溫室履帶式智能施藥機器人設計與試驗 張 燕軍 1 楊 天 1 徐 勇 1 呂 曉蘭 2 繆 宏 1 張 善文 1 1 揚 州大學 機械工程學院 江蘇 揚州 225000 2 江蘇省農(nóng)業(yè)科學院 農(nóng)業(yè)設施與裝備研究所 南京 210014 摘 要 為了滿足籬架型黃瓜施藥作業(yè)的高效化 無人化和智能化的需求 基于模糊 PID 理論 研制了溫室履帶 式智能施藥機器人 分析了不同速度對施藥機器人行走和施藥作業(yè)的影響 施藥機器人主要由主控制器 驅(qū)動 控制系統(tǒng) 施藥系統(tǒng)和云監(jiān)測系統(tǒng) 4 部分組成 可實現(xiàn)施藥機器人自主導航 行駛路徑的快速糾偏和自動施藥 施藥過程中 行走偏差 施藥次數(shù)和施藥量等數(shù)據(jù)在 OneNET 云端顯示 具有遠程云端監(jiān)測功能 試驗結(jié)果表明 較之常規(guī) PID 控制算法 本設計具有更為快速的導航糾偏能力 能夠保證機器人運行時的穩(wěn)定性和路徑跟蹤 的有效性 行駛速度低于 0 6m s 時 機器人施藥霧滴的沉積密度與覆蓋率能夠滿足施藥要求 研究結(jié)果可為 施藥機器人溫室行走穩(wěn)定性和黃瓜施藥自動化提供技術支撐 關鍵詞 溫室 施藥機器人 履帶式 路徑糾偏 云端監(jiān)測 中圖分類號 S625 2 TP242 文獻標識碼 A 文章編號 1003 188X 2022 08 0097 08 0 引 言 目 前 我國擁有溫室種植面積為 300 萬 hm 2 位 居 世界首位 1 由于黃瓜溫室具有一定的 密閉性 2 室 內(nèi)常年保持一定的 溫度和濕度 導致黃瓜抗蟲害能力 下降 增加了病蟲害防治工作 目前 黃瓜溫室農(nóng)作 物病蟲害的防治很大程度上還是依靠手工作業(yè)來完 成 自動化程度較低 造成農(nóng)藥浪費的同時污染了環(huán) 境 3 4 且農(nóng)藥在高溫濕熱 的溫室環(huán)境下對作業(yè)人員 的身體健康會造成極大的危害 5 針 對這種現(xiàn)狀 國內(nèi)外專家學者開展了一系列針 對自動化施藥的研究與開發(fā) Wandkar 等設計了一種 用于溫室花卉風送式施藥機 可實現(xiàn)對兩側(cè)花卉進行 俯噴施藥 6 Sharma 等設計了一種基于慣 性導航系 統(tǒng)的施藥機器人 提高了導航的準確性 7 Belforte 等研發(fā)了一種固定 式溫室施藥機器人 實現(xiàn)了對不同 溫室臺架作物進行流水線式施藥 8 國 內(nèi)農(nóng)業(yè)機械 化和智能化水平低 不能完全實現(xiàn)自動化 很多時候 施藥設施還停留在半機械化水平上 李良等鑒于人 工作業(yè)時安全性和效率低等問題 研發(fā)了溫室軌道施 藥機器人系統(tǒng) 9 李 明等研制了一種 3M 50 軌道式 自走型溫室彌霧機 采用 接近開關 編碼器 的定位 收 稿日期 2020 09 24 基金項目 江蘇省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展項目 2020 SJ 003 YD02 江 蘇 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)重大核心技術創(chuàng)新項目 CX 20 1005 作者簡介 張燕軍 1985 男 山 西大同人 副教授 碩士生導師 E mail zhangyj 204 163 com 方式提高了行 走精度 10 楊世勝等研究開發(fā)了基于 電 磁誘導式噴霧機 通過四輪同時跟蹤導線 實現(xiàn)了 噴霧機四輪獨立控制和自動行走 11 劉 柯楠等人研 究開發(fā)了一種基于 GPS 導航的平移式噴灌機 實現(xiàn)了 溫室內(nèi)施藥過程的自動化 確保了施藥量的一 致性 12 筆者面向籬架 型黃瓜施藥作業(yè)的高效化 無人化 和智能化需求 設計開發(fā)了一種基于模糊 PID 控制的 履帶式尋跡施藥機器人 并對機器人的機械結(jié)構與系 統(tǒng)進行了總體設計 同時 基于 OneNET 云平臺開發(fā) 了施藥機器人的遠程監(jiān)測系統(tǒng) 提出了運動控制策 略 設計了以車體的橫向偏差和偏差變化率為輸入變 量的模糊 PID 控制器 建立了基于模糊 PID 控制算法 的履帶式施藥機器人的控制系統(tǒng)仿真模型 并與常規(guī) PID 控制算法進行對比 驗證了算法的有效性 設計了 施藥系統(tǒng)的控制程序 研制了施藥機器人樣機 