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履带车辆自适应预瞄跟踪模糊控制算法
被引量：
2
1
作者
王法安
王博洋
+4 位作者
张兆国
解开婷
李安楠
倪畅
房汉玉
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期32-43,共12页
针对现有单边制动履带车辆跟踪控制算法同周期内并行控制难、跟踪精度低、转向控制次数较多等问题,该研究以电控化改装后江苏筑水农机3B55型履带运输车为试验平台,开展单边制动履带车辆路径跟踪控制算法研究。通过单边制动履带车辆运动...
针对现有单边制动履带车辆跟踪控制算法同周期内并行控制难、跟踪精度低、转向控制次数较多等问题,该研究以电控化改装后江苏筑水农机3B55型履带运输车为试验平台,开展单边制动履带车辆路径跟踪控制算法研究。通过单边制动履带车辆运动学分析,构建车辆预瞄跟踪模型,提出一种预瞄跟踪模糊控制算法,将横向偏差与航向偏差作为多输入输出模糊控制器输入参数,实现车辆同一控制周期内转向与直线行驶的并行控制。为了优化车辆路径跟踪精度与转向控制次数,提出改进麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)的自适应前视距求解算法,考虑车辆的横向偏差和转向路径角度约束,解析较优前视距离,通过仿真和田间试验对算法进行跟踪精度与转向控制次数综合评价。仿真结果表明:基于自适应预瞄跟踪模糊控制算法跟踪多角度规划路径时,车辆转向控制次数为89次,误差面积为1.74 m2。田间作业路况下,由于试验路面起伏不平,并且随速度增加车辆跟踪精度下降,但跟踪精度及转向控制次数随前视距离的变化规律与仿真结果一致,当车辆分别以0.14、0.47和0.83 m/s跟踪路径时,自适应预瞄跟踪模糊控制算法相对于固定前视距离预瞄跟踪模糊控制算法车辆转向控制次数分别减少13.59%、9.87%和11.25%,误差面积分别减少19.93%、48.48%和54.59%,验证了算法的有效性。研究结果可为单边制动履带车辆的农机自动导航技术提供创新思路与技术支撑。
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关键词
履带车辆
路径跟踪
模糊控制
麻雀搜索算法
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职称材料
面向复杂田间收获作业的轻量化三七目标检测方法
被引量：
1
2
作者
王法安
何忠平
+2 位作者
张兆国
解开婷
房汉玉
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期133-143,共11页
针对目前三七检测算法在复杂田间收获工况下检测精度低、模型复杂度大、移动端部署难等问题,该研究提出一种基于YOLOv5s的轻量化三七目标检测方法。首先,采用GSConv卷积方法替换原始颈部网络的传统卷积,引入Slim-neck轻量级颈部网络,降...
针对目前三七检测算法在复杂田间收获工况下检测精度低、模型复杂度大、移动端部署难等问题,该研究提出一种基于YOLOv5s的轻量化三七目标检测方法。首先,采用GSConv卷积方法替换原始颈部网络的传统卷积,引入Slim-neck轻量级颈部网络,降低了模型复杂度,同时提升了模型精度;其次,使用ShuffleNetv2轻量型特征提取网络对主干网络进行轻量化改进,提升了模型实时检测性能,并采用角度惩罚度量的损失(SIoU)优化边界框损失函数,提升了轻量化后的模型精度和泛化能力。试验结果表明,改进后的PN-YOLOv5s模型参数量、计算量、模型大小分别为原YOLOv5s模型的46.65%、34.18%和48.75%,检测速度提升了1.2倍,F_(1)值较原始模型提升了0.22个百分点,平均精度均值达到了94.20%,较原始模型低0.6个百分点,与SSD、Faster R-CNN、YOLOv4-tiny、YOLOv7-tiny和YOLOv8s模型相比能够更好地平衡检测精度与速度,检测效果更好。台架试验测试结果表明,4种输送分离作业工况下三七目标检测的准确率达90%以上,F_(1)值达86%以上,平均精度均值达87%以上,最低检测速度为105帧/s,实际收获工况下模型的检测性能良好,可为后续三七收获作业质量实时监测与精准分级输送提供技术支撑。
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关键词
神经网络
目标检测
轻量化
复杂收获作业工况
三七
YOLOv5s
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职称材料
题名
履带车辆自适应预瞄跟踪模糊控制算法
被引量：
2
1
作者
王法安
王博洋
张兆国
解开婷
李安楠
倪畅
房汉玉
机构
昆明理工大学现代
农业
工程学院
云南省高校中药材机械化工程研究
中心
昆明理工大学机电工程学院
黑龙江佳木斯汤原县农业技术推广中心
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期32-43,共12页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFD2002004)
