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        果園單軌運輸機在軌狀態(tài)感知系統(tǒng)研制

        2020-09-20 14:16:30呂石磊魏志威吳奔雷洪添勝
        農業(yè)工程學報 2020年15期
        關鍵詞:閱讀器運輸機基準

        呂石磊,魏志威,吳奔雷,李 震,洪添勝

        果園單軌運輸機在軌狀態(tài)感知系統(tǒng)研制

        呂石磊1,2,3,魏志威1,吳奔雷1,李 震1,2,3※,洪添勝2,3,4

        (1. 華南農業(yè)大學電子工程學院,廣州 510642;2. 國家柑橘產業(yè)技術體系機械化研究室,廣州 510642;3. 廣東省農情信息監(jiān)測工程技術研究中心,廣州 510642;4. 華南農業(yè)大學工程學院,廣州 510642)

        針對山地果園單軌運輸機作業(yè)環(huán)境受限、定位精度較低等問題,該研究基于高頻RFID(Radio Frequency Identification)混合測速定位方法,設計了一套果園單軌運輸機在軌狀態(tài)精準感知系統(tǒng)。感知系統(tǒng)以STM32F103RCT6芯片為主控單元,利用雙RFID閱讀器讀取基準定位標簽組的時間差,使用混合測速定位方法,實時計算運輸機的作業(yè)狀態(tài)信息;設計了移動端監(jiān)測軟件,通過LoRa通信模塊遠程獲取運輸機實時作業(yè)狀態(tài)信息。試驗結果表明,運輸機在平地路況中運行穩(wěn)定,感知系統(tǒng)計算的全程平均行駛速度為0.49 m/s,依據秒表記錄計算的全程平均行駛速度為0.48 m/s,二者速度相差2%;基準定位標簽組間距為3.42 m時,運輸機全程平均定位誤差為6.18±0.60 cm;基準定位標簽組間距為6.84 m時,運輸機全程平均定位誤差為6.46±1.14 cm。該研究驗證了基于高頻RFID精準感知單軌運輸機在軌狀態(tài)的可行性,提升了運輸機作業(yè)安全性和智能性,可為實現(xiàn)果園生產精準作業(yè)提供可靠數(shù)據支持。

        農業(yè)機械;自動化;果園;單軌運輸機;RFID;混合測速定位;感知系統(tǒng)

        0 引 言

        中國南方果園多分布在丘陵山地中,農資和果品運輸以人力為主,生產效率低,勞動強度大。在山地果園生產過程中,機械化運輸提高生產效率、降低勞動強度的經濟效益日趨顯著[1-2]。山地果園單軌運輸機具有安裝結構簡單、軌道鋪設靈活、轉彎半徑小等特點[3],操作人員可利用遙控技術遠程控制運輸機作業(yè)[4-5]。但是,山地果園作業(yè)環(huán)境復雜,受果園樹木及障礙物遮擋等影響,操作人員無法保證全程實時準確獲取單軌運輸機作業(yè)信息[6]。因此,精準感知運輸機在軌作業(yè)狀態(tài)是提高山地果園運送裝備安全性和智能性的關鍵[7]。同時,實時準確獲取運輸機的全程作業(yè)信息是實現(xiàn)多機在軌同步作業(yè)的必要前提,也是實現(xiàn)農業(yè)物聯(lián)網的技術基礎[8-9]。