進行 了自導航糾偏試驗與施藥試驗 1 施藥機器人結(jié)構 施 藥機器人的機械結(jié)構包括履帶式底盤和施藥 機構 如圖 1 所示 霧化噴頭選用低壓精細霧化噴 頭 工作壓力為 1 5 2MPa 時 流量為 0 3 0 6L min 最大霧化錐角為 120 選用尺寸為 450mm 350mm 350mm 容積為 55L 的塑料水箱 根據(jù)噴頭的工作壓 力 選取最大功率為 210W 最大流量為 18L min 最大 壓力為 2MPa 工作電壓 電流為 48V 4A 的智能回流 雙保險高壓隔膜泵 該施藥機器人底盤長為 1m 寬 79 2022 年 8 月 農(nóng) 機 化 研 究 第 8 期 DOI 10 13427 ki njyi 2022 08 018 為 0 7m 高 為 0 4m 施藥機構的調(diào)節(jié)范圍為 0 5 2 2m 能夠滿足溫室作業(yè)的要求 1 伸 縮噴桿 2 霧化噴頭 3 管路 4 隔膜泵 5 電磁閥 6 橡膠履帶 7 履帶輪系 8 懸架 9 磁導航傳感器 10 底盤倉 11 藥箱 圖 1 施藥機器人結(jié)構模型 Fig 1 Structure Model of pesticide robot 2 系 統(tǒng)設計 2 1 硬 件系統(tǒng)設計 系統(tǒng)原理如圖 2 所示 硬件系統(tǒng)主要由主控制 器 驅(qū)動控制系統(tǒng) 施藥系統(tǒng)和云監(jiān)測系統(tǒng) 4 部分組 成 其中 驅(qū)動控制系統(tǒng)通過主控制器實現(xiàn)對施藥環(huán) 境溫度和機器人行走偏差的采集 利用模糊 PID 算法 調(diào)節(jié) PMW 信號 通過驅(qū)動器控制施藥機器人的電機 轉(zhuǎn)速 進而保持原有的行駛路徑 施藥系統(tǒng)通過主控 制器接收傳感器信號完成自動化施藥 實現(xiàn)藥液液位 和障礙物距離信息的采集 驅(qū)動控制系統(tǒng)和施藥系統(tǒng) 信息通過無線通信模塊傳輸?shù)皆破脚_ 實現(xiàn)遠程云端 實時監(jiān)測功能 機器人系統(tǒng)主控制器是 Arduino 開源平臺 主控芯 片是 AT91SAM3X8E 54 路數(shù)字輸入輸出和 12 路模擬 輸入口 輸入電壓為 7 12V 時鐘頻率為 84MHz 驅(qū)動控制系統(tǒng)使用廣州聯(lián)網(wǎng)科技有限公司生產(chǎn)的 D MNSV6 X16 型磁導航傳感器 磁場檢測器由 16 個 高靈敏度半導體霍爾磁敏傳感器組成 每個探測點的 間隔為 10mm 靈敏度較高 能夠檢測出磁條上方的微 弱磁場 可根據(jù)實際要求設置傳感器靈敏度 驅(qū)動器 選用國興智能有限公司生產(chǎn)的直流雙無刷電機智能控 制器 型號為 GXDBL4850 2E 可同時控制兩臺直流無 刷電機 內(nèi)部使用 32 位高性能 MCU 采用高級的運動 處理算法實現(xiàn)內(nèi)部電子差速功能 施藥系統(tǒng)控制器選用 Arduino Uno 開發(fā)板 以 AT mega328p 為主控芯片 時鐘頻率 16MHz 有 14 路數(shù)字 I O 引腳 6 路 PWM 輸出 6 路模擬輸入 采用 At mega16U2 芯片進行數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換 云監(jiān)測系統(tǒng)基于 OneNET 云平臺實現(xiàn)施藥機器人 的遠程監(jiān)控 其 GP S 模塊采用的是 SIM800A 開發(fā)板 該模塊功能完善 接口豐富 抗干擾強 工作穩(wěn)定 支持 USB 直接供電 通過電源使能引腳控制模塊電源 SIM 卡采用 MIC O 卡座 SIM800A 模塊通信的上行和下行 最大傳輸速率為 42 8kbps 和 85 6kbps 支持 TCP UDP FTP HTTP 通信 圖 2 控制系統(tǒng)原理圖 Fig 2 Schematic diagram of control system 89 2022 年 8 月 農(nóng) 機 化 研 究 第 8 期 2 2 系 統(tǒng)軟件設計 系統(tǒng)軟件設計流程如圖 3 所示 當施藥車沿著 預設磁路徑行駛時 主控制器通過定時中斷進入導航 控制子程序 主要利用磁導航傳感器進行串口通信 得到施藥機器人的實時位置信息 確定施藥機器人的 前進方向與預設磁導航路徑之間的橫向位置偏差 橫 向偏差變化率通過主控制器計算前兩次橫向位置偏 差差值得到 