云南省教育厅科学研究基础项目(2023J0151)
云南省基础研究专项-青年基金项目(202401AU070196)。
文摘
针对现有单边制动履带车辆跟踪控制算法同周期内并行控制难、跟踪精度低、转向控制次数较多等问题,该研究以电控化改装后江苏筑水农机3B55型履带运输车为试验平台,开展单边制动履带车辆路径跟踪控制算法研究。通过单边制动履带车辆运动学分析,构建车辆预瞄跟踪模型,提出一种预瞄跟踪模糊控制算法,将横向偏差与航向偏差作为多输入输出模糊控制器输入参数,实现车辆同一控制周期内转向与直线行驶的并行控制。为了优化车辆路径跟踪精度与转向控制次数,提出改进麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)的自适应前视距求解算法,考虑车辆的横向偏差和转向路径角度约束,解析较优前视距离,通过仿真和田间试验对算法进行跟踪精度与转向控制次数综合评价。仿真结果表明:基于自适应预瞄跟踪模糊控制算法跟踪多角度规划路径时,车辆转向控制次数为89次,误差面积为1.74 m2。田间作业路况下,由于试验路面起伏不平,并且随速度增加车辆跟踪精度下降,但跟踪精度及转向控制次数随前视距离的变化规律与仿真结果一致,当车辆分别以0.14、0.47和0.83 m/s跟踪路径时,自适应预瞄跟踪模糊控制算法相对于固定前视距离预瞄跟踪模糊控制算法车辆转向控制次数分别减少13.59%、9.87%和11.25%,误差面积分别减少19.93%、48.48%和54.59%,验证了算法的有效性。研究结果可为单边制动履带车辆的农机自动导航技术提供创新思路与技术支撑。
关键词
履带车辆
路径跟踪
模糊控制
麻雀搜索算法
Keywords
tracked vehicles
path tracking
fuzzy control
sparrow search algorithm
分类号
S229.1 [农业科学—农业机械化工程]
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职称材料
题名
面向复杂田间收获作业的轻量化三七目标检测方法
被引量：
1
2
作者
王法安
何忠平
张兆国
解开婷
房汉玉
机构
昆明理工大学现代
农业
工程学院
云南省高校中药材机械化工程研究
中心
昆明理工大学机电工程学院
黑龙江佳木斯汤原县农业技术推广中心
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期133-143,共11页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFD2002004)
云南省基础研究专项-青年基金项目(202401AU070196)。
文摘
针对目前三七检测算法在复杂田间收获工况下检测精度低、模型复杂度大、移动端部署难等问题,该研究提出一种基于YOLOv5s的轻量化三七目标检测方法。首先,采用GSConv卷积方法替换原始颈部网络的传统卷积,引入Slim-neck轻量级颈部网络,降低了模型复杂度,同时提升了模型精度;其次,使用ShuffleNetv2轻量型特征提取网络对主干网络进行轻量化改进,提升了模型实时检测性能,并采用角度惩罚度量的损失(SIoU)优化边界框损失函数,提升了轻量化后的模型精度和泛化能力。试验结果表明,改进后的PN-YOLOv5s模型参数量、计算量、模型大小分别为原YOLOv5s模型的46.65%、34.18%和48.75%,检测速度提升了1.2倍,F_(1)值较原始模型提升了0.22个百分点,平均精度均值达到了94.20%,较原始模型低0.6个百分点,与SSD、Faster R-CNN、YOLOv4-tiny、YOLOv7-tiny和YOLOv8s模型相比能够更好地平衡检测精度与速度,检测效果更好。台架试验测试结果表明,4种输送分离作业工况下三七目标检测的准确率达90%以上,F_(1)值达86%以上,平均精度均值达87%以上,最低检测速度为105帧/s,实际收获工况下模型的检测性能良好,可为后续三七收获作业质量实时监测与精准分级输送提供技术支撑。
关键词
神经网络
目标检测
轻量化
复杂收获作业工况
三七
YOLOv5s
Keywords
neural network
object detection
lightweight
complex harvesting conditions
Panax Notoginseng
YOLOv5s
分类号
S220.1 [农业科学—农业机械化工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
履带车辆自适应预瞄跟踪模糊控制算法
王法安
王博洋
张兆国
解开婷
李安楠
倪畅
房汉玉
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
面向复杂田间收获作业的轻量化三七目标检测方法
王法安
何忠平
张兆国
解开婷
房汉玉
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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