第 36卷 第 14期 農(nóng) 業(yè) 工 程 學(xué) 報(bào) V ol 36 N o 14 80 2020年 7月 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Jul 2020 雙激光雷達(dá)溫室運(yùn)輸機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)研制 侯加林 1 2 蒲文洋 1 李天華 1 2 丁小明 3 1 山東農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)械與電子工程學(xué)院 泰安 271018 2 山東省農(nóng)業(yè)裝備智能化工程實(shí)驗(yàn)室 泰安 271018 3 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部規(guī)劃 設(shè)計(jì)研究院設(shè)施農(nóng)業(yè)研究所 北京 100125 摘 要 為解決機(jī)器人在溫室環(huán)境下的自主導(dǎo)航問(wèn)題 該研究研制了基于雙激光雷達(dá)的溫室運(yùn)輸機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng) 實(shí)現(xiàn) 溫室環(huán)境下的地圖構(gòu)建 路徑規(guī)劃和定位導(dǎo)航 融合激光雷達(dá)與編碼器信息 使用 cartographer算法及時(shí)定位與地圖構(gòu)建 根據(jù)地圖與檢測(cè)點(diǎn)信息 采用 Dijkstra算法規(guī)劃全局路徑 使用動(dòng)態(tài)窗口算法規(guī)劃局部路徑 完成自主導(dǎo)航 試驗(yàn)表明 車載系統(tǒng)分別以 0 2 0 5和 0 8 m s速度運(yùn)行時(shí) 實(shí)際導(dǎo)航路徑與目標(biāo)路徑的橫向平均偏差小于 13 cm 標(biāo)準(zhǔn)差小于 5 cm 導(dǎo)航目標(biāo)點(diǎn)處橫向偏差 縱向偏差的平均值不超過(guò) 9 cm 均方根誤差不超過(guò) 11 2 cm 標(biāo)準(zhǔn)差小于 5 cm 航向偏差的平 均值小于 10 均方根誤差小于 12 標(biāo)準(zhǔn)差小于 6 滿足機(jī)器人溫室運(yùn)輸作業(yè)的導(dǎo)航精度需求 關(guān)鍵詞 溫室 機(jī)器人 導(dǎo)航 雙激光雷達(dá) doi 10 11975 j issn 1002 6819 2020 14 010 中圖分類號(hào) S147 2 文獻(xiàn)標(biāo)志碼 A 文章編號(hào) 1002 6819 2020 14 0080 09 侯加林 蒲文洋 李天華 等 雙激光雷達(dá)溫室運(yùn)輸機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)研制 J 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào) 2020 36 14 80 88 doi 10 11975 j issn 1002 6819 2020 14 010 http www tcsae org Hou Jialin Pu Wenyang Li Tianhua et al Development of dual lidar navigation system for greenhouse transportation robot J Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Transactions of the CSAE 2020 36 14 80 88 in Chinese with English abstract doi 10 11975 j issn 1002 6819 2020 14 010 http www tcsae org 0 引 言 近年來(lái) 在園藝生產(chǎn)信息化 智能化加速升級(jí)的大 背景下 中國(guó)溫室面積快速持續(xù)增加 1 4 受裝備制造業(yè) 整體水平低等因素制約 中國(guó)設(shè)施園藝裝備在作業(yè)效率 成套性 穩(wěn)定性和智能化方面與荷蘭 美國(guó) 日本等發(fā) 達(dá)國(guó)家存在較大差距 尤其缺乏基于自主導(dǎo)航控制的溫 室自主作業(yè)基礎(chǔ)平臺(tái) 5 8 因此本文以溫室為應(yīng)用對(duì)象 以溫室內(nèi)精確定位 溫室作業(yè)平臺(tái)路徑規(guī)劃為重點(diǎn)研究 內(nèi)容 開(kāi)發(fā)溫室機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng) 為溫室內(nèi)輸送 巡檢 植保 收獲等作業(yè)提供基礎(chǔ)平臺(tái) 通過(guò)該平臺(tái) 可提高 溫室綜合作業(yè)效率 降低勞動(dòng)強(qiáng)度 提升溫室管控精細(xì) 化水平 目前應(yīng)用于溫室的機(jī)器人自主導(dǎo)航方案可分為 4類 導(dǎo)軌式 壟溝式 循跡式和多源數(shù)據(jù)融合式 9 12 導(dǎo)軌式 自主導(dǎo)航因其可靠性高 穩(wěn)定性好等特點(diǎn) 應(yīng)用廣泛 13 15 但在溫室中鋪設(shè)軌道 大大增加了溫室建造成本 且在 一定程度上限制了機(jī)器人的活動(dòng)自由性 壟溝式自主導(dǎo) 航通過(guò)機(jī)器人自身機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)完成自主導(dǎo)航 16 運(yùn)行 穩(wěn)定 但對(duì)溫室環(huán)境尤其是地面具有很強(qiáng)的依賴性 且 對(duì)地面具有一定的破壞性 應(yīng)用范圍較小 循跡式自主 導(dǎo)航利用磁帶或電纜作為識(shí)別標(biāo)志 引導(dǎo)溫室機(jī)器人沿 收稿日期 2020 04 21 修訂日期 2020 06 26 基金項(xiàng)目 十三五國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目 2017YFD0701500 山東省重大 科技創(chuàng)新工程項(xiàng)目 2019JZZY020620 作者簡(jiǎn)介 侯加林 教授 博士生導(dǎo)師 主要從事設(shè)施農(nóng)業(yè)研究 Email jlhou 著正確的路線行進(jìn) 實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航 17 但限制了機(jī)器人 的靈活性 多源數(shù)據(jù)融合式融合處理多種傳感器信息實(shí) 