根據(jù)橫向偏移量和橫向偏差變化率經(jīng)模 糊 PID 控制器計算出控制信號 改變施藥車左 右驅(qū) 動輪轉(zhuǎn)速達到調(diào)整施藥車運行偏差能的目的 同時 通過定時中斷 進入終端數(shù)據(jù)上傳子程序 將當前溫 室環(huán)境數(shù)據(jù)與施藥車運行數(shù)據(jù)發(fā)至云端 當外部觸發(fā) 中斷時 可實現(xiàn)遙控手動控制 在云監(jiān)測系統(tǒng)中 采用 OneNET 云平臺作為遠程 終端實時顯控平臺 利用 OneNET 云平臺特有的 EDP 通信與施藥機器人的 GP S 模塊連接交互 EDP 協(xié) 議對應的服務器地址為 183 230 40 39 端口為 876 施藥作業(yè)過程 施藥數(shù)據(jù)被打包成 JSON 格式傳輸至 OneNET 云平臺 進行數(shù)據(jù)的實時顯示 施藥數(shù)據(jù)經(jīng)過 EDP 傳輸協(xié)議到達云服務器后 利用嵌入到云平臺的 腳本 lua 對數(shù)據(jù)進行解析 實現(xiàn)云監(jiān)測功能 圖 3 控 制系統(tǒng)軟件設計流程圖 Fig 3 Design flow chart of the control system software 3 模 糊 PID 控制器設計 3 1 控 制器結(jié)構 選擇雙輸入三輸出結(jié)構的二維模糊控制器 如圖 4 所示 模糊控制器的輸入量為車體運動過程中的橫 向位置偏差 e 以及偏差變化率 e c 為 實現(xiàn)對 PID 控制 器參數(shù)的實時整定 需要通過模糊推理輸出 PID 控制 器 3 個參數(shù)調(diào)整量 K p K i K d 模 糊 PID 控制 器的輸出經(jīng)線性轉(zhuǎn)換后實質(zhì)為 PWM 波的占空比 由 直流電機調(diào)速原理可知 占空比大小與直流電機轉(zhuǎn)速 成正比關系 通過調(diào)節(jié)占空比維持車體運動狀態(tài) 圖 4 模糊控制器結(jié)構圖 Fig 4 Structure of fuzzy controller 3 2 計 算量化因子 施藥機器人所用磁導航傳感器有 16 個間隔 1cm 的信號采集點 采集點依次編號為 1 16 如圖 5 所 示 當智能施藥機器人運行到磁帶正上方時 7 10 采集點同時導通 此時車體運行無偏差 7 號感應點左 側(cè)感應到磁信號時 車體向左偏離 當 10 號感應點右 側(cè)檢測到磁信號并導通時 車體右偏 圖 5 各采集點所對應 當?shù)倪\動方向 Fig 5 Corresponding motion direction of each acquisition point 根 據(jù)實際測試 最大右偏或最大左偏為 6cm 最大 偏差變化也是 6cm 由此可確定位置偏差 e 和位置偏 差變化率 ec 的物理論域為 6 6 設對應的模糊論 域均為 3 3 可 得輸入量 e ec 的量化因子為 k je k jec 0 5 3 3 隸 屬度函數(shù) K p K i K d 分 別是 PID 控制器 3 個參數(shù)的調(diào) 整量 隸屬度函數(shù)均為高斯型隸屬度函數(shù) 根據(jù)系統(tǒng) 偏差的實際經(jīng)驗 將控制器參數(shù)輸出量的模糊論域分 別設置為 0 3 0 3 0 06 0 06 3 3 且 各輸 出量的模糊子數(shù)集均為 7 模糊集定義為 K p K i K d NB 負 大 NM 負 中 NS 負 小 ZO 零 PS 正 小 PM 正 中 PB 正 大 如 圖 6 所示 參數(shù)實際自整定公式為 99 2022 年 8 月 農(nóng) 機 化 研 究 第 8 期 K p K p0 40 K p K i K i0 20K i K d K d0 2 K d 1 其 中 K p0 K i0 K d0 為 PID 參數(shù)的初始設計值 圖 6 各模糊 子集的隸屬度函數(shù) Fig 6 Membership function of each fuzzy subset 圖 7 為 K p K i K d 的 輸出曲面 由圖 7 可知 在正向方向 隨著 e ec 的增加 K p 呈 下降趨勢 K i K d 呈 上升趨勢 在反向方向上 隨著 e ec 的增加 K p K d 呈 上升趨勢 K i 呈 下降趨勢 圖 7 論 域輸出量特征曲面 Fig 7 Output curved characteristic surface 