Abstract:

畜牧养殖作业机器人是智慧畜牧业的重要技术载体,在缓解劳动力短缺、提升生产效率、保障生物安全和改善动物福利等方面具有重要意义。 随着规模化、智能化养殖持续推进,相关装备研究已由单一环节机械化辅助逐步拓展至复杂养殖场景下的感知、作业与协同应用。 由于养殖场景中作业对象多样、状态动态变化,且圈舍环境干扰显著,其在感知、导航、执行、决策与协同控制等方面仍面临诸多挑战。 本文系统综述了多模态感知与场景理解、 移动平台与导航、柔顺执行及端-边-云协同等情况,梳理了其在精准饲喂、产出采集、健康与行为监测、繁育辅助及畜舍清洁等典型场景中的应用发展,归纳了当前面临的主要瓶颈,并指出未来发展的关键在于突破高干扰鲁棒感知、动态场景自主决策及人机畜低应激交互等核心技术。

Abstract:

针对笼养鸡舍复杂声环境下鸡只异常发声识别易受背景噪声干扰、异常样本稀缺及类别不平衡影响而导致识别稳定性不足的问题,提出一种基于轻量化卷积神经网络(CNN)的鸡只发声三分类识别方法。 以鸡舍采集的 “ 叫声” “ 喷嚏类” 和“ 其他”3 类声音为研究对象,构建包含 691 段音频样本的数据集,按训练集、验证集和测试集进行划分,并将音频转换为 128 × 130 的对数梅尔频谱图作为模型输入。 在此基础上设计轻量级 SimpleCNN 模型,并与Inception V3 和 ResNet-50 进行对比试验。 结果表明:SimpleCNN 在测试集上的总体准确率达到0. 95,“ 叫声” “ 喷嚏类” 和“ 其他”3 类的F1分数分别为0. 95、0. 91 和 0. 98,对少数类“ 喷嚏类” 和噪声类“ 其他” 均表现出较好的识别能力;相比之下,Inception V3 和ResNet 50的总体准确率分别为0. 56和0. 32,且存在明显类别偏置,其中ResNet-50出现类别塌缩现象。混淆矩阵与可解释性分析表明,SimpleCNN 能够更有效地聚焦目标发声事件的关键时频区域,有效降低“ 喷嚏类” 与“ 其他”之间的混淆。研究结果表明,轻量化CNN结构在小样本、强噪声条件下具有较好的判别稳定性和部署潜力,可为鸡舍异常声音监测与非接触式健康预警提供技术支撑。

Abstract:

针对当前主流猪只感知算法存在追踪与分割任务缺乏协同、依赖高成本人工标注的难题,提出了一种端到端猪只追踪与分割框架。 该方法将追踪算法输出的锚框作为视觉大模型 SAM(Segment anything model)的动态提示, 以生成时序连贯且身份一致的个体掩模序列。 通过结合低秩自适应(Low rank adaptation, LoRA)与猪只多尺度特征适配器(PF Adapter),在小规模数据集上对 SAM 进行高效微调,使该模型仅需少量标注样本,即可在性能上超越传统的有监督学习算法,有效克服了对高昂人工标注的依赖。 实验结果表明,微调后的 SAM 模型在两种不同的数据集上的平均像素准确率、交并比和 Dice 相似指数分别达到了 91. 24% 、85. 06% 和 86. 18% ,参数量相较于 SAM 基准模型只增加了 3% 。 改进模型输出的猪只体态和运动轨迹信息可用于猪只评估和母猪分娩预警等,为智慧养殖提供技术支撑。

Abstract:

在母猪分娩自动监测技术中,一般采用识别最后一头仔猪产出为标志的间接方法来判断分娩结束,该方法在实际应用中存在实时性较差、识别精度不高和易受遮挡干扰等问题,难以满足生产需求。 针对上述问题,以胎衣为直接识别目标,提出了一种基于改进 YOLO v8s 的分娩结束识别方法。 通过引入 Focus 模块、 SE 注意力机制、 C2f-SCConv 模块及 BiFPN-P2 结构,对模型在特征表达、多尺度信息融合及轻量化设计等方面进行了优化。 消融试验结果表明,SE 注意力机制与 C2f-SCConv 模块显著提升了小尺度、低对比度目标的检测精度,BiFPN-P2 结构在保证精度的同时有效降低了参数量和计算复杂度。 最终,融合多模块的改进 YOLO v8s 模型精确率、召回率和 mAP 分别达到 98. 1% 、94. 9% 和 98. 8% ,参数量仅 7. 33 × 10 6 ,推理速度仍保持 61. 71 f / s。 与 NanoDet、RT-DETR、 Faster R-CNN、YOLO v5 及原始 YOLO v8s 等主流模型相比,本方法在检测精度方面表现最优,同时展现了良好的实时性。 提出了基于视频帧间隔和帧级计数器的时序判断机制,在真实分娩视频中实现了分娩结束事件的准确识别。 在 25 f 间隔条件下,平均时间误差为 5. 98 s,在 5 f 间隔条件下进一步缩小至 1. 84 s,显著提高了识别时效性与准确性。 研究表明,本研究提出的方法突破了依赖仔猪目标的间接推断模式,实现了由图像级检测向视频级时间节点识别的拓展。

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母猪分娩前行为精准识别对于实现分娩预测有着重要意义。 提出了一种面向母猪姿态识别的 SPR-Net 网络,该网络使用 HRNet 作为骨干网络,在颈部融合特征金字塔网络与基于令牌的两阶段交叉注意力模块,同时在损失函数中引入关键点头损失作为归纳偏置,并通过非对称加权对分类头施加约束。 在测试集上,该网络对母猪 4 种姿态分类 Top-1 准确率达到 95. 6% 。 网络完成性能验证后,对不同胎次母猪分娩前行为进行探究。 研究发现,低胎次组和高胎次组母猪分娩前姿态转变频率呈现阶段性增长趋势;且低胎次组母猪在 Early 阶段、Late 阶段的姿态转变频率显著高于高胎次组母猪,而在 Mid 阶段两组的姿态转变频率差异不显著。 此外,低胎次组母猪和高胎次组母猪在分娩前表现出不同的姿态转变频率变化范围,这些行为特征可作为一种临产特征,帮助养殖场及时采取相应措施。 SPR-Net 网络在猪只分娩前行为识别中表现出优良性能,并通过视频分析揭示出不同胎次母猪的产前行为规律,为实现哺乳母猪分娩精准预测提供有力的技术支持和理论依据。

Abstract:

规模化肉鸡舍环境是多因子动态交互的复杂系统,固定权重评估模型难以刻画其不确定性与参数异常的影响,导致评估结果与实际养殖需求出现偏差。 针对不同类型环境参数的特性,采用线性梯形隶属度函数处理温度、 湿度、风速等热环境参数,非线性三角形隶属度函数处理 CO2 、NH3 、PM2. 5 浓度等气体环境参数,将原始监测数据转化为隶属度值并构建基本概率分配(BPA),降低主观因素对概率分配的干扰。 为解决传统 D-S 证据理论在高冲突证据下融合失真的问题,引入邓氏熵(Deng entropy)量化证据的不确定性信息量,结合证据距离构建冲突度量因子,通过相似度矩阵计算各证据的支持度与可信度,实现对传统 D-S 组合规则的改进,提升多源证据融合的稳定性。 同时,考虑到超标参数对鸡群健康的显著影响,采用超标倍数法构建动态权重调整机制:基于各参数的安全阈值,通过线性公式结合遗传算法优化的放大系数(k1 )与非线性调节参数(a),对超标参数的权重进行动态再分配, 强化模型对异常参数的敏感性与惩罚力度。 实验结果表明:对 160 组环境参数进行评估时,模糊层次分析法评估准确率仅为 70. 00% ,改进证据理论评估结果准确率为 87. 50% ,融合超标倍数法后评估准确率为 93. 13% 。 相比之下,本文方法更能体现鸡舍实际环境情况。 本研究为规模化肉鸡舍环境的精准调控提供了理论支撑与技术方案,可应用于智慧养殖环境监控系统的优化升级。

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针对规模化商品肉鸡养殖场中死鸡自动检测问题,构建了一种基于改进 YOLO v8 的检测模型。 基于自建数据集,提出 YOLO v8-ST 模型,在 C2f 模块中引入移位稀疏卷积(Shift-wise Conv),通过小核卷积模拟大核感受野以增强复杂场景下的特征提取能力;同时引入 Power Transform(PT)函数优化对齐度量中的 Overlap 计算,以提升高质量预测框的学习能力。 实验结果表明,YOLO v8-ST 模型的精确率、召回率和平均精度分别达到 94. 7% 、92. 8% 和 97. 6% ,较基线分别提升 4. 2、4. 1、4. 0 个百分点。 针对模型复杂度较高的问题,引入 LAMP 剪枝方法进行轻量化优化。 在全局剪枝率为 33% 时,模型平均精度仅下降了 2. 0 个百分点,而浮点计算量降低约 33. 0% ,参数量与模型内存占用量(9. 1 MB)分别减少 60. 0% 和 57. 0% 。 多相机实验结果表明:单相机模型在同源数据上性能最优;多相机数据融合可显著提升检测性能;低照度相机在低照度环境下具有替代高价工业相机的潜力。

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针对蛋鸡疫病诊断知识图谱构建中存在实体重叠和长程依赖等问题,提出了一种融合语义结构感知与动态序列建模的蛋鸡疫病知识联合抽取模型 SynGraph-HenJE(Syntactic and graph for hen disease joint extraction)。 首先,模型采用 BERT(Bidirectional encoder representation from transformers)预训练模型对蛋鸡疫病文本进行语义编码, 并通过自主构建的 Semantic-guided edge-aware GATv2(SGEA-GATv2)图注意力机制增强语义编码,提升模型对重叠实体的区分能力与关系判别能力;其次,通过关系感知门控机制,融合时间卷积网络(Temporal convolutional network, TCN)提取的局部特征和双向长短时记忆网络(Bidirectional long short-term memory,BiLSTM)提取的全局特征,有效解决模型对蛋鸡疫病文本的长程依赖问题;最后,改进模型在自建的蛋鸡疫病数据集和两个公共数据集进行了验证试验,结果表明,精确率分别达到 95. 0% 、84. 2% 和 82. 5% ,召回率分别达到 92. 5% 、81. 5% 和 78. 5% ,F1 值分别达到 93. 7% 、82. 8% 和 80. 4% ,与 Spert、CasRel、TPLinker 和 OneRel 模型对比,精确率平均提升了 7. 71 个百分点,召回率平均提升了 4. 58 个百分点,F1 值平均提升了 6. 16 个百分点,模型表现出较好的泛化能力。 SynGraph-HenJE 在 6 类实体上的精确率均超过 90% ;在 5 类关系上的精确率也显著优于对比模型,精确率均超过 88. 0% 。 本研究有效解决了实体重叠和长程依赖问题,提高了蛋鸡疫病文本的三元组提取质量,为智能诊断提供技术支持。

Abstract:

为提升鸽蛋育种与孵化管理的无损检测效率与准确性,构建了一套面向孵化期种鸽蛋受精状态快速判别的高光谱透射成像识别流程。 在高光谱透射式装置下采集原始高光谱数据,进行黑白校正后,将整个蛋体作为感兴趣区域获取其平均光谱信息。 采用了标准正态变量校正 (Standard normal variate, SNV)、 小波变换 (Wavelet transform, WT)、多元散射校正(Multiplicative scatter correction, MSC)3 种预处理算法;通过 KS 样本选取策略按照比例 7∶ 3划分训练集与测试集;结合 BiPLS、iPLS 与 SiPLS 对光谱区间进行特征波段区间筛选;在此基础上分别训练线性模型(LDA、LR)与非线性分类模型(XGBoost),并分析最优预处理—特征选择—建模组合与关键判别波段。 采取一阶导数处理方法,对受精 / 非受精的光谱差异进行详细分析。 结果表明,在孵化前分类效果最好的是 BiPLS-LDA-WT 算法,对受精种蛋的召回率达到 0. 98,准确率为 0. 87,F1 分数为 0. 89;在孵化第 1 天、第 2 天和第 3 天, 分类准确率分别为 0. 92、0. 95 和 1. 00,召回率分别为 0. 98、1. 00、1. 00。 本研究所提出的集成式高光谱特征区间筛选与多模型对比框架具备良好的准确性与可解释性,可为种鸽蛋孵化早期无损受精检测及孵化管理提供技术支撑。

Abstract:

挤奶过程是奶牛应激反应和动物福利问题的高发环节,对异常行为进行自动化监测对于提升挤奶管理水平和保障奶牛福利具有重要意义。 针对鱼骨式挤奶厅中空间受限、多牛同时入镜、遮挡频繁以及个体轨迹易跳变等问题,本文面向鱼骨式挤奶厅特定场景,开展了基于面部关键点轨迹的奶牛异常行为检测研究。 以 DeepLabCut 作为关键点感知模块,在此基础上引入栏位位置约束与牛脸朝向约束进行多牛轨迹修正,并结合场景化行为特征与规则判别实现事件级异常输出。 实验结果表明,基于栏位位置和牛脸朝向的双约束融合修正可将多奶牛编号跳变次数由 18. 500 次降至 0. 125 次,准确率由 93. 83% 提升至 99. 96% ;在异常行为事件级检测中,单牛异常行为事件级的精确率、召回率、漏检率和误检率分别为 96. 55% 、96. 55% 、3. 45% 和 3. 45% ;多牛交互异常行为事件级的精确率、召回率、漏检率和误检率分别为 85. 71% 、100% 、0 和 14. 29% ;关键点感知模块的精确率、召回率、平均精度均值和标准化平均误差分别达到 98. 69% 、98. 61% 、97. 22% 和 5. 31% 。 该方法为固定视角挤奶场景下的异常行为自动检测提供了一种可行方案,具有较好的可解释性和工程适用性。