現(xiàn)自主導(dǎo)航 18 24 常用的傳感器包括激光雷達(dá) 相機(jī) 陀螺儀 編碼器等 在 4 類導(dǎo)航方案中 導(dǎo)軌式 壟溝 式自主導(dǎo)航要求道路具有特定的軌道或溝型 循跡式自 主導(dǎo)航則要求道路上設(shè)有引導(dǎo)帶 因此以上 3 類方法均 存在成本高 靈活性差的問(wèn)題 相比之下 多源數(shù)據(jù)融 合式自主導(dǎo)航具有突出的環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng) 靈活性好的特 點(diǎn) 發(fā)展前景廣闊 國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者基于多種傳感器對(duì)機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng) 進(jìn)行了研究 李天華等 25 通過(guò)搭建攝像頭云平臺(tái) 利用 機(jī)器視覺(jué)提取道路盡頭橫向中心點(diǎn)像素坐標(biāo)獲得導(dǎo)航信 息 開(kāi)發(fā)了基于定向攝像頭的運(yùn)輸車視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng) 該 系統(tǒng)雖然導(dǎo)航精度較高 實(shí)時(shí)性較好 但基于機(jī)器視覺(jué) 的導(dǎo)航方式對(duì)光線具有很強(qiáng)的依賴性 難以做到全天候 穩(wěn)定運(yùn)行 季宇寒等 26 基于激光雷達(dá)設(shè)計(jì)了巡檢機(jī)器人 導(dǎo)航系統(tǒng) 可實(shí)現(xiàn)機(jī)器人在室內(nèi)環(huán)境下的精準(zhǔn)定位 路 徑規(guī)劃和自主導(dǎo)航 導(dǎo)航精度可滿足機(jī)器人在各類巡檢 任務(wù)中的導(dǎo)航定位需求 Bechar 等 27 研制的田間作業(yè)機(jī) 器人 采用履帶式底盤(pán) 上方加裝高清攝像機(jī) 高精度 GPS 通過(guò)配備精確的衛(wèi)星導(dǎo)航定位 可在復(fù)雜農(nóng)田環(huán)境 中行駛 但基于 GPS 的定位方式通常用于室外導(dǎo)航 室 內(nèi)環(huán)境下由于遮擋物較多 衛(wèi)星信號(hào)易丟失 Conesa munoz 等 28 提出一種無(wú)人機(jī)檢測(cè)與地面機(jī)器人執(zhí) 行相結(jié)合的復(fù)合農(nóng)藥變量噴灑系統(tǒng) 融合了 RTK GPS 機(jī)器視覺(jué) 激光雷達(dá)等多種傳感器 但成本較高 難以 推廣使用 激光雷達(dá) Light Detection and Ranging 第 14期 侯加林等 雙激光雷達(dá)溫室運(yùn)輸機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)研制 81 LIDAR 作為導(dǎo)航定位的新型傳感器 以其高精度 高 實(shí)時(shí)性 全天候等優(yōu)點(diǎn)逐漸成為機(jī)器人導(dǎo)航的主流設(shè)備 本文旨在研制基于前后雙激光雷達(dá)的溫室運(yùn)輸機(jī)器人導(dǎo) 航系統(tǒng) 融合激光雷達(dá)與編碼器信息 建立環(huán)境地圖 規(guī)劃最優(yōu)路徑 實(shí)現(xiàn)溫室運(yùn)輸機(jī)器人的定位導(dǎo)航 1 系統(tǒng)組成與設(shè)計(jì) 1 1 系統(tǒng)組成 溫室運(yùn)輸機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)由遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺(tái)和車載系 統(tǒng) 2部分組成 其中遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺(tái)負(fù)責(zé)設(shè)置車載系統(tǒng)工作 模式 發(fā)布目標(biāo)點(diǎn)指令和實(shí)時(shí)顯示車載系統(tǒng)位置信息 車 載系統(tǒng)作為指令的具體執(zhí)行者 負(fù)責(zé)接收監(jiān)控平臺(tái)發(fā)出的 任務(wù)指令并執(zhí)行 二者通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)通信 共同完成 溫室運(yùn)輸機(jī)器人自主導(dǎo)航任務(wù) 系統(tǒng)組成如圖 1所示 車 載系統(tǒng)長(zhǎng) 726 mm 寬 617 mm 高 1 073 mm 最大負(fù)載 50 kg 最大行駛速度為 1 2 m s 垂直越障高度 8 cm 1 載物臺(tái) 2 液晶屏 3 電池 4 工控機(jī) 5 后激光雷達(dá) 6 前激光雷達(dá) 7 車底盤(pán) 8 WIFI模塊 9 遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺(tái) 1 Loading platform 2 LCD screen 3 Battery 4 Industrial control computer 5 Rear lidar 6 Front lidar 7 Vehicle chassis 8 WIFI module 9 Remote monitoring platform 圖1 溫室運(yùn)輸機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)圖 Fig 1 Structure diagram of navigation system for greenhouse transportation robot 1 2 車載系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì) 車載系統(tǒng)主要包括車底盤(pán) 驅(qū)動(dòng)模塊 控制模塊 環(huán)境信息感知模塊 通信模塊和電源模塊 硬件結(jié)構(gòu)如 圖 2 所示 圖2 車載系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)圖 Fig 2 Hardware structure diagram of on board system 環(huán)境信息感知模塊 在車底盤(pán)頭部和尾部分別搭載一 個(gè) FS D10 二維激光雷達(dá) FS D10 二維激光雷達(dá)具有 360 水平掃描范圍 0 36 水平分辨率 10 m測(cè)距量程和 15 Hz 的掃描頻率 可快速高效獲取環(huán)境信息 