通 過對 K p K i K d 的 修正 使得施藥機器人具 有良好的糾偏能力 當施藥機器人施藥時 先預設施 藥機器人的行駛路線 利用磁導航傳感器測得施藥機 器人的實際偏移量 經(jīng)過模糊 PID 調(diào)節(jié)輸出施藥機器 人的實際糾偏量 4 試 驗與分析 試 驗地點在江蘇 揚州 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技綜合示范 基地的康秀 1 號黃瓜連棟溫室 溫室內(nèi)溫度 24 相 對濕度 40 黃瓜植株處于定植期 當前植株吊蔓的 001 2022 年 8 月 農(nóng) 機 化 研 究 第 8 期 最 高為 160cm 植株間距 40cm 左右 行間路面為土石 混合鋪設 平整后上鋪尼龍地布 兩側(cè)澆筑 15cm 寬的 混凝土 4 1 行走試驗 智能施藥行駛糾偏試驗如圖 8 所示 圖 8 中 將 智能施藥機器人?？吭陬A設磁道上 使磁導航傳感器 的中心以及車體中心在磁道上 將裝有有色溶液的吊 瓶安裝在施藥機器人身后的中心處 采用滴漏法來記 錄車體在運動的軌跡偏差 即滴落的溶液中心與磁導 線中心的橫向距離定義為車體運動的實際橫向偏差 進行兩組試驗 常規(guī) PID 控制算法為第 1 組 模 糊 PID 控制算法為第 2 組 分別以 0 2 0 6 0 8 1 0 m s 速度進行直線導航行走測試 圖 8 智能 施藥行駛糾偏試驗 Fig 8 Straight line driving test of intelligent drug applicator 對試驗結(jié)果進 行分析 并將采樣點處的偏差值在 MatLab 中繪制路徑偏差圖 設定相對于行駛方向左偏 差值為正 右偏差值為負 如圖 9 所示 圖 9 無 初始偏差狀態(tài)下兩控制算法實際偏差對比 Fig 9 Comparison of actual deviation between two control algorithms without initial deviation 由 圖 9 a 可知 行駛速度為 0 2m s 時 在模糊 PID 控制下 在最初行駛的 1m 內(nèi)車身達到最大橫向 偏差為 1 2cm 調(diào)整后車體在運行過程中最大偏差不 超過 0 7cm 常規(guī) PID 控制下 1m 內(nèi)達到最大橫向偏 101 2022 年 8 月 農(nóng) 機 化 研 究 第 8 期 差 為 2 8cm 之后出現(xiàn)偏差波動較大的情況 由圖 9 b d 可知 在模糊 PID 算法控制之下 以 0 6 0 8 1m s 直線行駛時 車體在運行之初達到最大橫向 偏差為分別為 1 5 1 6 1 9cm 迅速做出調(diào)整后車 體都能跟蹤預定路徑穩(wěn)定行駛 在常規(guī) PID 控制下 以 0 6m s 直線行駛時 雖做出糾偏動作 但因超調(diào)量 過大偏離預設路徑太遠 磁導航傳感器失效導致車體 脫軌 以 0 8 1m s 直線行駛時 由于車速快 導致車 體在運行初就偏離預設路徑過多而脫軌 4 2 施藥作業(yè)試驗 在進行施藥機器人施藥作業(yè)試驗時 先采用手動 模式將施藥機器人?？吭诖诺郎?如圖 10 所示 根 據(jù)植株高度調(diào)節(jié)噴桿高度 使噴頭正對植株 保證植 株上中下 3 層在噴頭噴射范圍內(nèi) 分別以 0 2 0 4 0 6 0 8 1 0m s 速度按照預設路徑進行施藥試驗 圖 10 施藥機器人施 藥作業(yè)試驗 Fig 10 Test of pesticide application robot 試驗采用規(guī)格為 3cm 8cm 的霧滴測試卡對施藥 機 器人噴灑霧滴覆蓋率和霧滴沉積密度兩個參數(shù)進 行測定 對霧滴測試卡進行灰度掃描 如圖 11 所示 圖 11 霧 滴采集卡掃描圖 Fig 11 Scanning diagram of droplet collection card 通過軟件中的區(qū)域 框選提取 銳化處理 閾值處理 黑 白填充以及幾何碎片過濾幾個步驟完成對圖片的二 值化處理 如圖 12 所示 圖 12 二值化處理效果圖 Fig 12 The design sketch of Binary treatment 圖 12 中 白 色部分即為霧滴所占區(qū)域 黑色部分 即為背景區(qū)域 通過分析計算得到最終的霧滴覆蓋 率和霧滴沉積密度參數(shù) 從而得到所測黃瓜植株的霧 滴覆蓋率參數(shù)與沉積密度 經(jīng)過分析處理和歸納 對 所有數(shù)據(jù)按上中下分布位置歸類求平均值 