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基于LabVIEW的电动车智能控制创新教学实验平台被引量：9: 2017年; 基于虚拟仪器软件LabVIEW,以电动高尔夫球车为载体,在完成对现有机械结构和电控系统改造的基础上,建立了一套电动车智能控制创新教学实验平台。基于NI myRIO控制器,开发了车速与制动控制、自动转向控制和避障预警控制等车辆智能控制算法;通过室内台架实验和道路实车实验,验证了电动车智能控制创新教学实验平台的功能,电动车智能控制创新教学实验平台的建立完善了课程教学内容,丰富了学生的专业技能,提高了学生的实际动手能力,有效提高了实践教学水平。; 张硕刘进一朱忠祥杜岳峰谢斌李伟; 关键词：电动车教学实验平台虚拟仪器智能控制 LABVIEW

后轮驱动大功率拖拉机牵引力-滑转率联合自动控制方法被引量：23: 2016年; 针对后轮驱动大功率拖拉机犁耕作业工况,提出了大功率拖拉机牵引力-滑转率联合自动控制方法。基于Freescale MC9S12XS128型微处理器开发了联合控制器硬件系统;采用PID（proportion integral derivative）控制算法,制定了牵引力PID控制和滑转率开关控制的联合控制策略,基于模块化设计开发了联合控制软件系统;进行了牵引力控制、牵引力与滑转率联合控制的田间实车对比试验,分析了2种不同控制方法下滑转率、牵引力和耕深的控制效果,验证了联合控制系统的性能。试验结果表明：当设定滑转率阀值区间0.1～0.2,牵引力阀值6 000 N时,联合控制下的实际耕深平均误差为1.45 cm,均方根误差为2.79 cm;实际牵引力平均误差为270.73 N,均方根误差为366.23 N;滑转率采样时间50 s,阀值区间以内43.78 s,有效控制时间范围为88%。与单独的牵引力控制相比,实际耕深、牵引力的平均误差和均方根误差均明显减小,实际滑转率的控制效率有较大提高。结果表明,该文提出的大功率拖拉机牵引力-滑转率联合自动控制方法,可以实现牵引力和滑转率的双目标联合控制,能够满足实际生产的农艺要求。; 张硕杜岳峰朱忠祥毛恩荣刘进一石晶; 关键词：拖拉机滑转率牵引力

基于GNSS/MIMU/DR的农业机械组合导航定位方法被引量：17: 2016年; 为解决实际农田环境中农业机械自动导航系统的位姿信息易受跟踪卫星数动态变化、天线遮挡、数据传输错误等因素影响,造成定位精度和稳定性变差的问题,采用全球导航卫星系统(GNSS)、微机械惯性测量单元(MIMU)及航位推算(DR)相融合的组合导航定位系统,建立了农业机械两轮运动学定位模型,针对系统状态噪声不稳定的因素,提出了一种根据当前估计值与预测值的偏差自适应地调节系统状态协方差阵的扩展卡尔曼滤波算法,并分别基于静止状态和直线导轨运动状态进行了试验验证。试验结果表明,在静止状态和直线导轨运动状态下,采用自适应滤波算法的航向角平均值绝对偏差分别为0.001 4°、0.024 5°,标准差分别为0.047 4°、0.251 1°;位置距离平均偏差分别为0.003 7 m、0.007 6 m,标准差分别为0.001 0 m、0.004 4 m,与固定值滤波算法相比,自适应滤波算法的各项评价指标得到了明显改善,进一步验证了算法改进的必要性和优越性。; 刘进一杜岳峰张硕朱忠祥毛恩荣陈雨; 关键词：农业机械导航全球导航卫星系统扩展卡尔曼滤波

基于Census变换的双目视觉作物行识别方法被引量：21: 2016年; 针对基于双目视觉技术的作物行识别算法在复杂农田环境下,立体匹配精度低、图像处理速度慢等问题,该文提出了一种基于Census变换的作物行识别算法。该方法运用改进的超绿-超红方法灰度化图像,以提取绿色作物行特征;采用最小核值相似算子检测作物行特征角点,以准确描述作物行轮廓信息;运用基于Census变换的立体匹配方法计算角点对应的最优视差,并根据平行双目视觉定位原理计算角点的空间坐标;根据作物行生长高度及种植规律,通过高程及宽度阈值提取有效的作物行特征点并检测作物行数量;运用主成分分析法拟合作物行中心线。采用无干扰、阴影、杂草及地头环境下的棉田视频对算法进行对比试验。试验结果表明,对于该文算法,在非地头环境下,作物行中心线的正确识别率不小于92.58%,平均偏差角度的绝对值不大于1.166°、偏差角度的标准差不大于2.628°;图像处理时间的平均值不大于0.293 s、标准差不大于0.025 s,能够满足田间导航作业的定位精度及实时性要求。; 翟志强朱忠祥杜岳峰张硕毛恩荣; 关键词：作物图像识别导航双目视觉

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张硕