方 續(xù) ，王 熙

（黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)工程學(xué)院，黑龍江 大慶 163319）

0 引言

國(guó)內(nèi)外農(nóng)業(yè)工作者一直在努力尋求更加精細(xì)化的農(nóng)業(yè)機(jī)械管理技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的高效化、智能化。隨著現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展，機(jī)械化程度不斷提高，精準(zhǔn)測(cè)速在精量播種、變量播種、施肥、噴藥中起著重要作用[1]。農(nóng)業(yè)機(jī)械的速度可以通過(guò)行駛車(chē)輛的地輪轉(zhuǎn)速測(cè)得，以農(nóng)用拖拉機(jī)為例，由于農(nóng)機(jī)作業(yè)與道路車(chē)輛的差異，滑轉(zhuǎn)率一般為10%～15%，因此基于地輪轉(zhuǎn)速的測(cè)量方法不準(zhǔn)確。在實(shí)際工作中，拖拉機(jī)牽引效率是人們比較關(guān)心的，但這和作業(yè)時(shí)拖拉機(jī)的滑轉(zhuǎn)率有著緊密關(guān)系，滑轉(zhuǎn)率是權(quán)衡拖拉機(jī)作業(yè)效率和經(jīng)濟(jì)效益的關(guān)鍵指標(biāo)。

直接使用速度傳感器獲得拖拉機(jī)的速度，稱為直接測(cè)速，包括電磁式測(cè)速、霍爾元件測(cè)速、GNSS 測(cè)速、雷達(dá)測(cè)速等。GNSS 測(cè)速是最重要的測(cè)速工具之一，通過(guò)衛(wèi)星與接收機(jī)間的相應(yīng)運(yùn)動(dòng)進(jìn)行測(cè)量，但陰天或雨天對(duì)信號(hào)接收和測(cè)速精度有著明顯影響，且價(jià)格較高，不適合大面積推廣。雷達(dá)測(cè)速采用的是多普勒效應(yīng)，多普勒效應(yīng)是指當(dāng)聲音、電磁波等振動(dòng)源相對(duì)于觀察者以速度v移動(dòng)時(shí)，觀察者所接收到的振動(dòng)頻率與振動(dòng)源發(fā)出的振動(dòng)頻率有所差別[2]。

雷達(dá)分為激光雷達(dá)和微波雷達(dá)，本研究采用的是微波雷達(dá)。一些學(xué)者的實(shí)驗(yàn)研究表明，它的準(zhǔn)確性更高，穿透性更強(qiáng)，受天氣影響更小。雷達(dá)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)拖拉機(jī)的速度，并通過(guò)數(shù)據(jù)采集卡傳到上位機(jī)，上位機(jī)采用VB6.0 進(jìn)行部分軟件設(shè)計(jì)，每秒鐘記錄兩次數(shù)據(jù)，對(duì)FFT 算法進(jìn)行研究，并分析數(shù)據(jù)，得到相應(yīng)的頻率，從而計(jì)算出拖拉機(jī)在地面上的真實(shí)速度。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及工作原理

1.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

微波多普勒雷達(dá)測(cè)速系統(tǒng)如圖1 所示，拖拉機(jī)微波多普勒雷達(dá)測(cè)速主要包括雷達(dá)傳感器與角度傳感器、麥賽福格森1204 拖拉機(jī)、GNSS 接收機(jī)、上位機(jī)與CAN 數(shù)據(jù)記錄儀。

圖1 微波多普勒雷達(dá)測(cè)速系統(tǒng)

1.2 工作原理

微波多普勒雷達(dá)基于多普勒效應(yīng)檢測(cè)移動(dòng)目標(biāo)的位置和相對(duì)速度，測(cè)速原理圖如圖2 所示。當(dāng)雷達(dá)發(fā)射一固定頻率的脈沖波對(duì)空中進(jìn)行掃描時(shí)，比如遇到移動(dòng)目標(biāo)時(shí)，射頻發(fā)出的頻率與接收到的頻率之間會(huì)產(chǎn)生頻率差，被稱為多普勒頻率。根據(jù)多普勒頻率的大小，能夠得到目標(biāo)對(duì)雷達(dá)的徑向相對(duì)速度[3]。24 GHz 毫米波雷達(dá)利用多普勒效應(yīng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)高精度雷達(dá)測(cè)速功能，被廣泛應(yīng)用于智慧城市、智能交通、工業(yè)等領(lǐng)域，與紅外線相比，毫米波的大氣衰減小、對(duì)煙灰穿透性較好，受天氣影響小，這些屬性有助于毫米波雷達(dá)的連續(xù)性不間斷工作。