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针对非接触式体尺测量方法采集肉羊体尺时,因羊只体表纹理平滑、姿态多变,导致特征点定位困难、测量基准不一致、表面细节信息易丢失等问题,提出了一种基于多模块增强策略的肉羊体尺自动测量方法。 分别建立羊只侧视与俯视图像数据集各 5 000 幅。 以 YOLO 11n-Pose 为基础模型,在骨干、颈部及检测头中分别引入集成 PConv 的 Faster_Block、动态可变形卷积 DCNv4、RepViTBlock 及 EVCBlock 模块,构建新的关键点检测模型 PDRE-YOLO,基于 PDRE-YOLO 识别羊只肩拐点、肩高点、胸深点、胸高点、臀高点、坐骨点、蹄尖点、左肩点、右肩点 9 个关键点,根据关键点像素值以及坐标转换算法实现体长、体高、胸深、胸高、十字部高、胸宽 6 项体尺的自动测量。 试验结果表明:在侧视数据集上,模型关键点检测 mAP@ 0. 5:0. 95 达到 99. 50% ,较原始 YOLO 11n-Pose 模型提升 1. 8 个百分点;检测精确率为 93. 60% ,提升 3. 8 个百分点。 在俯视数据集上,其 mAP@ 0. 5:0. 95 同样为 99. 50% , 提升 1. 5 个百分点;检测精确率为 92. 60% ,提升 2. 0 个百分点。 模型检测的关键点经坐标转换后所得体尺数据与人工测量结果对比,平均绝对误差分别为 3. 94、3. 23、2. 04、1. 06、5. 47、1. 42 cm, 平均相对误差分别为 7. 63% 、 5. 87% 、8. 75% 、4. 02% 、10. 22% 、9. 68% 。

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针对集约化笼养兔场中兔只个体密集、遮挡严重以及移动巡检机器人机载计算资源受限的问题,提出一种适用于资源受限条件下的轻量化兔只自动计数方法。 基于 NanoDet-Plus 框架,通过引入改进的 Ghost-Shuffle 单元构建轻量骨干网络、增强型轻量特征聚合网络以及 GeLU 激活函数,结合空间感知计数策略,实现了鲁棒的兔只自动计数。 基于真实商用笼养兔舍环境采集的数据集,在相同实验条件下将所提出模型与多种典型轻量化目标检测模型进行对比实验,并在移动巡检机器人平台上进行部署验证。 实验结果表明,RabbitDet 在参数量只有 7. 3 × 10 5 和浮点计算量为 1. 2 × 10 9 的情况下,实现了 75. 7% 的平均精度均值和 98. 83% 的计数准确率。 与基线模型相比,参数量和计算开销分别下降了 36. 0% 和 31. 0% ,同时计数准确率提升了 0. 53 个百分点。 在移动巡检机器人平台上的推理实验中,与对比的主流模型相比,该方法实现了计数准确度与推理效率之间的更优平衡。 所提出的方法能够在计算资源受限条件下实现复杂遮挡笼养环境中兔只的稳定、精准计数。

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为提高集约化鱼类养殖中投饲的精准性与智能化水平,解决因投饲不精准导致的生长缓慢、鱼病频发和饲料浪费问题,本研究提出一种融合模糊控制与模型预测控制(Model predictive control, MPC)的双层智能投饲策略。 系统通过水下摄像头与多参数水质传感器实时采集鱼类行为图像及水质数据,输入基于多任务学习与注意力机制的多任务学习长短时序预测软注意力机制 (Multi-task learning-short and long-term sequence prediction-soft attention mechanism,MTL-LSTM-SAT)模型,预测未来 7 d 鱼体生长速度与患病比例。 下层模糊控制器根据当前状态快速响应,输出初步投饲建议;上层 MPC 控制器以饲料利用最大化和疾病风险最小化为目标,进行多目标滚动优化,输出最终投饲指令。 仿真结果表明,该策略在生长速度、患病控制与饲料转化效率 3 方面均衡能力优于比例积分微分控制 (Proportional-integral-derivative, PID)、 模糊控制、 MPC 及线性二次型调节器 (Linear quadratic regulator,LQR)方法。 实际养殖试验中,该策略使饲料系数 (Feed conversion rate, FCR)降至 1. 23, 特定生长率 (Specific growth rate,SGR)达 1. 11% / d,存活率提升至 94. 21% ,显著优于人工经验组与定时自动投饲组,验证了其在实际生产中的有效性与优越性。

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泰山赤鳞鱼是一种泰山区域特有、具有较高经济价值的高端食用鱼种,在渔获季节和日常养殖中仍以人工计数为主。 为实现养殖和捕捞过程的精准识别计数,提出了一种基于 YOLO v8 的泰山赤鳞鱼轻量化计数模型 ACSS-YOLO v8。 首先,采用 AIFIC 模块加强模型对图像高级特征的处理能力,同时降低模型参数量和计算量。 其次,在 AIFIC 模块后加入 CAFM,通过全局特征和局部特征融合,提升模型的检测性能。 然后,基于 Star Blocks 结构设计新的颈部,增强模型表达能力、降低计算复杂度。 最后,引入 SEAM 提高模型识别遮挡目标的能力,并进一步降低计算冗余和内存消耗。 实验结果表明,本文设计的 ACSS-YOLO v8 模型的精确率、召回率和 mAP50 分别达到了 92. 6% 、85. 8% 和 89. 7% ,相较于 YOLO v8s 模型,其参数量、浮点运算量和内存占用量分别降低了 20% 、25% 和 20% 。 计数模块和 Jetson Orin Nano Super 部署实验表明,可视化的计数模块能够直观显示目标数量,图像检测速度达到 30 f / s,能够满足复杂现场环境的检测需求。

Abstract:

南美白对虾体尺的准确测量在工厂化养殖中具有重要意义,然而在实际养殖环境中,观测台上常存在残余饲料干扰、虾只密集聚集、相互遮挡与粘连等问题,导致现有计算机视觉算法面临关键点定位不准、饲料误识别、重复检测以及遮挡下虾只无法完整识别等挑战。 为解决上述问题,提出了一种对虾关键点检测模型 YOLO 11-Shrimp。 首先采用 Diverse branch block(DBB)模块优化主干网络中的 Conv 模块,以显著增强特征表达能力;其次,融入坐标注意力机制,进一步提升关键点定位精度;最后,在检测头部分引入 C3k2_OREPA 模块,实现高效特征融合与表达。 实验结果表明,与基准模型 YOLO 11-Pose 相比,YOLO 11 Shrimp 在PCK0. 1 指标上提升了 10. 35 个百分点,在 PCK0. 2 指标上提升了 7. 82 个百分点;同时,饲料误检现象显著减少,密集分布场景下的重复检测问题得到有效缓解,虾体关键点偏移幅度明显降低,边界框置信度得分更加可靠。 此外,设计了一种对虾体尺自动化估测系统。 在虾只因遮挡无法完整检测时,能够自动根据可见的局部部位估测体尺。 研究结果可为南美白对虾智能化养殖提供方法依据和参考。