為保證激光雷 達(dá)順利運(yùn)行的同時(shí)盡可能地檢測(cè)到溫室內(nèi)所有障礙物 以試驗(yàn)溫室中最低障礙物草莓育苗盆 高度 12 cm 為標(biāo) 準(zhǔn) 激光雷達(dá)的安裝高度設(shè)計(jì)為距地面 10 cm 如圖 3 所 示 以前激光雷達(dá)為例 激光雷達(dá)通過(guò) 360 旋轉(zhuǎn)發(fā)射激 光點(diǎn) 不斷掃描水平面環(huán)境信息 當(dāng)激光發(fā)射點(diǎn)旋轉(zhuǎn)到 車底盤(pán)遮擋區(qū)域時(shí) 由于激光掃描點(diǎn)只能到達(dá)車底盤(pán)前 部 從而無(wú)法獲取溫室環(huán)境信息 因此為了增大環(huán)境掃 描范圍 在車底盤(pán)尾部安裝激光雷達(dá) 采用前后雙激光 雷達(dá) 可檢測(cè)到車體前后所有障礙物 同時(shí)增大了掃描 范圍 可提高車載系統(tǒng)的實(shí)時(shí)避障能力 1 車底盤(pán)遮擋區(qū)域 2 前激光雷達(dá) 3 車載系統(tǒng) 4 草莓架 1 V ehicle chassis shelter area 2 Front lidar 3 On board system 4 Strawberry shelf 圖 3 車底盤(pán)對(duì)激光遮擋示意圖 Fig 3 Schematic diagram of vehicle chassis shielding laser 控制模塊 車載系統(tǒng)搭載工業(yè) PC 機(jī)作為頂層控制 器 CPU 型號(hào)為 AMD Ryzen 3 2200G 4G 120G 安裝 Ubuntu18 04 操作系統(tǒng) 根據(jù)機(jī)器人操作系統(tǒng) ROS Robot Operating System 架構(gòu)運(yùn)行機(jī)制和車載系統(tǒng)的硬件組成 制定 ROS 與 STM32F103 的串口通訊協(xié)議 運(yùn)行導(dǎo)航算 法實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航 搭載 STM32F103 嵌入式主板作為底層 控制器 根據(jù)編碼器提供的速度信息 通過(guò)運(yùn)動(dòng)學(xué)解算 獲得車載系統(tǒng)的里程計(jì)數(shù)據(jù) 運(yùn)動(dòng)速度 行駛距離和轉(zhuǎn) 角 運(yùn)行 PID 算法 實(shí)現(xiàn)車載系統(tǒng)的驅(qū)動(dòng)控制 驅(qū)動(dòng)模塊 車載系統(tǒng)采用 4 輪驅(qū)動(dòng)式 可垂直越障 8 cm 爬坡角度可達(dá) 30 越野能力強(qiáng) 轉(zhuǎn)向靈活 控制 方便 能實(shí)現(xiàn)車載系統(tǒng)的完整運(yùn)動(dòng)控制 為保證對(duì)運(yùn)行速 度的精確控制 在驅(qū)動(dòng)電機(jī)上安裝 RLS公司生產(chǎn)的 RMF44 旋轉(zhuǎn)編碼器 分辨率為 13 位 最高轉(zhuǎn)速為 60 000 rpm 以 獲取車載系統(tǒng)的實(shí)時(shí)速度信息 車載系統(tǒng)實(shí)時(shí)速度作為反 饋信息通過(guò) PID 算法提高車載系統(tǒng)速度控制精度 通信模塊 工控機(jī)上裝有 GA AB350N Gaming WiFi 主板 使得遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺(tái)可以通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)向車載系統(tǒng)發(fā) 布目標(biāo)點(diǎn)指令 同時(shí)車載系統(tǒng)也通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)向遠(yuǎn)程監(jiān)控 平臺(tái)反饋實(shí)時(shí)位置信息與工作狀態(tài) 工控機(jī)通過(guò)串口通信 的方式向車載系統(tǒng)底層驅(qū)動(dòng)板發(fā)送速度指令 底層驅(qū)動(dòng)板 通過(guò)串口通信的方式反饋車載系統(tǒng)的實(shí)時(shí)速度信息 電源模塊 車載系統(tǒng)選用分線板船型鋰電池 供電電 壓 24 V 供電電流 10 A 內(nèi)置穩(wěn)壓模塊及電量顯示模塊 電源續(xù)航時(shí)間為 4 h 為延長(zhǎng)電源續(xù)航時(shí)間 在車載系統(tǒng)上 安裝太陽(yáng)能發(fā)電系統(tǒng) 太陽(yáng)能發(fā)電板長(zhǎng) 633 mm 寬 352 mm 輻照度 1 000 W m 2 時(shí)最大發(fā)電功率 80 W 在陽(yáng)光充足時(shí)可 持續(xù)給電源充電 在陽(yáng)光不充足時(shí)蓄電池可延長(zhǎng)電源續(xù)航 時(shí)間至 8 h 以滿足車載系統(tǒng)基本工作時(shí)間要求 1 3 導(dǎo)航系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì) 溫室運(yùn)輸機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)軟件由用戶交互層 信息 處理層和執(zhí)行層 3 個(gè)層次構(gòu)成 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖 4 所示 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào) http www tcsae org 2020年 82 圖4 溫室運(yùn)輸機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)軟件結(jié)構(gòu) Fig 4 Software structure of navigation system for greenhouse transportation robot 用戶交互層為基于 Ubuntu 的導(dǎo)航任務(wù)調(diào)度程序 可 根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景 調(diào)整車載系統(tǒng)的工作模式并發(fā)布 目標(biāo)點(diǎn)指令 目前開(kāi)發(fā)了 2種工作模式 一是順序?qū)Ш?