圖2 測(cè)速原理圖

根據(jù)工作原理，拖拉機(jī)的水平運(yùn)行速度V與接收波頻率fd之間的關(guān)系如下：

式中，λ為雷達(dá)模塊的發(fā)射波波長(zhǎng)，單位為m；θ為微波發(fā)射方向與水平面方向夾角（雷達(dá)安裝角度），θ在0～90°之間；fd為微波接收頻率，單位為Hz。

2 數(shù)據(jù)采集及軟硬件設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)顯示是微波雷達(dá)測(cè)速系統(tǒng)硬件的關(guān)鍵部分[3]。該系統(tǒng)的核心是微波測(cè)速雷達(dá)傳感器，在采集數(shù)據(jù)后，經(jīng)過(guò)上位機(jī)數(shù)據(jù)處理，得到相應(yīng)的車(chē)速頻率，根據(jù)公式（1）計(jì)算出拖拉機(jī)的真實(shí)地面速度。

阿爾泰USB3200 便攜式數(shù)據(jù)采集卡用于數(shù)據(jù)采集，其可以接收微波雷達(dá)反射的時(shí)域數(shù)據(jù)，USB3200便攜式數(shù)據(jù)采集卡如圖3 所示，采集卡主要參數(shù)如表1 所示。便攜式是數(shù)字化儀器發(fā)展的方向之一，阿爾泰采集卡用于數(shù)據(jù)采集，能滿足各種生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)信號(hào)的高速數(shù)據(jù)采集要求，數(shù)據(jù)采集符合香農(nóng)采樣定理。

圖3 USB3200 便攜式數(shù)據(jù)采集卡

表1 采集卡主要參數(shù)

2.2 硬件設(shè)計(jì)

微波測(cè)速雷達(dá)傳感器安裝在防水鋁合金外殼中，在惡劣的環(huán)境下仍可正常運(yùn)行，工作所需電壓為9 V～32 V，微波頻率為24 GHz，輸出信號(hào)為CAN協(xié)議，波特率為250 KB，1 次/s。傳感器較低的射頻功率輸出并不會(huì)對(duì)人體造成影響[4]，在直流電源下，總輸出功率小于15 mW，角度傳感器型號(hào)為北微BWK215S-CAN。微波多普勒雷達(dá)如圖4 所示，角度傳感器如圖5 所示。

圖4 微波多普勒雷達(dá)

圖5 角度傳感器

2.3 軟件設(shè)計(jì)

微波雷達(dá)測(cè)速程序和GNSS 接收軌跡圖程序是基于VB6.0 平臺(tái)開(kāi)發(fā)的，具有顯示和存儲(chǔ)功能[5]。微波多普勒車(chē)速頻率接收顯示程序通過(guò)CAN總線連接，正常運(yùn)行期間，僅通道0 打開(kāi)，數(shù)據(jù)采集界面如圖6 所示。GNSS 接收數(shù)據(jù)軌跡圖程序可通過(guò)聯(lián)合收割機(jī)作業(yè)時(shí)獲得時(shí)間、經(jīng)度、緯度、GNSS 速度、海拔高度等信息，拖拉機(jī)的可視界面上會(huì)顯示實(shí)時(shí)工作路線，所獲取的全部作業(yè)信息會(huì)準(zhǔn)確顯示在車(chē)載電腦上，最后全部?jī)?chǔ)存在車(chē)載CAN記錄儀中，且頻率發(fā)射器所發(fā)射頻率與VB6.0所研發(fā)設(shè)計(jì)的FFT算法程序顯示頻率結(jié)果一致，GNSS接收數(shù)據(jù)軌跡圖程序如圖7所示。

圖6 數(shù)據(jù)采集界面

圖7 GNSS 接收數(shù)據(jù)軌跡圖程序

2.4 FFT算法的原理與優(yōu)化

快速傅里葉（Fast Fourier Tranformation, FFT）是將一個(gè)點(diǎn)數(shù)為N 的DFT 分解成若干個(gè)DFT 的組合[6]。DFT 和FFT 運(yùn)算量比較如表2 所示，F(xiàn)FT 數(shù)據(jù)處理運(yùn)算步驟有顯著性下降，從而快速提高離散傅里葉變換（DFT）的計(jì)算速度，使得實(shí)時(shí)顯示數(shù)據(jù)延遲較小，較為快捷。