Abstract:

针对当前丘陵山地农业机械普遍存在的动力模式单一、排放污染高、操纵复杂、地形适应性差及续航时间短等问题,结合果园、大棚等狭小空间内旋耕、开沟与除草等具体农艺需求,设计了一款增程式多功能遥控微耕机,并开展了整机性能试验。 首先,阐述该微耕机的整体结构与工作原理,并基于 ANSYS 有限元分析软件对其关键承载部件机架进行静力学与模态分析。 分析结果验证了机架结构设计的合理性,能有效规避共振风险,刚强度满足实际工况要求。 其次,完成了对旋耕、行走、增程式混合动力及遥控等核心系统的设计与关键部件选型匹配;最后,通过多项整机性能试验对微耕机进行了验证。 结果表明: 该微耕机直线行驶偏移率为 2. 65% , 符合国家标准 (≤6% )规定;遥控微耕机最小转弯半径为 1 227 mm,转向机动性良好,充分适应丘陵山地的狭小坡地环境; 可通过遥控稳定实现行车、转向及农具升降等功能,操作便捷性显著提升;遥控操作上下斜坡、翻越垂直阶梯、翻越田埂等过程平稳,满足丘陵山地复杂地形行走要求;挂载旋耕作业刀具在 3 种坡度路面进行作业性能试验时,耕深稳定性系数满足国家标准(≥85% )要求,动力系统的负载适配能力以及旋耕作业效率均满足丘陵山地作业环境的农艺需求;微耕机启动发电机后,平地行驶所消耗电量降低 50% ,爬 25° 坡所消耗电量降低 37% ,旋耕作业工况所消耗电量降低 54% 。 研究表明,所研制的丘陵山地增程式遥控微耕机的通过性、操作性、作业质量及续航能力表现良好,验证了其对复杂地形与多样化农艺要求的良好适应性,展现出显著的应用潜力。

Abstract:

针对适宜果园园艺林下作业的动力机械适应性差、功能单一、污染排放的问题,本文设计了一台用于林下作业,集割草、喷药和运输于一体的电动多功能作业平台。 首先,基于果园冠层低矮、地形崎岖环境的农艺要求与约束条件,进行了平台总体布局与性能指标设计,对电池、电机、底盘、作业部件和控制系统开展了参数化设计。 然后,以爬坡角度、续航时间和制造成本为核心目标,考虑了滑转率、接地比压、质心纵坐标等多重约束,建立了多目标优化数学模型,并采用 NSGA-Ⅱ优化算法进行求解,确定了平台电池容量、电机功率关键参数的最优匹配方案。 最后,对样机进行直线行驶、最小转弯半径、割草性能等基本性能试验。 试验结果表明,所设计的多功能作业平台直线行驶 100 m 平均跑偏量为 1. 453 m,原地转弯半径为 656 mm,能够通过 20% 坡(约 11. 3°)和 30% 坡(约 16. 7°)爬坡测试、驻坡制动和坡道转向试验,满足设施园艺行间地头良好的通过性要求;当割草机转速为 2 000 r / min 时, 留茬高度、漏割率等作业指标满足作业需求,续航时间为 5. 8 h。 研究结果表明,所设计的电动平台在满足林下复杂环境作业需求的同时,实现了零排放、低噪声、多功能集成与性能优化,为林下作业机械的绿色化、智能化发展提供了思路与技术参考。

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为实现水稻成条飞播稳定的种子籽粒落地成条效果,针对延长导种投种管引起电驱自动折叠困难而引发的飞行平台安全起降问题,设计一种无驱动重力折叠型导种投种装置。 通过分析无人机水稻条播作业过程中导种投种管内径、管构型组合、导种投种管长度与无人机飞行高度比例(长高比)等关键因素对种子籽粒成条效果的影响机理,确定 3 个因素的取值范围。 基于 3WTYI6-20C 型六旋翼植保无人机开展泥盒飞播优化试验,结果表明,当管内径为 22 mm、长高比为 0. 714、管构型组合为Ⅳ时,导种投种管对种子籽粒约束效果较好,无人机飞行姿态平稳, 条带宽度达到 62. 1 mm,成条指数为 0. 75。 进一步开展 1 ~ 5 m / s 不同作业速度下的泥盒试验,结果表明,该六旋翼植保无人机的条带宽度范围为 58. 3 ~ 69. 2 mm,成条指数范围为 0. 72 ~ 0. 77。 而适配 3WWDZ-60A 型四旋翼无人机后的条带宽度范围为 84. 5 ~ 92. 5 mm,成条指数范围在 0. 63 ~ 0. 66 之间,表明该装置可与多种机架构型的飞行平台相适配,并在不同作业速度下实现稳定的水稻成条飞播效果。

Abstract:

针对配置探出式取钵执行装置的大田番茄钵苗取苗机构存在未能有效控制根系损伤和作业效率低的问题, 本文采用数值模拟与仿真分析方法,围绕取钵过程中的钵体损伤特性展开研究。 在此基础上,设计一种基于非圆齿轮行星轮系的番茄钵苗取苗机构。 首先建立番茄钵苗及探出式取钵执行装置 FEM-SPH 耦合模型, 结合 ANSYS / LS-DYNA 软件取钵互作过程数值模拟仿真结果,从取苗刀片接触力、钵苗应力变化分析钵体损伤规律与影响因素;提出配置探出式取钵执行装置的双臂式番茄钵苗非圆齿轮行星系取苗机构,开展基于 Catmull-Rom 样条曲线拟合方法的取苗机构反求设计研究,并通过所开发的 Matlab 计算机辅助设计软件完成机构参数优化。 新轨迹取苗过程数值模拟仿真结果表明,取苗刀片扎入瞬间等效应力较原轨迹减少 4. 4% ,应力变化更平缓,初步验证机构可降低基质破碎及根系损伤风险。 开展取苗机构物理样机台架测试与性能试验,力学传感器测试结果表明, 刀片与土钵最大接触力与数值模拟平均相对误差为 3. 76% ,4 种转速下成功率均在 94% 以上,验证了双臂式番茄钵苗非圆轮系取苗机构数值模拟模型的正确性及机构设计的可行性。

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针对履带式收获机自动驾驶作业地头转弯无效作业路径长、地头重复碾压,导致作业效率低与通过性差问题,本文提出一种内回字型路径规划与地头快速转弯换行的自动驾驶收获方法。 设计内回字型全局覆盖路径,实现常见凸四边形地块的连续满幅收获;建立履带差速运动学模型,采用预瞄追踪路径跟踪控制方法,结合双泵双马达独立控制左右履带底盘,实现履带收获机的直线导航控制;提出了一种高效地头转弯换行策略,实现较小地头空间快速转弯并精确对准下一作业行;分析了本文路径和转弯方法的作业效率优势。 田间试验表明,直线导航横向偏差标准差平均值为 3. 7 cm、航向偏差标准差平均值为 0. 9°;地头转弯换行时间平均为 10. 4 s,转弯换行结束初始对行位置偏差平均为 10. 3 cm、初始航向偏差平均为 3. 0°,验证了该方法地块全程自动驾驶的有效性。 结果表明, 该方法能够减小地头转弯非作业时间并避免地头重复碾压,提高履带机自动驾驶系统的作业效率和实用性。