        精準定位是感知運輸機在軌作業(yè)狀態(tài)的必要前提。一般地,軌道運輸機的定位方法包括衛(wèi)星導航定位[10]、測距定位[11-12]、測速定位[13]、感應回線定位[14]、電磁波定位[15]等。其中,衛(wèi)星導航系統(tǒng)包括美國GPS(Global Positioning System)、中國北斗(BeiDou Navigation Satellite System, BDS)和俄羅斯GLONASS(Global Navigation Satellite System)等,主要適用于中、大型平整農田的農機裝備定位導航作業(yè)[16]。受樹木遮擋、地勢變化等因素影響,衛(wèi)星導航系統(tǒng)在山地果園中的定位精度受到限制。測距定位方法采用里程計記錄運輸機行駛路程,可實時獲取運輸機的在軌位置信息。但是,測距定位方法需事先精準測量運輸機的在軌起始位置。受運輸機結構、果樹枝葉等影響,測距定位方法的容錯率較低,存在一定的累計誤差。測速定位方法采用多普勒雷達測量運輸機行駛速度,可實時計算運輸機的在軌位置信息。但是,運輸機軌道沿果園山勢搭建,蜿蜒起伏,會導致測速定位方法產生較大的累計誤差。感應回線定位方法根據雙電纜交叉點導致的機載感應線圈信號極性變化次數(shù)來實時感知運輸機的行駛路程[17],一般應用于磁懸浮軌道,考慮運輸機車輪和軌道的結構特點和鋪設成本等因素,此類定位方法在山地果園的應用存在較大難度。作者團隊在前期研究中應用超高頻(902~928 MHz)RFID(Radio Frequency Identification),探索了基于雙天線接收雙標簽信號強度值(Received Signal Strength Indicator, RSSI)對照的方法對單軌運輸機定位[18],其本質屬于電磁波定位范疇。試驗結果表明,基于RFID RSSI數(shù)據對照的定位方法能夠降低系統(tǒng)定位誤差,但不能完全消除噪聲干擾,增大標簽部署密度也不能保證提高系統(tǒng)定位精度。另外,超高頻RFID系統(tǒng)成本較高,在農業(yè)裝備領域的應用推廣難度較大。

        針對山地果園單軌運輸機作業(yè)環(huán)境受限、定位精度較低、應用成本較高[19-22]等問題,本文以電動式單軌運輸機為研究對象,將電磁波定位方法與測速定位方法相結合,提出基于高頻RFID[23-25]的混合測速定位方法,設計了運輸機在軌狀態(tài)精準感知系統(tǒng)。應用高頻RFID、嵌入式ARM[26]、LoRa通信[27]等技術,操作人員通過精準感知系統(tǒng)遠程獲取單軌運輸機的實時速度、在軌位置以及軌道路況等在軌作業(yè)狀態(tài)數(shù)據,進而使得運輸機在果園復雜作業(yè)環(huán)境下實現(xiàn)可靠運行和精準作業(yè)。

        1 基于高頻RFID的混合測速定位方法

        如圖1所示,在軌道旁以特定間距均勻安置系列高頻RFID基準定位標簽組(標簽A、B等),在單軌運輸機上以特定間距安裝雙高頻RFID閱讀器(閱讀器1、2)。當單軌運輸機行駛在基準定位標簽組間時,其測速定位方法描述如下:

        1)當單軌運輸機經過基準定位標簽A時,閱讀器1首先讀取到該標簽數(shù)據,記閱讀器1讀取數(shù)據的時刻為1A。根據高頻RFID閱讀器與標簽的近距離通信特性,結合標簽A的在軌位置P,以及當前軌道路況(轉彎、平地、上坡/下坡等),運輸機可實現(xiàn)基準定位功能,進而實時感知在軌狀態(tài)。

        2)記閱讀器2讀取到基準定位標簽A的時刻為2A,則運輸機當前的行駛速度V可用式(1)計算。本文使用V表征運輸機位于對應標簽組間的平均行駛速度,并在下文進一步討論分析高頻RFID基準定位標簽組的部署方式對單軌運輸機作業(yè)狀態(tài)感知精度的影響規(guī)律。

        3)若單軌運輸機經過基準定位標簽A后的行駛路程<,即運輸機位于定位標簽組A、B間時,根據標簽A在軌位置P和閱讀器2經過標簽A后的行駛時間T,運輸機當前的在軌位置P可用式(2)計算。

        1.運輸機機箱 2.單軌軌道 3.防側翻輪 4.標簽A 5.標簽B 6.運輸機車頭 7.閱讀器1 8.閱讀器2

        1.Conveyer case 2.Monorail 3.Anti-rollover wheel 4.Tag A 5.Tag B 6.Conveyer locomotive 7.Reader 1 8.Reader 2

        注:為雙閱讀器間距,cm;為標簽組間距,m;為行駛速度,m·s-1。

        Note:is distance between dual readers, cm;is distance between tag groups, m;is driving velocity, m·s-1.

