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[1]樊立萍,马建军.基于卡尔曼滤波融合算法的播深检测装置设计[J].工业仪表与自动化装置,2024,(04):7-12.[doi:DOI:10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2024.04.002]
　FAN Liping,MA Jianjun.Design on broadcast depth detection device based on Kalman filter fusion algorithm[J].Industrial Instrumentation & Automation,2024,(04):7-12.[doi:DOI:10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2024.04.002]
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基于卡尔曼滤波融合算法的播深检测装置设计(PDF)

《工业仪表与自动化装置》[ISSN:1000-0682/CN:61-1121/TH]

卷:
期数:
2024年04期
页码:
7-12
栏目:
出版日期:
2024-08-15

文章信息/Info

Title:
Design on broadcast depth detection device based on Kalman filter fusion algorithm
文章编号:
1000-0682（2024）04-0007-06
作者:
樊立萍; 马建军
（沈阳化工大学 信息工程学院，辽宁 沈阳 110142）
Author(s):
FAN Liping;  MA Jianjun
( Department of Information Engineering, Shenyang University of Chemical Technology, Liaoning Shenyang 110142, China)
关键词:
播深检测装置; 免耕播种机; 面阵雷达; 卡尔曼滤波融合算法
Keywords:
broadcasting depth detection device;  no tillage planter;  area array radar;  Kalman filter fusion algorithm
分类号:
TP335
DOI:
DOI:10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2024.04.002
文献标志码:
A
摘要:
针对免耕播种机工作时秸秆残茬影响播深检测有效性的问题，设计了一种采用了双路面阵雷达传感器和卡尔曼滤波融合算法的播种深度测量装置。面阵雷达利用渡越时间法测量播种深度，然后使用卡尔曼滤波融合算法消除两路传感器数据中的噪声与杂波，并将处理后数据进行融合。试验表明，在预设播深为60 mm，播种机行驶速度分别为低速（4 km/h）、中速（6 km/h）、高速（8 km/h）三种速度时，传感器测量距离的最大偏差为23 mm，34 mm，37 mm，经过滤波处理后误差为4 mm，7 mm，13 mm，再经过卡尔曼滤波融合算法后能够在预设播深60 mm上下范围浮动，试验表明经过滤波融合后的检测数据比单个面阵雷达传感器更能准确地检测播种深度，且随着速度的增加波动范围也相应增大。原因可能与车速增快时播种机在不平整地面上的波动增大有关。
Abstract:
A seeding depth measurement device using dual road array radar sensors and Kalman filtering fusion algorithm was designed to address the issue of straw residue affecting the effectiveness of seeding depth detection during the operation of a no till planter. The surface array radar uses the transit time method to measure the sowing depth, and then uses the Kalman filter fusion algorithm to eliminate noise and clutter in the two-sensor data, and fuses the processed data. Experiments have shown that when the preset sowing depth is 60mm and the driving speed of the seeder is low speed (4 km/h), medium speed (6 km/h), and high speed (8 km/h), the maximum deviation of the sensor measurement distance is 23 mm, 34 mm, and 37 mm. After filtering, the errors are 4 mm, 7 mm, and 13 mm. After being fused with the Kalman filtering algorithm, it can float within the range of the preset sowing depth of 60 mm. The experiment shows that the detection data after filtering fusion can more accurately detect the sowing depth than a single array radar sensor, and the fluctuation range also increases with the increase of speed. The reason may be related to the increased fluctuation of the seeder on uneven ground when the vehicle speed increases.

参考文献/References:

[1]陈栋泉, 李国莹, 李振佐, 等. 基于RecurDyn仿真玉米育种精密播种单体的设计[J]. 农机化研究, 2024, 46(03): 81-86.

[2]Kimmelshue C L, Goggi S, Moore K J. Seed size, planting depth, and a perennial groundcover system effect on corn emergence and grain yield[J]. Agronomy, 2022, 12(2): 437.
[3]付彦涛, 雷得超, 金厚熙, 等. 玉米免耕播种机播深实时监测系统设计与试验研究[J]. 黑龙江八一农垦大学学报, 2022, 34(05): 109-116+120.
[4]蒋啸虎, 佟金, 马云海, 等. 基于卡尔曼滤波融合算法的深松耕深检测装置研究[J]. 农业机械学报, 2020, 51(09): 53-60.
[5]Iqbal T, Ghaffar A M, Ur Rehman U, et al. Development of real time seed depth control system for seeders[J]. Environmental Sciences Proceedings, 2022, 23(1): 7.
[6]司可.面阵激光雷达信号处理技术研究[D].西安：西安工业大学,2021.
[7]鲍光锐, 郑敏毅, 张农, 等.基于卡尔曼滤波算法的车身高度观测[J]. 农业装备与车辆工程, 2024, 62(02): 44-48.
[8]杜俊峰, 郁汉琪, 刘义亭, 等. 基于扩展卡尔曼滤波的传感器融合SLAM研究[J]. 无线互联科技, 2023, 20(21): 133-137.
[9]傅振东, 王强, 陈骁驰, 等. 基于事件的卡尔曼滤波算法及其在移动小车室外导航中的应用研究[J]. 计算机应用与软件, 2023, 40(12): 86-92+134
.[10]李杰, 张洛维, 王晓燕, 等 基于视锥距离和自适应权重卡尔曼滤波的多传感器融合算法研究[J]. 中国公路学报,2024,37(3):194-203.
[11]王超,刘小强,王立新.基坑钢支撑应变的温度效应消除算法[J].电子设计工程,2022,30(2):174-179.
[12]FARAG W. Kalman-filter-based sensor fusion applied to road-objects detection and tracking for autonomous vehicles[J]. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part I: Journal of Systems and Control Engineering, 2021, 235(7): 1125-1138.
[13]MA H, YAN L, XIA Y, et al. Kalman filtering and information fusion[M]. Springer, 2020.
[14]刘中漱. 玉米精密播种机农作技术要点[J].现代化农业, 2020(04): 62-63.
[15]罗丽莹.玉米精密播种机导种管设计与试验研究[D]. 长春：吉林农业大学,2022.
[16]杨硕, 王秀, 武广伟, 等. 玉米精密播种机播量监测系统设计与试验[J]. 农机化研究, 2022, 44(05): 37-44.

相似文献/References:

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2024-03-06基金项目:辽宁省科学技术计划项目——保护性耕作农机装备研发(2022JH1/10400017) 第一作者：樊立萍（1965—），女，山东淄博人，工学博士，教授，主要从事复杂过程控制的研究。 E-mail: flpsd@163.com
更新日期/Last Update: 1900-01-01