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为解决草原地上生物量监测中存在人工刈割效率低与割茬高度稳定性差的问题,设计了一种滚刀式刈割集草装置。 通过技术要求分析和理论分析,设计了装置的整体结构,并确定了滚刀式切割器的主要结构参数和工作参数。 以推挤角、滚刀转速和前进速度为试验因素,平均切割力和割茬高度稳定性系数为试验指标,结合三因素三水平的仿真试验和 NSGA-Ⅱ算法,得到最佳参数组合为:推挤角 2. 95°、滚刀转速 603 r / min、前进速度 0. 11 m / s。 设置推挤角为 3°进行样机加工,并以滚刀转速和前进速度为试验因素,割茬高度稳定性系数为试验指标,进行二因素三水平田间试验,得到最佳作业参数组合为:滚刀转速 606 r / min、前进速度 0. 10 m / s。 以人工刈割的方式作为对照,进行最佳参数组合下的样机性能试验,结果表明,所设计装置的割茬高度稳定性系数比人工组高 16% ~ 21% ,作业效率是人工效率的 18 ~ 24 倍,且其他误差均符合相关标准。 装置能代替人工进行草原地上生物量监测工作。

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针对中小型农机制造商制造能力分散、跨企业协作组织弱以及订单响应不足等问题,提出一种面向中小型农机制造商的社群制造组织模式。 通过界定农机社群制造的概念内涵与运行特征,构建涵盖制造资源数字化建模、 订单驱动社群构建与协同执行交付的体系框架,并从信息流、资金流与制造过程协同等方面阐述关键运行机制。 在此基础上,提出面向多任务域的制造资源综合评价与社群筛选方法,为订单驱动下的资源组合与社群选择提供决策依据。 以果园用窄轮距多功能拖拉机制造为典型场景,对配件、装配、检测和物流资源的社群构建与筛选过程进行分析,验证了所提方法的可行性与工程适用性。

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为了探究开式设计旋流泵的磨损规律, 基于 CFD-DEM (Computational fluid dynamics-discrete element method)耦合方法,并结合 Archard 磨损模型,在 1% 、3% 、5% 共 3 种不同体积分数下,开展数值模拟与实验研究。 重点分析旋流泵内部流动规律、颗粒分布特征以及关键部件(叶轮、蜗壳及进口内壁)的磨损规律。 研究结果表明, 随着颗粒浓度的增加,旋流泵的扬程和效率均出现下降趋势,当颗粒体积分数从 1% 提升到 3% 时,其下降幅度大于体积分数从 3% 增至 5% 的情况。 旋流泵关键部件的磨损程度随颗粒浓度的增加而加剧。 颗粒对叶片的切向累计剪切强度显著高于法向累计冲击强度,这说明叶片的磨损主要是由摩擦作用引起的。 进一步分析发现,压力面的磨损程度明显高于吸力面,尤其是压力面的进口边受切向摩擦与法向冲击作用相对其他区域均较高,所以其磨损最为严重。 此外,叶片的整体磨损主要集中于靠近后盖板的区域,并且从压力面到吸力面,后盖板的磨损程度逐渐减轻。 蜗壳的磨损程度次于叶轮,其中隔舌处由于过流面积较小,导致颗粒流速加快,撞击频率增高,成为蜗壳中磨损最为严重的部位。 具体来看,从第Ⅰ到第Ⅴ断面,蜗壳壁面的磨损主要集中在后侧,且磨损较为严重;而在第Ⅴ到第Ⅹ断面,由于受到无叶腔内循环流的影响,磨损逐渐向前侧扩展,因颗粒分布变得更加扩散,磨损程度相对较轻。 有一股螺旋流从无叶腔沿着进口内壁逆向流动,颗粒浓度越大,螺旋回流长度越短,且进口管壁面的磨损呈现螺旋状特征,距无叶腔越远,磨损程度越轻。

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油菜是我国重要油料作物之一,准确的生物量估算可以提高油菜产量的预测精度,对制定合理的种植策略、 提升产量有重要作用。 针对传统人工监测油菜地上生物量(Aboveground biomass, AGB)与产量方法成本高、时效差、空间尺度受限等问题,本文提出遥感数据、气象数据和机器学习的多模态特征融合框架以实现低成本、大范围、 高精度监测生物量与产量。 通过融合无人机高分辨率影像、599 组田间生物量实测数据、327 组产量数据和逐日气象数据,构建包含植被指数与纹理特征的多维特征空间用于构建田间尺度生物量预测模型。 随后以生物量模型的输出和田间尺度的特征数据为输入构建产量预测模型,并将优化后的机器学习模型用于卫星遥感数据与县级气象数据融合生成的多维特征空间,实现县级尺度范围的产量预测。 结果表明,经过超参数寻优后,基于 XGB 的生物量预测模型 R2 (0. 788 8)最佳,在将生物量预测值作为关键特征数据之一的基于随机森林的产量预测模型均方误差最佳为 0. 135 3 t2 / hm4 。 最后将模型外推至湖北省油菜种植第一大市———荆州市的 8 个区县,在不依赖生物量真值并且县域异质性较高的复杂条件下实现 72% (最高可达 91. 97% )的平均精度。 最终在多模态数据融合与尺度迁移的双重挑战下实现了高精高效低成本的田间尺度和县级尺度的油菜生物量监测和产量预测,为区域作物监测提供了有效参考。

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获取较高精度优势树种分布数据是解析北方森林响应气候变化机制的关键。 然而,相比于北美,欧亚北方森林(特别是受气候变化与人为活动影响显著的南缘地带)的树种分布数据仍显匮乏。 为此,本研究选取位于欧亚北方森林南缘的中国寒温带森林为研究区,整合光谱波段、纹理特征、地形因子及生物气候变量等多源数据,应用 XGBoost、Random Forest、MLP 和 Conv1D 4 种机器学习模型,对白桦(Betula platyphylla)、落叶松(Larix gmelinii)和山杨(Populus davidiana)3 种优势树种进行精细识别与绘制。 同时,引入 SHAP 分析从全局和局部视角阐释模型决策机制及特征交互效应。 结果表明:XGBoost 模型性能最优,总体分类精度可达 80. 1% ,分类错误率最低,且山杨在 3 个树种中可分性最佳; SHAP 可解释性分析发现,降水(Bio14)及与温度变化(Bio7、Bio4、Bio3)相关的变量在模型判别中贡献最显著;山杨倾向于温度季节性(Bio4)、日较差(Bio2)较大的环境,在极端气候下具有出色的适应能力,体现了非线性、物种特异性的气候适应性。 研究证实,耦合机器学习、环境因子与模型可解释性分析,可有效解决中国寒温带森林优势树种分类精度不足的问题,增强对气候树种关系的生态解释能力,为制定针对性森林管理策略提供现实依据。