        圖1 混合測速定位方法

        Fig.1 Location approach combined with velocity measurement

        4)當單軌運輸機經過基準定位標簽B時,則以該標簽及其后續(xù)標簽組成新的標簽組。若閱讀器1讀取到標簽B數(shù)據,則重復步驟1),對運輸機在軌位置進行基準定位與校正;若閱讀器2讀取到標簽B數(shù)據,則重復步驟2)~3),計算運輸機當前行駛速度,進而實時感知運輸機在軌位置。

        2 運輸機在軌狀態(tài)精準感知系統(tǒng)設計

        2.1 感知系統(tǒng)架構

        感知系統(tǒng)選用意法半導體公司生產的32位STM32F103RCT6芯片作為主控單元,該芯片采用ARM Cortex-M3內核,配備了48KB SRAM和256KB FLASH,最高運行時鐘頻率為72 MHz,支持多個定時器和多種通訊模式,能夠滿足運輸機在軌狀態(tài)精準感知系統(tǒng)的高性能、低功耗設計要求。感知系統(tǒng)還包括電源與顯示模塊、高頻RFID通信與計算模塊、LoRa遠程通信模塊、移動端監(jiān)測軟件等,如圖2所示。

        圖2 運輸機在軌狀態(tài)精準感知系統(tǒng)架構

        2.2 電源與顯示模塊

        考慮山地果園當前運輸作業(yè)過程中存在電動、汽油、柴油等多種驅動類型的單軌運輸機,本文設計的感知系統(tǒng)采用獨立電源供電方式,使用2.8英寸TFT-LCD液晶觸摸屏實時顯示運輸機在軌作業(yè)狀態(tài)信息。感知系統(tǒng)使用3節(jié)18650鋰電池串聯(lián)組成的2 800 mAh電池組作為12 V電源,接入DC-DC直流穩(wěn)壓電路(LM78M05CT芯片),最終為ARM Cortex-M3平臺和各電路模塊提供穩(wěn)定的5 V直流電源。感知系統(tǒng)使用獨立電源,能夠有效提高系統(tǒng)通用性。鋰電池充電方便、綠色環(huán)保、使用壽命長,有助于降低系統(tǒng)的應用成本。

        2.3 高頻RFID通信與計算模塊

        高頻RFID通信與計算模塊使用SPI通信協(xié)議與ARM Cortex-M3平臺進行高速數(shù)據通信。RFID閱讀器采用MF RC522芯片(13.56 MHz),支持ISO 14443(Type A)協(xié)議。閱讀器尺寸為40 mm×60 mm,休眠電流為80A,工作電流為13~26 mA,讀寫距離為6~10 cm,最大傳輸速率為106 kB/s。在模塊工作過程中,主控單元通過MF RC522芯片采集基準定位標簽組數(shù)據,結合系統(tǒng)存儲的標簽組在軌位置數(shù)據,使用混合測速定位方法,利用雙高頻RFID閱讀器讀取基準定位標簽組的時間差,配合主控單元定時器,實時計算獲取運輸機的在軌位置、行駛速度、軌道路況等作業(yè)狀態(tài)信息。

        受高頻RFID特性和應用成本限制,標簽組為被動式無源標簽。感知系統(tǒng)通過主控單元調用RFID閱讀器主動與標簽組進行實時通信。但是,RFID閱讀器在短時間內多次讀取同一標簽數(shù)據將會占用主控單元的大量計算資源,進而影響計算運輸機行駛速度的實時性和準確性。為進一步提高系統(tǒng)精準性,降低系統(tǒng)功耗,本文設計了雙高頻RFID閱讀器互鎖機制,如圖3所示。

        圖3 雙高頻RFID閱讀器互鎖機制

        閱讀器1、閱讀器2分別通過SPI1通道、SPI2通道與主控單元連接,并根據控制需求將讀取的標簽信息傳輸給主控單元。當感知系統(tǒng)初始化后,僅開啟閱讀器1,當閱讀器1隨著運輸機行駛至其讀取到標簽A信息時,關閉閱讀器1;開啟閱讀器2和主控單元的定時器1,當閱讀器2讀取到標簽A信息時,關閉閱讀器2和定時器1,根據當前定時器1數(shù)據即可計算運輸機的行駛速度;再次開啟閱讀器1,以及主控單元的定時器2,根據定時器2實時數(shù)據即可計算運輸機相對基準定位標簽的位移量;當閱讀器1讀取到標簽B信息時,關閉閱讀器1和定時器2,刷新基準定位標簽位置,并重復上述步驟。