車載系統(tǒng)按照用戶設(shè)定的行走路徑逐一經(jīng)過(guò)溫室中固定 的目標(biāo)點(diǎn) 二是任意點(diǎn)導(dǎo)航 車載系統(tǒng)根據(jù)用戶指令到 達(dá)溫室內(nèi)任意目標(biāo)點(diǎn) 信息處理層為基于 ROS 的即時(shí)定 位與地圖構(gòu)建以及定點(diǎn)導(dǎo)航程序 該層主要負(fù)責(zé)收集車 載系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)信息及來(lái)自激光雷達(dá)的環(huán)境信息 并進(jìn)行信 息融合 根據(jù)控制指令和車載系統(tǒng)位姿進(jìn)行地圖構(gòu)建 路徑規(guī)劃及自主導(dǎo)航 執(zhí)行層為基于 Ubuntu 開(kāi)源實(shí)時(shí)操 作系統(tǒng)的移動(dòng)平臺(tái)控制程序 通過(guò)采集編碼器的速度信 息 采用經(jīng)典的 PID 算法調(diào)節(jié)后輸出期望的脈沖寬度調(diào) 制 PWM Pulse Width Modulation 波控制電機(jī)轉(zhuǎn)速 實(shí) 現(xiàn)車載系統(tǒng)平穩(wěn) 安全移動(dòng) 2 導(dǎo)航功能實(shí)現(xiàn)原理 導(dǎo)航技術(shù)是溫室運(yùn)輸機(jī)器人的核心技術(shù)之一 主要 經(jīng)過(guò)實(shí)時(shí)定位 地圖構(gòu)建和路徑規(guī)劃 3 個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)自主 導(dǎo)航 本系統(tǒng)借助谷歌公司的 cartographer 開(kāi)源算法包實(shí) 現(xiàn)導(dǎo)航 節(jié)省了軟件開(kāi)發(fā)成本 前后激光雷達(dá)獲取環(huán)境 信息生成點(diǎn)云數(shù)據(jù) 形成子地圖 通過(guò)點(diǎn)云匹配獲得車 載系統(tǒng)與子地圖之間的相對(duì)位姿信息 點(diǎn)云數(shù)據(jù)更新后 通過(guò)回環(huán)檢測(cè)計(jì)算最新點(diǎn)云數(shù)據(jù)在已構(gòu)建地圖中的位 置 更新二維柵格地圖 地圖數(shù)據(jù)與車載系統(tǒng)里程計(jì)數(shù) 據(jù)融合計(jì)算出車載系統(tǒng)當(dāng)前位姿 車載系統(tǒng)在全局坐標(biāo)系 下的位置坐標(biāo)和轉(zhuǎn)角 以當(dāng)前位姿為基礎(chǔ)對(duì)下一目標(biāo)點(diǎn) 進(jìn)行路徑規(guī)劃 最終實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航 具體流程如圖 5所示 2 1 溫室環(huán)境地圖構(gòu)建 Cartographer 算法通過(guò)回環(huán)檢測(cè)消除構(gòu)圖過(guò)程中產(chǎn)生 的累積誤差 其重點(diǎn)是融合多傳感器數(shù)據(jù)的局部地圖創(chuàng)建 以及用于閉環(huán)檢測(cè)的匹配策略的實(shí)現(xiàn) 一定數(shù)量的激光掃 描數(shù)據(jù)點(diǎn)構(gòu)成子地圖 建立好的子地圖形成一個(gè)回環(huán) 用 于回環(huán)檢測(cè) 當(dāng)最新掃描數(shù)據(jù)點(diǎn)更新后 提取數(shù)據(jù)點(diǎn)的位 姿信息 通過(guò)回環(huán)檢測(cè)匹配已有回環(huán)中各掃描點(diǎn)的位姿信 息 找到最佳匹配回環(huán) 通過(guò)掃描匹配將最新數(shù)據(jù)點(diǎn)插入 到該回環(huán)中 完成新地圖構(gòu)建 具體流程如圖 6所示 圖5 導(dǎo)航功能實(shí)現(xiàn)流程 Fig 5 Implementation process of navigation function 圖6 環(huán)境地圖構(gòu)建流程 Fig 6 Construction process of environmental map Cartographer通過(guò)子地圖構(gòu)建 掃描匹配和回環(huán)檢測(cè) 3 個(gè)過(guò)程構(gòu)建二維柵格地圖 具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程見(jiàn)文獻(xiàn) 29 其中 回環(huán)檢測(cè)包括子地圖位姿優(yōu)化和掃描匹配 匹配 過(guò)程如式 1 所示 1 argmax K nearest k W k M Th 1 式中 是激光掃描數(shù)據(jù)點(diǎn) 每個(gè)掃描數(shù)據(jù)點(diǎn)即一個(gè)位姿信 息 包含激光雷達(dá)旋轉(zhuǎn)角信息 rad 及掃描數(shù)據(jù)點(diǎn)與 激光雷達(dá)的相對(duì)位置信息 相對(duì)位置信息包括掃描點(diǎn)相對(duì) 于激光雷達(dá)在 x 軸的位置 x m 以及掃描點(diǎn)相對(duì)于激光 雷達(dá)在 y軸的位置信息 y m 是最優(yōu)匹配掃描數(shù)據(jù)點(diǎn) K 是搜索空間內(nèi)掃描數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量 M nearest 是距離新的掃 描數(shù)據(jù)點(diǎn)最近的柵格點(diǎn)對(duì)應(yīng)的柵格值 無(wú)量綱 T h k 表示 激光雷達(dá)掃描數(shù)據(jù)點(diǎn)在子地圖坐標(biāo)系下的位姿 W 是實(shí)際 環(huán)境中的搜索空間 計(jì)算方法如式 2 8 所示 max 1 2 max k kK dh 2 第 14期 侯加林等 雙激光雷達(dá)溫室運(yùn)輸機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)研制 83 2 2 max arccos 1 2 r d 3 x x W r 4 y y W r 5 W 6 xxyy W 7 0 xy xy Wr j r jjj j jW 8 式中 d max 是最大掃描數(shù)據(jù)點(diǎn)集中包含數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量 h k 是 掃描數(shù)據(jù)點(diǎn)集 是角度步長(zhǎng) rad W x 是 x軸方向的實(shí)際 搜索距離 m W y 是 y軸方向的實(shí)際搜索距離 m W 是 實(shí)際搜索角度 rad r 是柵格地圖中一個(gè)柵格的邊長(zhǎng) m x 是地圖中 x 軸方向的柵格數(shù)量 y 是地圖中 y軸方向的 柵格數(shù)量 是地圖中的搜索角度 rad 0 是初始數(shù)據(jù)點(diǎn) j