得到霧滴 覆蓋率與沉積密度 如圖 13 所示 圖 13 不同車速對霧 滴覆蓋率與沉積密度均值影響變化圖 Fig 13 The chart of the Influence of different vehicle speed on droplet coverage and average deposition density 由 圖 13 可知 當施藥機器人行駛速度為 0 6m s 及以下時 植株葉表面上中下部的霧滴覆蓋率均達到 43 14 以上 葉莖達到 37 64 以上 滿足防治要求 201 2022 年 8 月 農(nóng) 機 化 研 究 第 8 期 但由于噴頭正對 植株 故葉背霧滴覆蓋率均較低 但 在施藥作業(yè)時 霧滴覆蓋密度達到一定的值即可實現(xiàn) 較佳的防治效果 每個藥液霧滴對蟲害具有相應的殺 傷面積 14 15 施 藥的合格標準 16 是霧滴覆蓋密度達 到 20 滴 cm 2 由 此可以看出 當施藥機器人行駛速 度不高于 0 6m s 時 霧滴覆蓋密度高于 21 32 進一 步說明施藥作業(yè)能夠達到防治特征要求 當施藥作業(yè)行駛速度由 0 2m s 0 4m s 0 6m s 0 8m s 1m s 時 植株葉表 葉背和葉莖的 霧滴覆蓋率和霧滴沉積密度均呈下降趨勢 4 3 云端監(jiān)測試驗 圖 14 為智能施藥車云端的實時監(jiān)管系統(tǒng)界面 監(jiān)測界面比較直觀地以折線圖形式反映這段時間內(nèi) 溫度變化 障礙物距離和行走偏差數(shù)據(jù) 以柱狀體反 映這段時間內(nèi)藥箱內(nèi)的剩余藥量 當藥箱藥液低于 20 和障礙物距低于 1m 時 系統(tǒng)界面會發(fā)出報警 提示 圖 14 智 能施藥車云端的實時監(jiān)測系統(tǒng)界面 Fig 14 Interface of real time monitoring system on cloud of the pesticide application robot 5 結(jié) 論 研制了履帶式 智能施藥機器人樣機 并完成了調(diào) 試工作 進行了自導航行駛糾偏試驗與施藥試驗 結(jié) 果表明 較之常規(guī) PID 控制策略 設計的模糊 PID 控制策略具有較為快速的導航糾偏能力 能夠保證機 器人運行時的穩(wěn)定性和路徑跟蹤的有效性 當施藥 機器人行駛速度不高于 0 6m s 時 霧滴覆蓋密度高 于 21 32 滿足施藥效果要求 設計實現(xiàn)了籬架型黃瓜施藥作業(yè)的高效化 無人 化和智能化的要求 可為設施農(nóng)業(yè)中智能化施藥作業(yè) 提供技術支撐 參考文獻 1 羅 錫文 廖娟 胡煉 等 提高農(nóng)業(yè)機械化水平促進農(nóng)業(yè)可 持續(xù)發(fā)展 J 農(nóng)業(yè)工程學報 2016 32 1 1 11 2 ZHANG X ZHANG C SONG J et al eflections on streng thening scientific and technological innovation in the context of agricultural supply side stuctural reform J Management of agricultural science technology 2017 36 3 9 11 3 顏 杰 溫室遙控對靶噴霧機控制系統(tǒng)設計與試驗研究 D 鎮(zhèn)江 江蘇大學 2017 4 孫振杰 劉峻峰 微型農(nóng)用履帶式行走裝置的設計方法 J 農(nóng)機化研究 2011 33 10 55 58 5 鄭 文鐘 應霞芳 我國植保機械和施藥技術的現(xiàn)狀 問題及 對策 J 農(nóng)機化研究 2008 5 219 221 6 WANDKA S V MATHU S M DHANDE K G et al Air assisted sprayer for improved spray penetration in greenhouse floriculture crops J Journal of the institution of engineers India Series A 2015 96 1 1 9 7 SHA MA S BO SE Automatic agriculture sprayingrobot with smart decision making C Corchado J The interna tional