        2.4 LoRa遠程通信模塊

        LoRa遠程通信模塊采用ATK-LoRa-01模塊(410~441 MHz)實現(xiàn)ARM Cortex-M3平臺與上位機的通信功能,從而將運輸機在軌狀態(tài)信息同步遠程傳輸給操作人員和監(jiān)測終端。ATK-LoRa-01模塊內部集成SX1278芯片,使用LoRa擴頻調制技術,以1 MHz頻率為步進信道,共32個信道,接收靈敏度為?136 dBm,通信距離可達3 000 m。該模塊可通過AT指令在線修改控制參數(shù),具有低功耗、高性能的特點。

        ARM Cortex-M3平臺與上位機通過LoRa遠程通信模塊配置為點對點傳輸模式,確保上位機具有唯一控制權,不受外界其他遙控器的通信干擾。SX1278芯片為SPI接口,LoRa-01模塊內部通過32位MCU將SPI數(shù)據轉換為串口數(shù)據。在LoRa遠程通信模塊工作過程中,ARM Cortex-M3平臺向LORA-01模塊電路發(fā)送串口數(shù)據,上位機通過LoRa接收器實時獲取轉發(fā)的平臺數(shù)據。LoRa同步發(fā)送電路如圖4所示。

        圖4 LoRa同步發(fā)送電路

        2.5 移動端監(jiān)測軟件

        移動端采用CH9343G芯片實現(xiàn)USB轉串口通信,監(jiān)測軟件基于Android Studio3.4.2開發(fā)環(huán)境,使用Java語言進行CH9343G接口層功能軟件編寫。Android移動端接收ARM Cortex-M3平臺發(fā)送的數(shù)據包,通過提取LoRa數(shù)據包中指定的數(shù)據位來解析運輸機的在軌位置、行駛速度及軌道路況等信息。LoRa數(shù)據包解析和在軌作業(yè)狀態(tài)信息的Android GUI界面如圖5所示。

        3 驗證試驗

        3.1 測試平臺搭建

        為驗證基于高頻RFID混合測速定位方法的運輸機在軌狀態(tài)精準感知系統(tǒng)性能,在2019年5月底華南農業(yè)大學校園內的單軌運輸機測試平臺進行現(xiàn)場試驗。試驗使用作者團隊自主研發(fā)的7SYZDD-200型電動式單軌運輸機[28],如圖6所示。

        1.單軌軌道 2.運輸機車頭 3.運輸機機箱

        運輸機以鋰電池為動力,使用無刷直流電動機驅動;額定負載為200 kg,最大爬坡角度為39°,行駛速度為0.4~0.6 m/s。軌道沿緩坡地勢閉環(huán)搭建,總長度為130.59 m,依次模擬了轉彎、平地、上坡、下坡等軌道路況。根據測試平臺的不同軌道路況特性,將軌道分為10段,如圖7所示,各段軌道長度及其對應路況如表1所示。運輸機配備了車載控制裝置與遙控裝置來實現(xiàn)實時啟停功能[29]。結合運輸機的啟停信號,感知系統(tǒng)能夠計算運輸機在停止時刻相對基準定位標簽的位移量,進而獲取運輸機在停止狀態(tài)下的在軌位置。

        注:Si(i = 1~10)表示不同的軌道路段;Tagi(i = 1~38)表示不同軌道路段部署的基準定位標簽。

        表1 軌道路段與對應路況

        感知系統(tǒng)在單軌運輸機上的安裝測試如圖8a所示。根據第1節(jié)所述的混合測速定位方法,在運輸機上以特定間距安裝雙高頻RFID閱讀器,在軌道側邊以特定間距均勻安置高頻RFID基準定位標簽組。如圖8b所示,考慮感知系統(tǒng)工作的穩(wěn)定性和安全性,結合高頻RFID的近距離通信特性,在不改動運輸機結構的前提下,將雙閱讀器分別安裝在運輸機車頭的下壓輪連桿后,經測量2個閱讀器的最小間距為13 cm。另外,受感知系統(tǒng)應用成本限制,應盡可能增大高頻RFID基準定位標簽組的間距,但增大標簽組間距可能會增大感知系統(tǒng)計算運輸機在軌位置的累計誤差?;诖耍疚南葘撕灲M間距設為測試平臺運輸機(車頭和車身)總長度T,經測量T=3.42 m。