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玉米株高是评估作物生长状况和产量潜力的关键表型参数。 尽管无人机 LiDAR 具有穿透性优势,但在玉米抽雄吐丝期,高郁闭度冠层导致地面点探测受阻,且品种间雄穗形态差异显著,使得传统基于固定百分位的提取方法面临系统性低估和适应性差的双重挑战。 为此,本研究提出了一种融合了点云密度和高程分布偏度的地面冠层双端自适应校正方法。 该方法旨在修正地面高程的系统性偏差,并通过自适应算法优化冠层顶点提取。 基于 161 个玉米测试品种的 LiDAR 数据,对比分析了本方法与传统方法(直接点云法和 CHM 法)的性能。 结果表明:传统方法在实际应用中存在显著的系统性低估,LiDAR 低百分位点(H p2 )受近地表杂草或枯叶影响,使地面基准被高估约 25 cm,进而导致传统方法的均方根误差(RMSE)超过 14 cm,平均偏差(Bias)约 - 15 cm;提出的双端自适应策略有效解决了上述问题,通过引入地面系统偏差修正量(H offset ),基本消除了系统性偏差(Bias 为 - 0. 04 cm), 结合冠层自适应模型,进一步将 RMSE 降至 4. 29 cm,MAE 降至 3. 22 cm(R2 = 0. 959);该方法具有较好的鲁棒性,误差分析显示,自适应方法显著抑制了极端离群点,且在不同飞行高度(20、30、50 m)下均能保持高精度 (RMSE 小于 4. 6 cm)。本研究提出的方法在不依赖额外辅助数据的前提下,实现了高郁闭度冠层下玉米株高的高精度与鲁棒性反演,为高通量表型分析提供了可靠的技术支撑。

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褐斑病是危害苹果叶片的真菌病害之一,严重影响苹果树的健康生长与果实品质。 本文提出了一种结合紫外可见近红外光谱技术和机器学习算法的苹果叶片褐斑病早期识别与诊断方法,展现出较好的识别诊断效果。 首先,利用日立 UH4150 型分光光度计(波长 200 ~ 3 050 nm)采集了健康、1 级病害和 3 级病害的苹果叶片高光谱数据。 然后,采用标准正态变换(Standard normal variate,SNV)、多项式平滑滤波(Savitzky-Golay,SG)、均值标准化 (Z-score standardization,ZS)、多元散射校正(Multiplicative scatter correction,MSC)和一阶导数(First derivative,FD)方法对原始光谱数据进行了预处理。 接着,采用主成分分析(Principal component analysis,PCA)和递归特征消除 (Recursive feature elimination, RFE)算法提取了与褐斑病叶片相关的特征波长。 最后, 建立了基于随机森林 (Random forest,RF)算法与卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)的判别模型,评估了使用特征波长进行疾病早期诊断的能力。 研究结果表明,SG-RFE-RF模型表现出优异的诊断性能,其在建模集和预测集上的分类准确率分别为 96. 03% 和 94. 34% 。 该研究为开发苹果叶片褐斑病早期检测传感器提供了技术支持。

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为满足移动端设备在自然果园环境下对百香果实时检测的轻量化需求,本文提出一种基于改进 YOLO 11s 的轻量化检测模型———MEC-YOLO 11s。 该模型利用 MobileNetV4 轻量化网络替换骨干网络(Backbone),旨在大幅压缩模型参数规模的同时维持对多尺度特征的高效捕获;在此基础上嵌入 ECA 注意力机制,通过局部跨通道交互增强模型对果实纹理与颜色特征的响应,有效抑制复杂背景下的噪声干扰;结合设计的 CSPStage 模块优化颈部特征融合网络(Neck),利用梯度分流策略提升特征聚合效率以解决重叠遮挡问题。 试验结果表明,MEC-YOLO 11s 模型在自制数据集上的平均精度均值(mAP)达到 94. 17% ,检测速度高达 132. 0 f / s;与基线模型相比,在保持检测精度相当的前提下,参数量和浮点运算量分别降低了 49. 1% 和 58. 1% ,能够满足资源受限移动端设备的实时部署需求。

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心率是母鸡的重要生理指标, 但目前对鸡心率的测量往往是侵入性的。 光电容积脉搏波 (Photoplethysmography,PPG)技术是一种低成本、可穿戴的非侵入式心率检测技术。 本文设计了一种基于光电容积脉搏波技术的可穿戴心率检测装置,用于从母鸡胸部裸区测量心率信号。 并在对母鸡束缚与非束缚状态下进行了心率穿戴测量实验。 采用巴特沃斯(Butterworth)无限脉冲响应(Infinite impulse response,IIR)带通滤波器对 PPG 信号进行滤波,以去除低频漂移和高频噪声。 随后,通过快速傅里叶变换分析其频谱特征,并提取主要频率分量以估算心率。 之后以心电图(Electrocardiogram,ECG)信号作为标准评估 PPG 信号的质量,在束缚状态下,皮尔逊相关系数达到 0. 983 3, 平均绝对误差(Absolute error, MAE)为 1. 970 2 B / min, 均方根误差(Mean square error, RMSE)为 2. 533 8 B / min;在非束缚状态下,皮尔逊相关系数为 0. 978 4,计算所得平均绝对误差为 5. 196 0 B / min, 均方根误差 7. 232 9 B / min。 实验结果表明,基于 PPG 技术的心率测量与 ECG 技术具有高度一致性,验证了 PPG 技术在母鸡心率检测中的可行性与可靠性。

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无人农机自主导航系统在推动智慧农业的发展中扮演着至关重要的角色。 本文设计了一种基于机器人操作系统 2(Robot operating system 2,ROS2)的无人农机自主导航系统,旨在满足多种典型农业场景的精准作业需求。 该导航系统由 3 个核心部分组成:具有模块化设计的无人农机硬件平台,基于多传感器融合的环境感知与路径规划系统,以及采用基于模型设计方法的核心控制系统。 设计了一种基于时变参数扩张状态观测器(Extended state observer,ESO)的固定时间复合终端滑模控制方法用于核心控制部分。 首先,时变 ESO 能够实时估计农田中的外部干扰,且抑制传统 ESO 的尖峰现象。 其次,设计积分滑模面来抑制传统终端滑模中的抖振,并在此基础上得到复合终端滑模控制器。 通过仿真分析,验证了所设计的控制算法具有较好的稳定性和动态响应性能。 更进一步,对东风 1204-CVT 型拖拉机进行了电动化改造,并基于所设计的无人农机自主导航系统分别进行低速和高速工况下的田间施药作业实验。 最后,实验结果表明,以速度 3 km / h 作业时,直线跟踪横向偏差的最大绝对误差为 0. 246 m, 平均绝对误差为 0. 068 m,标准差为 0. 049 m;转弯跟踪横向偏差绝对值的最大值为 0. 279 m,平均值为 0. 099 m,标准差为 0. 069 m;以速度 6 km / h 作业时,直线跟踪横向偏差的最大绝对误差为 0. 400 m,平均绝对误差为 0. 121 m, 标准差为 0. 087 m;转弯跟踪横向偏差绝对值的最大值为 0. 488 m,平均值为 0. 158 m,标准差为 0. 101 m。 综上,所设计的复合终端滑模控制方法在路径跟踪精度方面具有显著优势。