symposium on intelligent systems technologies and ap plications Jaipur Springer International Publishing 2016 743 758 8 BELFO TE G DEBOLI GAY P et al obot design and testing for greenhouse applications J Biosystems engineer ing 2006 95 3 309 321 9 李 良 張文愛 馮青春 等 溫室軌道施藥機器人系統(tǒng)設計 J 農(nóng)機化研究 2016 38 1 109 112 118 10 李 明 3M 50 型自主行走式溫室彌霧機研制與試驗研究 D 泰安 山東農(nóng)業(yè)大學 2017 11 楊世勝 張賓 于曙風 等 電磁誘導農(nóng)用噴霧機器人路徑 導航系統(tǒng)的設計與實現(xiàn) J 機器人 2007 1 78 81 87 12 劉 柯楠 吳普特 朱德蘭 等 基于 GPS 的太陽能平移式 噴灌機自主導航系統(tǒng)設計與試驗 J 農(nóng)業(yè)工程學報 2016 32 16 89 94 13 劉 世浩 獼猴桃對靶授粉方法研究與控制系統(tǒng)設計 D 楊凌 西北農(nóng)林科技大學 2019 14 袁會珠 王國賓 霧滴大小和覆蓋密度與農(nóng)藥防治效果的 關系 J 植物保護 2015 41 6 9 16 15 華 登科 鄭曉斌 張友軍 等 六種殺蟲劑在保護地黃瓜冠 層的沉積分布及其對蚜蟲防治效果的影響 J 農(nóng)藥學學 報 2020 22 2 353 361 16 中 華人民共和工業(yè)化信息部 JB T9782 2014 植保機械 通用試驗方法 S 北京 機械工業(yè)出版社 2014 301 2022 年 8 月 農(nóng) 機 化 研 究 第 8 期 Design and Experiment of Greenhouse Tracked Intelligent Pesticide Application obot Zhang Yanjun 1 Yang Tian 1 Xu Yong 1 Lv Xiaolan 2 Miao Hong 1 Zhang Shanwen 1 1 School of Mechanical Engineering Yangzhou University Yangzhou 225000 China 2 Institute of Agricultural Facili ties and Equipment Jiangsu Academy of Agricultural Sciences Nanjing 210014 China Abstract In order to meet the requirements of high efficiency unmanned and intelligent application of hedgerow cucum ber a greenhouse trackedintelligentpesticide application robot was developed and the influence of different speed on the walking and spraying operation of the pesticide application robot were studied The application robot is mainly composed of main controller drive control system pesticide application system and cloud monitoring system autonomous navigation fast deviation correction and automatic pesticide application can be realized The data of walking deviation application times and application rate in the process of pesticide application are displayed on the OneNET cloud platform The robot has remote cloud monitoring function The experimental results