        圖8 感知系統(tǒng)安裝與測試

        3.2 結果與分析

        3.2.1 運輸機在軌速度測試結果與分析

        由于運輸機的負載狀態(tài)變化對感知系統(tǒng)的測量精度沒有直接影響??紤]節(jié)約資源,本文的現(xiàn)場試驗數(shù)據在運輸機半載狀態(tài)下測量。使用秒表依次記錄運輸機在半載狀態(tài)下,以額定功率經過各段軌道S的起始時間,并計算得出各軌道路段行駛的平均速度。同時,記高頻RFID基準定位標簽組序號為R(=1,2,3,…,38),ARM Cortex-M3平臺通過雙高頻RFID閱讀器讀取標簽組數(shù)據,使用混合測速定位方法計算運輸機經過不同基準定位標簽時的行駛速度。重復上述試驗20次,單軌運輸機在不同軌道路況中的在軌行駛速度測試結果如圖9所示。

        由圖9可知,依據秒表記錄數(shù)據計算的運輸機全程平均行駛速度為0.48 m/s,基于混合測速定位方法和基準定位標簽組數(shù)據計算的運輸機全程平均行駛速度為0.49 m/s;二者速度相差2%,主要是在人工記錄秒表數(shù)據時存在測量誤差。從軌道分段的角度看,不同軌道路段1~10,秒表分段平均速度和標簽分段平均速度都隨著不同軌道分段出現(xiàn)了較大的數(shù)據波動,這說明不同的軌道路況對運輸機在軌行駛速度存在較大影響;但是,二者數(shù)據在不同軌道分段的波動趨勢具有較好的一致性,進而相互驗證了運輸機在軌行駛速度計算數(shù)據的準確性。例如,在1~3、8~10等路段,二者平均速度處于上升趨勢;在4~7路段,二者平均速度均較為平穩(wěn)。另外,從圖中基準標簽計算速度的角度看,同一軌道分段中的運輸機行駛速度也會出現(xiàn)數(shù)據波動,但是這一變化情況難以精確體現(xiàn)在秒表記錄數(shù)據中。

        3.2.2 運輸機在軌位置感知結果與分析

        為進一步分析運輸機在軌位置感知精度,本文提出在測試平臺軌道安置驗證標簽,即將2個驗證標簽均勻安置在高頻RFID基準定位標簽組間,如圖10所示。當前標簽組A、B和C、D的間距=T=3.42 m,則各驗證標簽間距D=1.14 m。通過對比運輸機經過驗證標簽時的計算數(shù)據與驗證標簽的實際在軌位置來評價感知系統(tǒng)對運輸機在基準定位標簽組間的定位精度。為增大運輸機定位精度的對比效果,本文設定在間隔標簽組中加入驗證標簽,如圖10,分別在標簽組A、B和C、D間加入2個驗證標簽,軌道全程共設置38個驗證標簽。重復上述試驗20次,基于驗證標簽的運輸機定位誤差均值如圖11所示,其中驗證標簽I類表示平均定位誤差超過15 cm的驗證標簽,驗證標簽II類表示平均定位誤差在10~15 cm的驗證標簽,驗證標簽III類表示平均定位誤差小于10 cm的驗證標簽。

        圖10 驗證標簽組部署

        由圖11可知,基于驗證標簽的運輸機全程定位誤差均值為6.19 cm,相對于基準定位標簽組間距的平均定位誤差率(定位誤差均值占基準標簽組間距的百分比,用于表征在該應用環(huán)境中定位誤差的相對大?。┘s為1.81%。從軌道分段的角度看,運輸機定位誤差大于10 cm的驗證標簽多位于轉彎、上/下坡與平地之間的連接路段,這說明軌道路況變化會對運輸機的在軌行駛速度產生較大影響,進而影響運輸機在軌定位結果。另外,定位誤差在10 cm以內的驗證標簽數(shù)量為標簽總數(shù)的84.21%,定位誤差在15 cm以內的驗證標簽數(shù)量為標簽總數(shù)的94.74%,這說明感知系統(tǒng)計算的運輸機在軌位置感知數(shù)據具有較好的魯棒性。

        圖11 驗證標簽組的運輸機定位誤差

        3.2.3 不同標簽組間距的定位結果與分析

        為進一步分析不同標簽組間距對運輸機在軌位置感知精度的影響規(guī)律,本文使用在基準定位標簽組內加入驗證標簽的測試方法,依次將標簽組間距增大為2T(6.84 m)和3T(10.26 m),軌道全程設置的標簽數(shù)量分別為20個和12個。在不同軌道路況中重復上述試驗20次,結果如表2所示。受閉環(huán)軌道路況分布限制,單軌運輸機測試平臺的部分軌道路段長度較短。按照3.2.2節(jié)驗證標簽安置方法,隨著標簽組間距不斷增大,本節(jié)試驗將部分路段(1、4、9等)整合到臨近軌道路段中。