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针对机器视觉明渠测流方法中的计算复杂度高、硬件算力需求大及环境适应性不足等问题,提出了一种基于轻量化改进稠密光流的明渠流量视觉监测方法。 该方法通过引入稀疏网格采样策略,在保留关键纹理特征的基础上降低数据维度,从而减少光流计算量。 同时,构建了一种基于垂直积分投影与拓扑约束的智能感兴趣区域提取算法,结合内侧优先策略实现真实水面边界的自动识别与亚像素拟合,提高复杂环境下水面区域定位的准确性与算法鲁棒性。 为验证所述方法的有效性,搭建了明渠流量视觉监测试验系统,构建了 0. 18 ~ 0. 60 m / s 流速区间及 0. 013 9 ~ 0. 044 4 m3 / s 流量区间的数据集。 试验结果表明,在流速测量方面,改进算法的平均相对误差为 3. 44% , 决定系数 R2 达到 0. 935 9,均方根误差为 0. 016 5 m / s;在流量测量方面,系统综合测量误差控制在 3. 42% ,决定系数达到 0. 987 4,均方根误差为 0. 001 1 m3 / s。 结果表明,该方法在保证测量精度的同时,有效降低算法复杂度,具备较好的实时性与工程应用潜力。 本文研究为明渠流量的非接触式、低成本、全天候监测提供了一种可行方案,也为经典稠密光流算法在边缘端设备上的轻量化部署提供了参考。

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黄淮海平原是我国重要的农业基地,准确量化该地区农业生产的碳收支可为我国农业绿色发展和实现“ 双碳” 目标提供科学依据。 本研究基于 Biome-BGCMuSo 模型模拟了 1981—2100 年黄淮海平原冬小麦夏玉米轮作 (简称麦玉轮作)区域的初级生产力(GPP)、生态系统呼吸(RECO)和净生态系统生产力(NEP),并分析了其时空变化趋势。 结果表明:利用差分进化算法进行模型参数优化后,Biome BGCMuSo 模型可获得较高的模拟精度,日尺度 GPP、RECO、NEP 模拟值与观测值之间的决定系数(R )分别达到 0. 80、0. 64、0. 68,月尺度分别达到 0. 92、0. 73、 2 0. 83。 在时间尺度上, 在历史时段 (1981—2020 年), GPP、 RECO 和 NEP 的年均值分别为 1 682. 40、1 293. 12、 389. 28 gC / (m2·a),其中 GPP 和 RECO 显著增加,NEP 在 2000 年前显著增加之后变化不显著;在未来时段(2020— 2100 年)SSP245 情景下,GPP、RECO 和 NEP 的年均值分别为 2 015. 75、1 613. 06、402. 69 gC / (m2·a);SSP585 情景下 GPP、RECO 和 NEP 的年均值分别为 2 144. 67、1 729. 52、415. 15 gC / (m2·a)。 整体上,GPP 和 RECO 在未来时期呈现显著增加趋势,NEP 将先呈现相对稳定的变化趋势直至 2051 年后显著减小。 在空间尺度上,GPP 和 RECO 呈现出中部高而南北部低的空间分布格局,NEP 则从东南向西北方向递增。 气候变化背景下,黄淮海平原麦玉轮作系统未来时期碳汇功能减弱主要是由生态系统呼吸的增速超过作物初级生产力的增速所导致。

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开展工业发达区土壤和作物镉污染风险评价,可为农田生态修复和安全利用提供理论依据。 采用单因子污染指数法、改进的地累积指数法、生物富集系数和地统计学方法评价土壤和作物的镉污染,结合潜在生态风险和人体健康风险评价模型进行风险分区并制定生态修复策略。 结果表明,土壤和作物 Cd 含量均存在不同程度的超标, 土壤和水稻 Cd 的超标率分别为 38. 46% 和 46. 15% ,轻度和重度污染占比略高,水稻 Cd 的富集特征明显;空间分布上土壤和水稻 Cd 含量差异性显著,土壤 Cd 高值区主要分布在生产活动密集的城镇和工业区;生态风险属于高生态危害系数、中等生态风险等级,对成人和儿童的致癌风险较低。 研究区应根据土壤和作物的污染分级和风险分区采取差异化的生态修复措施,对安全区应采取低累积作物、钝化和水肥调控修复措施,对潜在风险区应采取超富集植物萃取与低累积作物套作、化学 / 微生物活化 / 钝化调控修复措施,对风险区应采取非食用类能源 / 经济作物种植结构调整、农业生物质高效资源化综合利用修复措施,以实现重金属污染土壤的分类生态修复与安全利用。

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作为反映农田土壤肥力状况的关键要素,土壤有机质含量在农业生产中起着举足轻重的作用。 将近红外光谱技术和深度学习相结合,为土壤有机质含量的快速且精准估测提供了全新的有效途径。 然而,由于深度学习以大数据为基础,获得大量土壤样本数据,就需对大量土样进行理化分析,这通常既耗时又耗力。 借助生成对抗网络(GAN)对样本实施扩充操作,是一种被广泛认可的解决策略。 考虑到土壤有机质近红外光谱特征波段存在特征差异,构建了一种经自注意力机制优化的生成对抗网络(SA-GAN)用于扩充土壤有机质数据,使基于近红外光谱技术预测有机质含量的准确性得到进一步提升。 采集了 120 份中国华北平原土壤样本及其对应的近红外光谱数据和有机质含量真值,分别使用 SA-GAN 和传统深度卷积生成对抗网络(DCGAN)对采集的数据进行扩充。 在数据扩充的基础上,设计了 CNN 网络,并分别对基于支持向量机(SVM)、偏最小二乘回归(PLSR)和 CNN 网络的土壤有机质含量估测模型性能进行了分析评估。 实验结果表明,SA-GAN 生成样本数据的光谱曲线趋势和有机质含量统计分布均优于 DCGAN 生成的样本数据,生成数据更接近真实数据。 将 SA-GAN 生成的模拟数据添加到 3 个预测模型的训练集中,可以比 DCGAN 更显著地提高模型预测精度。 最优情况下,将 SA-GAN 生成的仿真数据添加到模型训练数据集中可以将 SVM、PLSR、CNN 预测模型的 R 分别从 0. 51、0. 49、0. 68 提高到 0. 76、0. 73、0. 88。 结果表明,利用基于自注意力生成对抗网络来扩充土壤有机质光谱数据,并以此开展模型训练,进而提升模型的预测精度是切实可行的。

