基于MEMS惯性传感器的水田作业机械姿态检测关键技术研究

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随着世界人口增长,粮食需求量日益增大。面对严峻的粮食安全形势,加速智能农机装备研究,实现农业精细化、可持续化发展势在必行。水稻是中国最主要的粮食作物之一,约占中国谷物种植总面积的30%、粮食总产量的40%和农户总数的60%。水田硬地层深浅不一,崎岖不平,常有坑洼沟壑,作业环境复杂,为水田农业机械智能化、精细化作业的实现带来挑战。其主要难点之一便是如何在复杂的水田作业环境中实现农业机械姿态的实时精确测量。农业机械姿态测量包括横滚角和俯仰角的测量,它是实现农业机械自主导航地形倾斜矫正、宽幅农机具自动调平控制、农机具运动学/动力学模型搭建和田间作业车辆安全驾驶预警系统开发等的关键参数。本研究在‘十三五’国家重点研发计划项目和广东省科技计划项目的资助下,面向南方水田智能农机装备发展亟需解决的姿态实时精确测量问题,研究了基于MEMS惯性传感器的水田作业机械姿态检测关键技术,主要研究内容与取得的成果如下:(1)适用于水田作业机械应用的姿态测量硬件系统设计与开发研究。以ADIS16445微惯性传感器与STM32 F446RC微处理器为核心器件研发了姿态测量硬件系统,主要包括电源电路、核心器件工作电路和具备防水与抗震能力的硬件系统外壳设计与开发。在实验室内进行了硬件功能测试,试验结果表明,姿态测量硬件系统工作性能可靠,能以100 Hz稳定准确输出传感器信息。(2)传感器信息处理算法研究。针对扰动导致异常值的产生、传感器信号高频输出夹杂微小毛刺影响系统姿态测量的情况,提出了基于Hampel滤波与加权滑动平均滤波结合的处理算法,解决异常值辨识与信息平滑问题。通过Innova 2100型摇床试验验证了算法的有效性。研究了陀螺仪与加速度计的误差测量模型,通过SGT 320E三轴多功能转台进行了试验标定和验证。三轴多功能转台试验结果表明,ADIS 16445内置的三轴陀螺仪与三轴加速度计均符合产品说明书要求,满足姿态检测系统设计硬件要求。研究了欧拉、四元素、方向余弦法等典型的姿态解算方法、互补滤波和卡尔曼滤波等姿态融合算法和基于三轴加速度模型的姿态角初始值估算方法。(3)陀螺仪漂移特性对姿态测量的影响研究。采用了井关PZ60D型水稻插秧机模拟田间怠速停车补秧工况,定性研究了陀螺仪漂移特性对姿态测量的影响。试验结果证明,若插秧机怠速停车5 min,陀螺仪漂移会引起不少于6o的姿态角累积误差。提出了田间作业车辆怠速停车辨识与姿态同步估计算法,采用安装有Auto Trac自主导航作业系统的井关水稻插秧机进行了田间试验验证。水稻插秧机田间试验结果表明,田间作业车辆怠速停车辨识与姿态同步估计算法可准确辨识作业车辆怠速停车状态,相比Auto Trac自主导航系统姿态输出,该算法姿态测量更为准确、平滑。(4)外部加速度对姿态测量的影响研究。采用平行滑轨进行了外部加速度对姿态测量影响的定性试验。平行滑轨试验结果表明,水平方向外部加速度的存在会对姿态测量产生明显影响。提出了田间作业车辆外部加速度辨识与姿态同步估计算法,分别在三轴多功能转台及安装有MTi-300 AHRS的水田激光平地机上进行了试验验证。三轴多功能转台试验结果表明,在水平方向外部加速度不超过1 g的情况下,本研究算法能准确辨识外部加速度变化,最大辨识误差为0.2554 g,平均辨识误差不超过0.1439g。水田激光平地机田间试验表明,相比MTi-300 AHRS(姿态角动态测量精度为0.3°),平地机直线作业时横滚角测量平均误差为0.21o、俯仰角测量平均误差为0.23o;平地机曲线转弯作业时横滚角测量平均误差为0.38o、俯仰角测量平均误差为0.41o。(5)基于自适应卡尔曼滤波的姿态融合算法研究。高地隙宽幅水田作业机械在水田中作业时位姿的瞬变及晃动会严重影响姿态测量和作业效果。提出了一种自适应卡尔曼滤波的姿态融合算法,采用安装有BD 982定位测姿模块的ZP 9500型高地隙喷雾机平台进行了田间试验验证。高地隙喷雾机试验结果表明:本研究算法可满足复杂的田间工况下高地隙宽幅农机装备姿态测量要求,相比于BD 982(姿态角动态测量精度为0.1°),姿态测量的平均误差为0.55o,最大误差为0.91o。本研究通过三轴多功能转台和水田作业机械的田间试验验证,为适用于水田作业机械姿态检测应用的研发提供了依据。
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