        由表2可知,從全程軌道的角度看,基于驗證標簽測試方法的運輸機定位誤差均值與方差都隨著基準定位標簽組間距增大而增大。需要注意的是,本試驗中的驗證標簽被均勻安置在基準定位標簽組間,但是,不同軌道路段的長度不同。因此,不同軌道路段安置的驗證標簽數(shù)量不同,表2中運輸機全程定位誤差(均值與方差)為基于所有軌道路段驗證標簽的計算數(shù)據所得。從軌道分段的角度看,平地與轉彎路段中運輸機定位誤差數(shù)據沒有明顯變化,均小于在上/下坡路段(8~10)中運輸機定位誤差數(shù)據。從不同標簽組間距的運輸機定位誤差數(shù)據的角度看,當標簽組間距為T(3.42 m)時,運輸機在全程軌道中的定位精度最高,在轉彎路段4中的最小定位誤差為3.89 cm;當標簽組間距為2T(6.84 m)時,運輸機在全程軌道中的定位誤差均值為6.46 cm,與運輸機最小全程定位誤差數(shù)據相比,僅增加0.28 cm;當標簽組間距為3T(10.26 m)時,運輸機在全程軌道中的定位誤差最大,在上下坡路段(8~10)中的最大定位誤差為51.59 cm。另外,從基于定位標簽組間距的平均定位誤差率的角度看,運輸機在標簽組間距為2T時的平均定位誤差率約為0.94%;與標簽組間距為T時的基準定位標簽組相比,感知系統(tǒng)減少了50%標簽數(shù)量。因此,設置基準定位標簽組間距為2T能夠減少部署成本,使得感知系統(tǒng)具有更好的應用性。

        3.2.4 與超高頻RFID定位結果的對比分析

        作者團隊在前期工作中提出基于超高頻RFID雙天線接收雙標簽信號強度值對照的方法實現(xiàn)運輸機在軌位置感知[18]?,F(xiàn)場試驗結果表明,在超高頻RFID定位系統(tǒng)最優(yōu)工作參數(shù)下,運輸機定位誤差均值為1.01 cm。但是,受信號強度值靈敏度限制,超高頻RFID定位系統(tǒng)中基準定位標簽組間距固定為45 cm,平均定位誤差率為2.24%。與之相比,感知系統(tǒng)設定的基準定位標簽組間距不小于3.42 m,最優(yōu)全程平均定位誤差為6.18 cm,因此運輸機的平均定位誤差率為1.81%。另外,超高頻RFID定位系統(tǒng)部署成本較高,可達數(shù)千元乃至萬元左右;與之相比,感知系統(tǒng)部署成本在百元左右,低成本優(yōu)勢顯著。

        表2 不同定位標簽組間距D的運輸機定位誤差

        4 結 論

        為實時監(jiān)測山地果園單軌運輸機的作業(yè)狀態(tài),本文以單軌運輸機為研究對象,提出了基于高頻RFID的混合測速定位方法,設計了運輸機在軌狀態(tài)精準感知系統(tǒng),并通過單軌運輸機測試平臺試驗驗證了混合測速定位方法的可行性和有效性。試驗結果表明:

        1)基于雙高頻RFID閱讀器讀取基準定位標簽組的測速定位方法能夠結合標簽組在軌位置和軌道路況,通過計算運輸機經過標簽組的行駛速度來實時感知運輸機的在軌狀態(tài)信息,進而在基準定位的基礎上提高了運輸機在軌位置感知精度。

        2)感知系統(tǒng)能夠較為精準計算單軌運輸機的行駛速度,但是在不同軌道路況中,運輸機的行駛速度測試結果存在較大波動;與其他軌道路況相比,運輸機在平地中運行相對穩(wěn)定,系統(tǒng)測試的全程平均行駛速度為0.49 m/s,秒表記錄的全程平均行駛速度為0.48 m/s,二者相對誤差為2%。