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稳定的温湿度环境对于妊娠母猪的健康和生产性能至关重要。 为解决传统预测模型在妊娠猪舍多因子耦合场景中适应性不足的问题,提出了基于改进白鲸优化算法(Improved beluga whale optimization,IBWO)和 Stacking 集成学习的猪舍环境预测模型 IBWO-Stacking。 在原白鲸优化算法的基础上引入 Logistic 混沌映射、自适应变量的调整以及 Pattern Search 提高 BWO 的寻优能力,实现了对猪舍温湿度预测模型超参数的精准优化,预测猪舍环境中的温湿度。 实验结果显示,IBWO-Stacking 模型预测相对湿度的平均绝对误差、均方误差和均方根误差分别为 1. 123 7% 、3. 243 4% 2 和 1. 800 9% ,预测温度时 3 项误差指标分别为 0. 210 4℃ 、1. 216 5℃ 2 和 1. 102 9℃ ;与 BWO Stacking 模型对比,预测猪舍相对湿度和温度的模型决定系数分别提高了约 0. 55% 和 1. 32% ,平均绝对误差降低约 7. 35% 和 6. 36% 、均方误差降低约 17. 23% 和 30. 92% ,均方根误差降低约 9. 02% 和 16. 9% ,验证了 IBWO-Stacking 模型具有较好的预测性能和鲁棒性,为妊娠猪舍的智能化环境调控提供决策支持,助力减少环境应激对母猪繁殖性能的负面影响。

Abstract:

氨氮含量是影响水产养殖水质的重要指标之一,其精准预测对水产养殖管理具有重要意义。 针对氨氮浓度变化受多环境因素影响、预测精度不足的问题,提出一种基于粒子群(Particle swarm optimization,PSO)-减法平均优化器(Subtract average-based optimizer,SABO)改进的卷积神经网络-门控循环单元-注意力机制(Convolutional neural network gated recurrent unit attention,CGA)预测模型(PSO-SABO-CGA)。 该方法通过融合 PSO 优化算法的全局最优引导机制,增强 SABO 算法在超参数空间中的全局探索与收敛能力,并利用该改进算法对 CGA 模型的关键超参数进行自动寻优。 试验结果表明,该研究提出的 PSO-SABO-CGA 模型在养殖水氨氮浓度预测中表现优异, 其平均绝对误差、均方根误差和决定系数分别达到 0. 062 mg / L、0. 082 mg / L 和 0. 934;相较于基线模型,PSO-SABO-CGA 模型在短期与长期预测中均显示出更高的精度与稳定性,当预测时间为 24 h 时决定系数仍高达 0. 842,为养殖水体氨氮浓度的精准预测提供了可靠方法。

Abstract:

温室大棚内人工喷淋作业存在劳动强度大、效率低下的问题,而顶部浇灌装置则成本高昂、利用率偏低,在此背景下,地面行走式喷淋车成为有效解决途径。 针对温室苗架喷淋车地面行走的导向难题,提出一种结构简易、成本低廉的循迹式前轮牵引导向系统技术方案,并结合场地条件与传感器特性,确定了循边导向系统的传感器选型方法及导向纠偏逻辑算法。 该系统以四轮独立驱动、前端或后端双轮同步转向的机构为本体,配备前后端超声波测距传感器及可编程逻辑控制器(Programmable logic controller,PLC)运算核心;通过变比例增益比例积分微分 (Proportional-Integral-Derivative,PID)控制模型完成纠偏导向运算后,系统向转向电机输出方向、偏摆角及转动速度等控制信号,驱动行走轮组向指定方向偏摆以实现精准纠偏。 此外,基于上述理论设计了一套导向行走控制系统,详细阐述测试平台勘测数据、系统硬件组成及底层硬件连线原理,并开展变比例增益 PID 模型的 Matlab 仿真、 关键数据关联验证、现场实测及测试效果评估。 试验结果表明,当系统以速度 5 m / min 行驶时,可精准识别预设纠偏边界,纠偏精度达 5 mm,且纠偏导向运动稳定平顺,全程无干涉、碰撞等异常问题。

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为构建能够真实全面反映拖拉机丘陵地区运输工况的标准化运行曲线,提升拖拉机作业效率、降低能耗,本文提出一种基于改进粒子群优化算法(IPSO)与 K-means 融合的拖拉机运输作业工况构建方法(IPSO-K-means)。 首先对采集的原始运行数据进行运动学片段分解处理,选取能够表征拖拉机运动特性的特征参数,构建多维特征矩阵进行量化分析。 采用主成分分析(PCA)进行数据降维处理,基于 IPSO-K-means 算法对降维后的特征空间进行聚类分析,以所有特征维度的平均相对误差之和为目标函数,并基于特征相似性选取代表性片段,合成能够全面反映拖拉机实际运输工况的标准化运行曲线。 最终的特征参数匹配度验证结果表明,构建的工况较原始样本特征参数的相对误差均保持在 10% 以下,整体平均误差 6. 33% 。 同时,构建的拖拉机运输作业工况与原始总体样本数据的速度、加速度联合概率在主要分布区域上表现相近,整体的分布趋势一致。 表明本文所构建的拖拉机运输作业工况较好地反映了拖拉机丘陵地区真实的运输作业情形。

Abstract:

针对多尺度物体杂乱堆叠场景因物体边界模糊、相互遮挡,易导致机器人稳定抓取位姿检测困难的问题,提出一种多尺度特征融合的机器人稳定抓取位姿检测方法。 首先,设计一种结合 KD-tree 加速欧氏聚类与高斯采样的两阶段点云预处理方法,提取稳定抓取目标点并抑制环境噪声。 其次,通过多尺度圆柱采样与位置编码联合提取抓取中心的局部几何特征,并引入多头自注意力机制提取全局上下文特征,提升抓取稳定性与抓取检测精度。 最后,在 GraspNet-1Billion 数据集上进行抓取位姿准确度评估实验,并在 UR10 机器人上进行真实场景下的抓取实验;实验结果表明,所提方法在 3 类别数据集中的平均精度(AP)分别为 73. 46% 、65. 64% 和 26. 29% ,随机杂乱场景下机器人的平均抓取成功率为 85. 71% ,三层堆叠实验场景下机器人的抓取成功率为 81. 40% ,验证了所提方法的有效性。

Abstract:

绳驱仿生鱼因其结构简单、柔顺性高等优势,已成为海洋精细探测平台的重要研究方向。 该类仿生鱼通常采用位于鱼尾首部的舵机转动来驱动鱼尾摆动,从而实现推进。 然而,这种单点驱动方式难以直接适用于经典的、基于独立节点控制的鱼体波函数。 针对该问题,本文提出一种改进的鱼体波构造函数,该函数通过直接建立鱼尾摆动角度与舵机旋转角度之间的几何关系进行建模,进而构建了仿生鱼尾的拉格朗日动力学模型。 该模型可根据已知的舵机旋转角度和频率,预测仿生鱼尾的推进性能。 通过 ANSYS Fluent 仿真获取水动力参数,并结合水池试验验证了模型的准确性。 结果表明,理论预测与试验测量结果基本吻合,验证了模型的有效性。 该模型为绳驱仿生鱼的推进性能预测与控制优化提供了理论依据。