表2 DFT 和FFT 運(yùn)算量比較

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

在拖拉機(jī)作業(yè)時(shí)，需要對(duì)速度進(jìn)行監(jiān)測(cè)，此系統(tǒng)基于VB6.0 開(kāi)發(fā)了獲取拖拉機(jī)速度數(shù)據(jù)的上位機(jī)界面，采樣頻率為2次/s，角度傳感器接收機(jī)數(shù)據(jù)界面如圖8 所示。微波雷達(dá)傳感器、角度傳感器獲取的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同時(shí)記錄在上位機(jī)，再通過(guò)建立的模型算法，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)顯示行駛速度，根據(jù)欲實(shí)現(xiàn)的功能，運(yùn)用VB6.0軟件開(kāi)發(fā)上位機(jī)界面，包括FFT點(diǎn)數(shù)、頻率顯示、頻率記錄以及對(duì)實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并做FFT。對(duì)硬件采集的多普勒雷達(dá)信號(hào)進(jìn)行處理和運(yùn)算，系統(tǒng)設(shè)置采樣時(shí)間為1 s，采集雷達(dá)傳感器信號(hào)兩次[7]。

由于角度傳感器在工作時(shí)存在偏差，為了減少角度誤差，建立拖拉機(jī)工作時(shí)角度傳感器的數(shù)值與實(shí)際角度之間的關(guān)系模型如下：

其中，角度x在30°～60°之間，x/V=1.17 m/s～1.83 m/s，R2=0.9 9 7 2。角度數(shù)值如圖8 所示，數(shù)值范圍在44.50°～45.65°之間。FFT采用了蝶形算法，課題組對(duì)具體算法進(jìn)行了研究，并采用頻率發(fā)生器進(jìn)行了測(cè)試[8]。

圖8 角度傳感器接收機(jī)數(shù)據(jù)界面

4 臺(tái)架試驗(yàn)

4.1 試驗(yàn)方法

本研究采用單因素試驗(yàn)方法，在混凝土路面進(jìn)行直線行駛，采用GNSS 平均速度（拖拉機(jī)勻速行駛50 m 距離所用時(shí)間）和多普勒雷達(dá)獲取頻率計(jì)算出測(cè)速數(shù)據(jù)，對(duì)于田間試驗(yàn)會(huì)受到多種外部因素影響而導(dǎo)致傳感器的測(cè)量出現(xiàn)較大誤差的問(wèn)題，臺(tái)架試驗(yàn)可以相當(dāng)程度地避免外界因素的干擾，它的特點(diǎn)是通用性強(qiáng)、精度高、具有較好的穩(wěn)定性等[4]。

在水泥路面，安裝好設(shè)備，進(jìn)行了多次不同速度下的GNSS與多普勒雷達(dá)測(cè)速對(duì)比試驗(yàn)，GNSS速度與雷達(dá)速度對(duì)比如表3 所示。拖拉機(jī)在水泥路面，多普勒雷達(dá)向地面發(fā)射雷達(dá)波并接收，通過(guò)數(shù)據(jù)采集卡對(duì)雷達(dá)所反射回來(lái)的波進(jìn)行采集，傳到上位機(jī)進(jìn)行計(jì)算，上位機(jī)會(huì)自動(dòng)記錄，更換下一個(gè)速度，再次重復(fù)試驗(yàn)，表3為平均速度7.11 km/h時(shí)拖拉機(jī)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)。

表3 水泥路面試驗(yàn)GNSS 速度與雷達(dá)速度對(duì)比

對(duì)表3 中數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析可知，在水泥路面不同車(chē)速試驗(yàn)下，絕對(duì)誤差最大值為0.27 km/h，相對(duì)誤差最大值為3.85%，相對(duì)誤差平均值為1.98%，滿足作業(yè)需求。

拖拉機(jī)在水泥路面行走時(shí)，雷達(dá)傳感器會(huì)將實(shí)時(shí)測(cè)量數(shù)據(jù)上傳至上位機(jī)，上位機(jī)記錄數(shù)據(jù)（部分）如表4 所示。通過(guò)分析數(shù)據(jù)可知，在水泥路面上，角度傳感器數(shù)值變化較小，在44°～46°之間，車(chē)速雷達(dá)傳感器獲取的頻率值輸出值波動(dòng)較小[9-10]。

表4 上位機(jī)記錄數(shù)據(jù)（部分）

4.2 試驗(yàn)分析

通過(guò)對(duì)車(chē)載GNSS 和微波多普勒雷達(dá)兩種測(cè)速方式進(jìn)行比較，在水泥路面進(jìn)行了相應(yīng)試驗(yàn)，進(jìn)行直線行駛[6]。數(shù)據(jù)采集卡將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)為數(shù)字信號(hào)，由模擬量輸入（AD 或者AI），模擬信號(hào)轉(zhuǎn)為數(shù)字信號(hào)。由上文可知，在測(cè)得頻率值時(shí)，對(duì)應(yīng)的速度V和波長(zhǎng)λ為：