show that Compared with the conventional PID control algorithm this design has a faster navigation correction ability which can ensure the stability of the robot during opera tion and the effectiveness of path tracking When the driving speed is lower than 0 6m s the deposition density and coverage rate of spraying droplets can meet the requirements of pesticide application The result of the study provides technical and equipment support for walking stability of pesticide applicationrobot in greenhouse and automation of cucum ber pesticide application Key words greenhouse pesticide application robot tracked deviation correction cloud monitoring 上 接第 50 頁 24 胡 榮 多功能車隨車起重機的設計與研究 D 長沙 湖 南大學 2015 25 陳實 基于 ANSYS 的木薯莖稈有限元建模及其靜力學仿 真分析 D ?？?海南大學 2015 26 勞文 基于 ANSYS 的起重機桁架臂的計算與檢測 D 大 連 大連理工大學 2014 27 羅凱 高一平 大型履帶起重機塔式副臂工況決定起重性 能的因素分析 J 建筑機械 2014 4 88 91 28 陳 敏 黃國健 吳粵平 基于有限元的門座起重機結(jié)構強 度分析及應力測試 J 自動化與信息工程 2013 34 4 31 34 29 劉 旦 履帶起重機臂架整體穩(wěn)定性分析與研究 D 大 連 大連理工大學 2013 30 黃魏 履帶起重機臂架扭轉(zhuǎn)對結(jié)構穩(wěn)定性的影響研究 D 大連 大連理工大學 2013 31 朱景紅 帶有腰繩裝置的桁架臂非線性應力分析與研究 D 大連 大連理工大學 2013 32 肖浩 徐竹銘 基于 ANSYS 的固定式起重機臂架結(jié)構有 限元分析 J 湖北工業(yè)大學學報 2012 27 5 29 32 Abstract ID 1003 188X 2022 08 0047 EA Stress Simulation of Agricultural Crane Boom Based on ANSYS and MatLab Shi Yabei Henan Polytechnic Institute Nanyang 473000 China Abstract It firstly analyzed the dynamics of agricultural crane and established the finite element model of boom by using UG and ANSYS In order to optimize the calculation of large amount of data in ANSYS it proposed an analysis and optimization method combining ANSYS and MATLAB Through the finite element analysis of the two working conditions it obtained the stress of the boom The experimental results showed that the stress of the boom structure of agricultural crane meets the material requirements and the overall and local stability design requirements of the boom Key words agricultural crane boom simulation ANSYS MatLab UG 401 2022 年 8 月 農(nóng) 機 化 研 究 第 8 期