系统由导航定位传感器、无线通信模块、车载控制终端和远程通信软件组成,其中:传感器包含GNSS接收机、惯性测量单元(IMU)和角度传感器,用于获取每台农机的地理位置、自身姿态和车辆转向角信息。无线通信模块采用4G DTU作为系统通信设备,与车载终端串口相连,实现RS232串口转TD-LTE网络功能。4G DTU经配置软件配置好串口参数等信息后,连接目的服务器IP地址和端口号,将车载传感器采集的数据按设计好的通信协议经TD-LTE网络传输到远程服务器的通信软件中。车载控制终端采用工控机(IPC),实现农机自动导航控制与人机交互。远程通信软件应用Socket网络编程开发了数据接收显示与数据发送的功能模块。系统对每台农机的状态信息实时上传的同时也可以接收远程服务器端对多台农机的协同控制命令,对于软件界面中显示的在线农机,可以根据优先级有选择的进行通信。以4台雷沃欧豹拖拉机为试验平台,每台农机状态信息的发送频率为5 Hz,进行了系统稳定性试验测试,丢包率均为0.1%,且均无延迟,系统具有较高的可靠性与实时性。 | 李世超 曹如月 魏爽 季宇寒 张漫 李寒 | 2017 | 农业机械学报2017，48，S1： | 8 |
| 20 | 基于蚁群算法的多机协同作业任务规划显示文摘为了实现对农田动态环境中多机协同导航作业的调度管理,开展了基于蚁群算法的多机协同作业任务规划研究。将多机协同作业任务规划分为2个环节:任务分配和任务序列规划。首先,采用全局与局部相结合的方法,综合考虑路径代价和任务执行能力,建立了多机协同作业任务分配模型;然后,通过对比分析任务序列规划问题和旅行商问题,利用蚁群算法建立了农机作业的任务序列规划模型;最后,利用Matlab平台对基于蚁群算法的任务序列规划进行了仿真试验,根据涿州试验农场的实际地块信息,设置多组不同的任务集合,分析蚁群算法优化路径、各代最佳路径长度和平均长度以及适应度进化曲线。仿真结果表明,基于蚁群算法进行任务序列优化可以有效地降低路径代价,提高作业效率,算法运行时间均小于1s,满足多机协同作业的实时性需求。 | 曹如月 李世超 季宇寒 徐弘祯 张漫 李民赞 | 2019 | 农业机械学报2019，50，B07： | 27 |
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