x 是地圖中 x 軸方向上掃描數(shù)據(jù)點(diǎn)距離地圖中坐標(biāo)原點(diǎn)的 柵格數(shù)量 j y 是地圖中 y 軸方向掃描數(shù)據(jù)點(diǎn)距離坐標(biāo)原點(diǎn) 的柵格數(shù)量 j 是地圖中掃描數(shù)據(jù)點(diǎn)與地圖坐標(biāo)原點(diǎn)之間 的角度 rad W 是在地圖的搜索空間中包含的柵格數(shù)量 本文采用前后雙激光雷達(dá)掃描環(huán)境信息 由于增大 了環(huán)境信息掃描范圍 一方面使搜索面積增大 另一方 面由于激光掃描點(diǎn)集 d max 增大 減小 從而增大了搜 索角度 在采用分支界定算法求解 時(shí) 可擴(kuò)大頂層 線性搜索空間 增大了計(jì)算量但保障了所求解的最優(yōu)性 2 2 路徑規(guī)劃 采用 Dijkstra實(shí)現(xiàn)車載系統(tǒng)全局路徑規(guī)劃 具體實(shí)現(xiàn) 過(guò)程可參考文獻(xiàn) 30 采用動(dòng)態(tài)窗口算法實(shí)現(xiàn)車載系統(tǒng)的 局部路徑規(guī)劃 實(shí)現(xiàn)過(guò)程分為以下 3 步 具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程 參考文獻(xiàn) 31 1 建立車載系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型 2 基于車載系統(tǒng)最大最小速度的設(shè)定 電機(jī)性能限 制 主要是最大加速度 以及能否及時(shí)避障等約束 形 成速度區(qū)間 對(duì)速度進(jìn)行采樣 3 利用評(píng)價(jià)函數(shù)選擇最優(yōu)路徑 3 溫室運(yùn)輸機(jī)器人運(yùn)行性能測(cè)試試驗(yàn) 3 1 單雙激光雷達(dá)建圖效率對(duì)比試驗(yàn) 試驗(yàn)地點(diǎn)為農(nóng)業(yè)農(nóng)村部規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院設(shè)施農(nóng)業(yè) 研究所永清科研基地 venlo 型溫室的草莓種植區(qū) 試驗(yàn) 區(qū)長(zhǎng) 34 m 寬 15 m 車載系統(tǒng)分別搭載前后激光雷達(dá) 方式 1 后激光雷達(dá) 方式 2 及前激光雷達(dá) 方式 3 以 0 5 m s的速度從相同起點(diǎn)按照?qǐng)D 7 所示路線行駛 并構(gòu)建環(huán)境地圖 具體試驗(yàn)過(guò)程如下 1 車載系統(tǒng)采用方式 1 按路線行駛并實(shí)時(shí)建圖 到 達(dá)終點(diǎn)后標(biāo)記車載系統(tǒng)所在位置 2 車載系統(tǒng)采用方式 2 按照步驟 1 路線行駛 運(yùn) 動(dòng)到步驟 1 標(biāo)記點(diǎn)處時(shí)停止 觀察并記錄建圖效果 3 車載系統(tǒng)采用方式 3 按照步驟 1 路線行駛 運(yùn) 動(dòng)到步驟 1 標(biāo)記點(diǎn)處時(shí)停止 觀察并記錄建圖效果 3種搭載方式下激光雷達(dá)初始掃描范圍如圖 8a 所示 1 車載系統(tǒng)行駛路線 2 車載系統(tǒng) 3 加熱管道 4 草莓架 1 Driving route of on board system 2 On board system 3 Heating pipe 4 Strawberry shelf 圖7 試驗(yàn)環(huán)境及車載系統(tǒng)行駛路線 Fig 7 Test environment and on board system driving route 3種激光雷達(dá)安裝方式的實(shí)際建圖效果如圖 8b所示 經(jīng)計(jì)算 行駛距離相同時(shí) 采用方式 1 時(shí)建圖面積最大 數(shù)值為 56 5 m 2 采用方式 2 建圖面積為 46 5 m 2 采用方 式 3 時(shí)建圖面積為 50 m 2 方式 1 Method 1 方式 2 Method 2 方式 3 Method 3 a 初始掃描范圍 a Initial scanning range 方式 1 Method 1 方式 2 Method 2 方式 3 Method 3 b 建圖效果 b Effects of drawing 注 方式 1 為搭載前后雙激光雷達(dá) 方式 2 為僅搭載后激光雷達(dá) 方式 3 為僅搭載前激光雷達(dá) Note Method 1 is equipped with front and rear dual laser radar method 2 is only equipped with rear lidar method 3 is only equipped with front lidar 圖8 3種激光雷達(dá)安裝方式的建圖效果對(duì)比 Fig 8 Comparisons of drawing effects under three kinds of lidar installation methods 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào) http www tcsae org 2020年 84 為保證建圖面積相同 對(duì)步驟 2 及步驟 3 作以下 調(diào)整 2 采用方式 2 按照步驟 1 路線行駛 運(yùn)動(dòng)到步驟 1 標(biāo)記點(diǎn)處旋轉(zhuǎn) 360 后停止 記錄行駛時(shí)間 3 采用方式 3 旋轉(zhuǎn) 360 后按照步驟 1 路線行駛 運(yùn)動(dòng)到步驟 1 標(biāo)記點(diǎn)處停止 記錄行駛時(shí)間 試驗(yàn)結(jié)果如表 1 所示 表1 不同激光雷達(dá)安裝方式的建圖效果對(duì)比 Table 1 Comparisons of the drawing effects of different LiDAR installation methods 激光雷達(dá)安裝方式 LiDAR installation method 行駛距離 Travel distance m 建圖面積 Drawing area m 2 耗時(shí) Time consumption s 1 25 56 5 52 2 25 46 5 59 3 25 50 59 試驗(yàn)表明 車載系統(tǒng)搭載前后雙激光雷達(dá)與搭載單 激光雷達(dá)相比 可增大掃描范圍 減少掃描盲區(qū) 在行 駛距離相同的條件下可構(gòu)建更大面積的地圖 構(gòu)建地圖 面積相同的條件下耗時(shí)更少 建圖效率提高 3 2 實(shí)時(shí)避障能力測(cè)試試驗(yàn) 