式中，c為光速，c=3×108m/s；f為微波雷達(dá)頻率，f=24 GHz。

4.3 試驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)記錄結(jié)果，進(jìn)行了試驗(yàn)分析，在混凝土路面，麥賽福格森拖拉機(jī)行走平均速度為3.05 km/h、5.18 km/h、7.11 km/h 時(shí)，車(chē)速雷達(dá)傳感器實(shí)時(shí)測(cè)量的數(shù)據(jù)與真實(shí)值對(duì)比所繪圖分別如圖9、圖10、圖11所示。

圖9 雷達(dá)測(cè)速與真實(shí)值對(duì)比（平均速度3.05 km/h）

圖10 雷達(dá)測(cè)速與真實(shí)值對(duì)比（平均速度5.18 km/h）

圖11 雷達(dá)測(cè)速與真實(shí)值對(duì)比（平均速度7.11 km/h）

通過(guò)分析數(shù)據(jù)和圖表可知，在水泥地表環(huán)境下，角度傳感器變化幅度不大，多普勒雷達(dá)傳感器速度值波動(dòng)較小。在3 種不同測(cè)速情況下，誤差較小，在±0.2%以內(nèi)。

5 田間試驗(yàn)

2022 年10 月25 日，在黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)試驗(yàn)田進(jìn)行了微波多普勒雷達(dá)測(cè)速試驗(yàn)，作業(yè)期間配套麥賽福格森1204 型拖拉機(jī)。因?yàn)槭窃谑彝馓镩g的自然環(huán)境和氣候條件下進(jìn)行的試驗(yàn)，其生產(chǎn)條件與大規(guī)模農(nóng)田最為相似，所以該試驗(yàn)結(jié)果與在類似農(nóng)田生產(chǎn)條件狀態(tài)下所得結(jié)果相近。對(duì)于田間試驗(yàn)來(lái)說(shuō)，其具有較為理想的代表性、準(zhǔn)確性和重演性，因此進(jìn)行了反復(fù)測(cè)試，拖拉機(jī)田間試驗(yàn)GNSS 速度與雷達(dá)速度對(duì)比如表5所示。

表5 田間試驗(yàn)GNSS 速度與雷達(dá)速度對(duì)比

對(duì)記錄的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到實(shí)際速度，并與GNSS 速度相比較，得到拖拉機(jī)的作業(yè)速度，由試驗(yàn)數(shù)據(jù)計(jì)算對(duì)比可以看出，在田間試驗(yàn)中，雷達(dá)速度值接近于GNSS 速度真實(shí)值，絕對(duì)誤差最大值為0.12 km/h，相對(duì)誤差最大值為3.82%，相對(duì)誤差平均值為3.01%，滿足拖拉機(jī)作業(yè)要求。

6 結(jié)論與展望

6.1 結(jié)論

1）課題組自主設(shè)計(jì)研制了一種基于微波多普勒效應(yīng)的車(chē)速雷達(dá)傳感器，采用非接觸式測(cè)量，緩解了國(guó)內(nèi)測(cè)速單一的現(xiàn)狀，促進(jìn)了拖拉機(jī)在農(nóng)業(yè)測(cè)速方面的進(jìn)展。

2）開(kāi)發(fā)的VB6.0 上位機(jī)軟硬件正常工作，能夠滿足數(shù)據(jù)測(cè)定的需求，基于VB6.0 的雷達(dá)速度監(jiān)測(cè)對(duì)所接收的數(shù)據(jù)進(jìn)行FFT 變化，可以得到準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)信息。

3）水泥路面試驗(yàn)和田間試驗(yàn)的結(jié)果表明，該測(cè)速方式效果精準(zhǔn)，滿足作業(yè)要求，實(shí)現(xiàn)了對(duì)拖拉機(jī)測(cè)速的監(jiān)測(cè)功能，也為后續(xù)提升測(cè)速精度打下了良好的基礎(chǔ)。

6.2 展望

微波多普勒車(chē)速雷達(dá)仍需要進(jìn)一步改善，在田間作業(yè)時(shí)，應(yīng)在作業(yè)的整個(gè)流程都進(jìn)行試驗(yàn)研究，觀察是否全部符合作業(yè)要求，在水田作業(yè)時(shí)是否會(huì)產(chǎn)生影響，測(cè)量的誤差與實(shí)際速度差異變化。因此，應(yīng)研制一款適用于作業(yè)各環(huán)節(jié)的速度傳感器，優(yōu)化頻率算法，再將微波反饋給雷達(dá)傳感器，達(dá)到較好的穩(wěn)定性和精準(zhǔn)測(cè)速的目的。