        3)當標簽組間距為3.42 m時,感知系統(tǒng)可獲取最優(yōu)定位精度,運輸機全程平均定位誤差為6.18±0.60 cm;當標簽組間距為6.84 m時,運輸機全程平均定位誤差為6.46±1.14 cm,相對于標簽組間距的平均定位誤差率約為0.94%,具有較好的應用價值;繼續(xù)加大標簽組間距離可降低系統(tǒng)部署成本,但感知系統(tǒng)定位精度出現(xiàn)較大的下降趨勢。

        通過應用運輸機在軌狀態(tài)精準感知系統(tǒng),操作人員可遠程實時獲取單軌運輸機在果園環(huán)境中的行駛速度、在軌位置、軌道路況等在軌作業(yè)狀態(tài)數(shù)據,進而為實現(xiàn)農機裝備智能控制提供了精準數(shù)據支持。下一步工作將應用感知系統(tǒng),結合運輸機實時作業(yè)狀態(tài)數(shù)據,研究運輸機在不同軌道路況中的作業(yè)功率優(yōu)化,以及多臺運輸機的作業(yè)調度等問題。

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        Development of on-orbit status sensing system for orchard monorail conveyer

        Lyu Shilei1,2,3, Wei Zhiwei1, Wu Benlei1, Li Zhen1,2,3※, Hong Tiansheng2,3,4

        (1.,,510642,;2.,510642,;3.510642,;4.,,510642,)

        In order to solve the problems of limited working environment and low positioning accuracy of mountain orchard monorail conveyer, a set of accurate on-orbit status sensing system for orchard monorail conveyer was designed based on high frequency RFID (Radio Frequency Identification) hybrid speed measurement and positioning method in this paper. The system combined electromagnetic wave positioning with velocity measurement to obtain data from high frequency RFID module. The STM32f103rct6 chip was used as the main control unit of the sensing system, the dual RFID reader was used to read the time difference of the reference location tag groups, the hybrid speed measurement and positioning method was used to calculate the real-time operation status information of the conveyer in real time, and the mobile terminal monitoring software was designed, and the real-time operation status information of the conveyer was obtained through LoRa communication module in order to evaluate the performance of the sensing system, the experiments was carried out in the monorail conveyer test platform, which located in South China Agricultural University. The electric monorail conveyer with 7SYZDD-200 model was used, which designed by China Agriculture Research System. The track in the test platform was circular with 130.59 m. The track was divided into 10 segments according to different track conditions of flat track, band track, uphill and downhill. Experimental results showed that the system could accurately sense the running state information of monorail conveyor on-oubit in real time, but in different track conditions, the test results of the conveyer speed fluctuate greatly. Compared with other track conditions, the average tested speed of the conveyer in the whole course of flat running was 0.49 m/s, and that recorded by the stopwatch was 0.48 m/s, the relative error was 2%. When the distance between tags was 3.42 m, the average positioning error was 6.18 ± 0.60 cm; when the distance between tags was 6.84 m, the average positioning error is 6.46 ± 1.14 cm, which was about 0.94% relative to the distance between tags. The study verified the feasibility of high-frequency RFID based accurate perception of monorail conveyer on-orbit, and improved the safety and intelligence of the transport operation, which can provide reference for the realization of precise operation in orchard production.

        agricultural machinery; automation; orchards; monorail conveyer; RFID; location combined with velocity measurement; sensing system

        呂石磊,魏志威,吳奔雷,等.果園單軌運輸機在軌狀態(tài)感知系統(tǒng)研制[J]. 農業(yè)工程學報,2020,36(15):56-64.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2020.15.007 http://www.tcsae.org

        Lyu Shilei, Wei Zhiwei, Wu Benlei, et al. Development of on-orbit status sensing system for orchard monorail conveyer[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(15): 56-64. (in Chinese with English abstract) doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2020.15.007 http://www.tcsae.org

        2019-12-24

        2020-06-12

        國家自然科學基金項目(61601189、31971797);現(xiàn)代農業(yè)產業(yè)技術體系建設專項資金(CARS-26);廣州市科技計劃項目民生科技攻關計劃(201803020037)

        呂石磊,博士,副教授,主要從事農業(yè)信息化研究。Email:lvshilei@scau.edu.cn

        李震,博士,教授,博士生導師,主要從事機電一體化技術應用研究。Email:lizhen@scau.edu.cn

        10.11975/j.issn.1002-6819.2020.15.007

        TP274; S126

        A

        1002-6819(2020)-15-0056-09

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