車載系統(tǒng)分別搭載前后雙激光雷達(dá) 前激光雷達(dá)及 后激光雷達(dá)以 0 5 m s 的速度自主導(dǎo)航 導(dǎo)航過(guò)程中隨機(jī) 選擇 5 個(gè)位置在車載系統(tǒng)前后實(shí)時(shí)設(shè)置 5 組障礙物 障 礙物為草莓育苗盆 障礙物與激光雷達(dá)間距分別設(shè)置為 15 20 25 30 和 35 cm 以位置 1 為例 具體試驗(yàn)過(guò)程如下 試驗(yàn)開(kāi)始前在位 置 1處粘貼黑色膠帶作為 2號(hào)標(biāo)記位 膠帶寬度 1 8 cm 將 車載系統(tǒng)前激光雷達(dá)上邊沿與 2號(hào)標(biāo)記位后邊沿在 z軸方向 調(diào)整于同一平面 以 2號(hào)標(biāo)記位前邊沿為基準(zhǔn)線沿 x軸正方 向測(cè)量 15 cm 用黑色標(biāo)記筆標(biāo)記作為 1 號(hào)標(biāo)記位 標(biāo)記后 激光雷達(dá)下邊沿在地面的投影作為 3 號(hào)標(biāo)記位 以 3 號(hào)標(biāo) 記位為基準(zhǔn)線沿 x軸負(fù)方向測(cè)量 15 cm 標(biāo)記為 4號(hào)標(biāo)記位 標(biāo)記位設(shè)置如圖 9所示 TCRT5000 紅外傳感器安裝在車底 盤(pán) 當(dāng)紅外傳感器檢測(cè)到黑色膠帶時(shí)向 STM32F103 控制器 輸出高電平信號(hào) 控制器收到此信號(hào)后觸發(fā)蜂鳴器報(bào)警 當(dāng)紅外傳感器未檢測(cè)到黑色膠帶時(shí)輸出低電平 蜂鳴器不 觸發(fā) 試驗(yàn)過(guò)程中聽(tīng)到由 2號(hào)標(biāo)記位觸發(fā)的蜂鳴器警報(bào)后 立刻在 1 號(hào)標(biāo)記位與 4 號(hào)標(biāo)記位處同時(shí)放置障礙物 觀察 車載系統(tǒng)的避障情況 試驗(yàn)結(jié)果如表 2所示 試驗(yàn)結(jié)果表明 車載系統(tǒng)搭載前后雙激光雷達(dá)時(shí) 當(dāng)?shù)貓D中出現(xiàn)障礙物時(shí)可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)完全避障 僅搭載前 激光雷達(dá)與僅搭載后激光雷達(dá)時(shí)均存在無(wú)法避障的情 況 原因如下 以僅搭載前激光雷達(dá)為例 當(dāng)規(guī)劃路徑 上突然出現(xiàn)障礙物時(shí) 激光雷達(dá)檢測(cè)到障礙物后重新規(guī) 劃路徑 當(dāng)車輛與障礙物距離過(guò)小時(shí)無(wú)法直接通過(guò)轉(zhuǎn)向 避開(kāi)障礙物 為確保安全 車載系統(tǒng)需后退一定距離 若此時(shí)后方存在障礙物 由于存在掃描盲區(qū) 車載系統(tǒng) 就會(huì)與障礙物發(fā)生碰撞 1 前激光雷達(dá) 2 車底盤(pán) 3 后激光雷達(dá) 4 溫室墻體 5 草莓架 6 紅外傳 感器 7 地面 1 Front LiDAR 2 Vehicle chassis 3 Rear LiDAR 4 Wall of greenhouse 5 Strawberry shelf 6 Infrared sensor 7 Ground 圖9 導(dǎo)航標(biāo)記位置及紅外傳感器安裝位置示意圖 Fig 9 Schematic diagram of navigation marking position and infrared sensor installation location 表2 車載系統(tǒng)不同激光雷達(dá)安裝方式下的實(shí)時(shí)避障試驗(yàn)結(jié)果 Table 2 Results of real time obstacle avoidance test for on board system with different LiDAR installation methods 前后雙激光雷達(dá) Front and rear dual LiDAR 前激光雷達(dá) Front LiDAR 后激光雷達(dá) Rear LiDAR 障礙物與激光雷達(dá)間距 Distance between obstacle and vehicle system cm A B A B A B 15 0 0 0 1 1 0 20 0 0 0 1 1 0 25 0 0 0 1 1 0 30 0 0 0 1 1 0 35 0 0 0 0 1 0 注 1 表示車底盤(pán)與障礙物發(fā)生碰撞 0 表示車底盤(pán)與障礙物未發(fā)生碰撞 A表示車底盤(pán)頭部與障礙物是否發(fā)生碰撞 A 0 1 B表示車底盤(pán)尾部與障礙物是 否發(fā)生碰撞 B 0 1 Note 1 means the vehicle chassis collides with the obstacle 0 means the vehicle chassis does not collide with the obstacle A indicates whether the head of the vehicle chassis collides with the obstacle A 0 1 B indicates whether the rear of the vehicle chassis collides with the obstacle B 0 1 3 3 導(dǎo)航精度測(cè)試試驗(yàn) 在溫室道路上鋪設(shè)白色地布 在車載系統(tǒng)基坐標(biāo)的 垂線與車載系統(tǒng)底盤(pán)的交點(diǎn)位置安裝黑色記號(hào)筆 車載 系統(tǒng)導(dǎo)航過(guò)程中黑色記號(hào)筆會(huì)標(biāo)記出實(shí)際運(yùn)動(dòng)軌跡 ROS 中使用的是右手坐標(biāo)系 以基坐標(biāo)為原點(diǎn)建立坐標(biāo) 系 車頭朝向方向?yàn)?x 軸正方向 正左方向?yàn)?y軸正方向 垂直于 x y水平面且經(jīng)過(guò)基坐標(biāo)的上方向?yàn)?z 軸正方向 車載系統(tǒng)基坐標(biāo)及坐標(biāo)系 地面測(cè)量點(diǎn)及標(biāo)記筆安裝位 置如圖 10 所示 3 3 1 目標(biāo)點(diǎn)導(dǎo)航精度測(cè)試試驗(yàn) 參考文獻(xiàn) 13 和文獻(xiàn) 26 方法設(shè)計(jì)試驗(yàn) 試驗(yàn)步驟為 設(shè)置行間道路的中心線為車載系統(tǒng)的目標(biāo)導(dǎo)航路徑 車 載系統(tǒng)從起始點(diǎn)分別以 0 2 0 5 和 0 8 m s 的速度按照 圖 11所示路徑依次經(jīng)過(guò)各目標(biāo)點(diǎn)后到達(dá)終點(diǎn) 完成自主 第 14期 侯加林等 雙激光雷達(dá)溫室運(yùn)輸機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)研制 85 導(dǎo)航 設(shè)定車載系統(tǒng)每到達(dá)一個(gè)目標(biāo)點(diǎn)的停留時(shí)間為 20 s 每到達(dá)一個(gè)目標(biāo)點(diǎn)記錄車載系統(tǒng)四輪及基坐標(biāo)位置 以測(cè)量車載系統(tǒng)在目標(biāo)點(diǎn)處的橫向偏差 縱向偏差及航 向偏差 各速度下試驗(yàn)重復(fù) 3 次 各目標(biāo)點(diǎn)處 3 次試驗(yàn) 的各指標(biāo)結(jié)果分別取平均值作為車載系統(tǒng)該速度下在 該目標(biāo)點(diǎn)處的導(dǎo)航偏差 現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)如圖 12 所示 導(dǎo)航 偏差測(cè)量結(jié)果如表 3 所示 a 車載系統(tǒng)基坐標(biāo)示意圖 b 基坐標(biāo)地面測(cè)量點(diǎn)示意圖 a Schematic diagram of base coordinates of on board system b Schematic diagram of ground measuring point in base coordinates 圖10 車載系統(tǒng)基坐標(biāo)及其測(cè)量點(diǎn)示意圖 Fig 10 Schematic diagram of base coordinates and measuring point of on board system a 導(dǎo)航路徑 a Navigation path b 導(dǎo)航偏差 b Navigation deviation 圖11 車載系統(tǒng)導(dǎo)航路徑設(shè)定及導(dǎo)航偏差示意圖 Fig 11 Schematic diagram of navigation path setting and navigation deviation of on board system 如圖 11 所示 各目標(biāo)點(diǎn)處導(dǎo)航偏差的測(cè)量方法為 以目標(biāo)點(diǎn) x 0 y 0 為坐標(biāo)原點(diǎn) 以設(shè)定運(yùn)動(dòng)軌跡前進(jìn)方向?yàn)?y 軸正方向 建立右手直角坐標(biāo)系 航向偏差是車載系統(tǒng) 實(shí)際航向與目標(biāo)航向之間的夾角 設(shè)實(shí)際到達(dá)點(diǎn)坐標(biāo)為 x 1 y 1 則橫向偏差數(shù)值為 d 1 x 1 x 0 9 式中 d 1 為橫向偏差 cm 縱向偏差數(shù)值為 d 2 y 1 y 0 10 式中 d 2 為縱向偏差 cm 導(dǎo)航偏差正負(fù)值的定義為 若實(shí)際到達(dá)點(diǎn)在目標(biāo) 點(diǎn)的左側(cè) 則橫向偏差為正 若實(shí)際到達(dá)點(diǎn)在目標(biāo)點(diǎn) 的右側(cè) 則橫向偏差為負(fù) 實(shí)際到達(dá)點(diǎn)在目標(biāo)點(diǎn)的上 側(cè) 則縱向偏差為正 實(shí)際到達(dá)點(diǎn)在目標(biāo)點(diǎn)的下側(cè) 則縱向偏差為負(fù) 若實(shí)際航向在目標(biāo)航向的左側(cè) 則 航向偏差為正 若實(shí)際航向在目標(biāo)航向的右側(cè) 則航 向偏差為負(fù) a 導(dǎo)航過(guò)程上位機(jī)顯示畫(huà)面 a Display screen of upper computer in navigation process b 導(dǎo)航試驗(yàn)場(chǎng)景 b Scene of navigation test 1 目標(biāo)點(diǎn)標(biāo)記物 2 地布 3 車載系統(tǒng) 4 草莓架 1 Target point marker 2 Ground cloth 3 On board system 4 Strawberry shelf test 圖12 導(dǎo)航試驗(yàn) Fig 12 Navigation test 表 3 表明 隨著速度增加 車載系統(tǒng)的橫向偏差 縱向偏差及航向偏差的最大值 平均值及均方根誤差均 增大 但 3 種速度下各目標(biāo)點(diǎn)處的橫向偏差 縱向偏差 的平均值不超過(guò) 9 cm 均方根誤差均不超過(guò) 11 2 cm 標(biāo) 準(zhǔn)差小于 5 cm 航向偏差的平均值小于 10 均方根誤 差小于 12 標(biāo)準(zhǔn)差小于 6 試驗(yàn)溫室實(shí)際測(cè)試結(jié)果證 明 該精度可滿足機(jī)器人在試驗(yàn)溫室運(yùn)輸任務(wù)中的導(dǎo)航 定位需求 3 3 2 全路徑導(dǎo)航偏差測(cè)試試驗(yàn) 參考文獻(xiàn) 32 方法設(shè)計(jì)試驗(yàn) 試驗(yàn)步驟為 車載系統(tǒng) 分別以 0 2 0 5和 0 8 m s 的速度按照?qǐng)D 11 所示路徑完成 自主導(dǎo)航 一次導(dǎo)航完成后從起點(diǎn)開(kāi)始以 1 m 為間隔 測(cè)量車載系統(tǒng)實(shí)際導(dǎo)航路徑與目標(biāo)路徑之間的橫向偏 差 各速度下試驗(yàn)重復(fù) 3 次 以 3 次試驗(yàn)在測(cè)量點(diǎn)處的 橫向偏差平均值作為車載系統(tǒng)該速度下在測(cè)量點(diǎn)處的偏 差 橫向偏差統(tǒng)計(jì)如表 4 所示 表3 導(dǎo)航偏差 Table 3 Navigation deviation 橫向偏差 Lateral deviation cm 縱向偏差 Longitudinal deviation cm 航向偏差 Course deviation 速度 Speed m s 1 最大值 Maxi mum 中值 Med ian 最小 值 Mini mum 平均 Aver age 標(biāo)準(zhǔn)差 Stan dard deviation 均方根 誤差 Root mean square error 最大值 Maxi mum 中值 Med ian 最小 值 Mini mum 平均 Aver age 標(biāo)準(zhǔn)差 Stan dard deviation 均方根 誤差 Root mean square error 最大 值 Maxi mum 中值 Med ian 最小值 Mini mum 平均 Aver age 標(biāo)準(zhǔn)差 Stan dard deviation 均方根 誤差 Root mean square error 0 2 8 8 0 9 7 0 4 1 2 5 4 8 6 9 1 4 5 7 3 5 2 0 4 0 9 8 0 7 10 0 4 8 2 6 0 5 13 9 1 7 9 9 7 5 3 8 8 4 10 9 0 5 10 1 4 7 3 2 5 8 13 5 1 9 14 1 6 1 3 9 0 8 17 9 2 2 18 3 9 0 4 9 10 2 15 9 1 1 13 1 7 9 4 8 9 3 18 7 1 4 17 3 9 8 5 4 5 5 7 2 11 2 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào) http www tcsae org 2020年 86 表4 橫向偏差統(tǒng)計(jì) Table 4 Statistics of lateral deviation 速度 Speed m s 1 試驗(yàn)號(hào) Test No 最大值 Maximum cm 最小值 Minimum cm 平均 Average cm 標(biāo)準(zhǔn)差 Standard deviation cm 1 9 7 8 3 2 8 2 8 2 8 4 9 1 4 1 2 2 0 2 3 9 3 8 2 2 7 2 5 1 13 7 13 1 9 8 2 1 2 13 1 12 7 8 1 2 8 0 5 3 13 9 13 3 10 7 2 6 1 17 7 16 8 12 4 4 1 2 17 9 17 2 12 8 3 7 0 8 3 17 2 17 4 11 9 4 5 由表 4 可知 車載系統(tǒng)以 0 2 m s的速度行駛 實(shí)際 導(dǎo)航路徑與目標(biāo)路徑之間的最大偏差小于 10 cm 平均偏 差小于 5 cm 車載系統(tǒng)以 0 5 m s的速度行駛 實(shí)際導(dǎo)航 路徑與目標(biāo)路徑之間的最大偏差小于 14 cm 平均偏差小 于 11 cm 車載系統(tǒng)以 0 8 m s 的速度行駛 實(shí)際導(dǎo)航路 徑與目標(biāo)路徑之間的最大偏差小于 18 cm 平均偏差小于 13 cm 車載系統(tǒng)在 3種速度下均可完成自主導(dǎo)航 安全 到達(dá)終點(diǎn) 實(shí)際導(dǎo)航路線與目標(biāo)路線之間雖有偏差但未 發(fā)生嚴(yán)重偏離 全路徑導(dǎo)航偏差測(cè)試試驗(yàn)表明 車載系統(tǒng)分別以 0 2 0 5和 0 8 m s 的速度運(yùn)行時(shí)均可完成自主導(dǎo)航到達(dá)終點(diǎn) 3 種速度下車載系統(tǒng)實(shí)際導(dǎo)航路徑與目標(biāo)路徑間的平均 偏差小于 13 cm 標(biāo)準(zhǔn)差小于 5 cm 4 結(jié) 論 1 研制了基于前后雙激光雷達(dá)的溫室運(yùn)輸機(jī)器人導(dǎo) 航系統(tǒng) 與單激光雷達(dá)相比 增加了環(huán)境掃描范圍 提 高了建圖效率及實(shí)時(shí)避障能力 該系統(tǒng)采用模塊化的硬 件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和分層式軟件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 兼顧了運(yùn)輸機(jī)器人 對(duì)數(shù)據(jù)通量與響應(yīng)速度的要求 2 導(dǎo)航試驗(yàn)結(jié)果表明 車載系統(tǒng)分別以 0 2 0 5 和 0 8 m s 的速度運(yùn)行時(shí) 實(shí)際導(dǎo)航路徑與目標(biāo)路徑的平均 偏差小于 13 cm 標(biāo)準(zhǔn)差小于 5 cm 導(dǎo)航目標(biāo)點(diǎn)處的橫向 偏差 縱向偏差的平均值不超過(guò) 9 cm 均方根誤差均不 超過(guò) 11 2 cm 標(biāo)準(zhǔn)差小于 5 cm 航向偏差的平均值小于 10 均方根誤差小于 12 標(biāo)準(zhǔn)差小于 6 溫室實(shí)際 測(cè)試結(jié)果表明 該精度滿足機(jī)器人在試驗(yàn)溫室運(yùn)輸?shù)膶?dǎo) 航定位需求 在下一步研究中 將通過(guò)算法優(yōu)化 輔助 定位等方式進(jìn)一步減小導(dǎo)航偏差 3 系統(tǒng)軟件的核心控制層基于 ROS 操作系統(tǒng)實(shí)現(xiàn) 采用分布式節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)信息交互 便于后續(xù)對(duì)軟件算法的 進(jìn)一步完善開(kāi)發(fā) 該系統(tǒng)對(duì)溫室機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)的研發(fā) 具有一定借鑒意義 參 考 文 獻(xiàn) 1 齊飛 李愷 李邵 等 世界設(shè)施園藝智能化裝備發(fā)展 對(duì)中國(guó)的啟示研究 J 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào) 2019 35 2 183 195 Qi Fei Li Kai Li Shao et al Development of intelligent equipment for protected horticulture in world and enlightenment to China J Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Transactions of the CSAE 2019 35 2 183 195 in Chinese with English abstract 2 齊飛 魏曉明 張躍峰 中國(guó)設(shè)施園藝裝備技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀 與未來(lái)研究方向 J 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào) 2017 33 24 1 9 Qi Fei Wei Xiaoming Zhang Yuefeng Development status and future research emphase on greenhouse horticultural equipment and its relative technology in China J Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Transactions of the CSAE 2017 33 24 1 9 in Chinese with English a