陳學(xué)深，熊悅淞，齊 龍，王宣霖，程 楠，梁 俊，劉善健

基于觸感引導(dǎo)的小型水田行進底盤自動對行方法

陳學(xué)深，熊悅淞，齊 龍※，王宣霖，程 楠，梁 俊，劉善健

（華南農(nóng)業(yè)大學(xué)工程學(xué)院，廣州 510642）

為了解決小型水田底盤因路徑偏差導(dǎo)致的稻苗碾壓損傷問題，該研究提出一種基于觸感引導(dǎo)的自動對行方法。采用自制的感測器獲取稻株定位歷程觸感數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)的分割閾值設(shè)定、區(qū)域谷值提取、橫向距離標(biāo)定獲得感測器與稻株的橫向距離。根據(jù)水稻機械化移栽行距規(guī)整性，利用行距與定位數(shù)據(jù)幾何關(guān)系校驗稻株定位數(shù)據(jù)，解算獲得稻列方向相鄰稻株中點位置，實現(xiàn)對行目標(biāo)點坐標(biāo)提取?；跁r變坐標(biāo)系跟蹤方法，控制轉(zhuǎn)向電機實時校正路徑偏差，實現(xiàn)小型水田底盤自動對行。田間性能試驗表明：當(dāng)行進速度為0.5 m/s時，自動對行絕對誤差平均值為3.11 cm、絕對誤差標(biāo)準(zhǔn)差為1.10 cm、絕對誤差最大值為4.75 cm，研究成果為水田環(huán)境作業(yè)底盤自動導(dǎo)航提供了新思路和借鑒。

水稻；感測器；自動化；觸覺；定位；對行

0 引 言

中國水稻種植區(qū)域地塊分散，有相當(dāng)一部分稻區(qū)處在山區(qū)、丘陵地帶[1-3]，大中型植保水田底盤作業(yè)、轉(zhuǎn)移和運輸受到限制[4-6]，研究與推廣小型水田底盤對植保作業(yè)十分必要。然而，實際中機插秧稻田苗帶并非理想的筆直[7-8]，小型水田底盤依靠衛(wèi)星導(dǎo)航[9-10]、視覺引導(dǎo)[11-12]、人工遙控[13-14]的對行感知方法存在導(dǎo)航精度差、背景干擾大、視線障礙等問題[15]。因此，面向稻田特殊環(huán)境，研究適宜小型水田底盤自動對行的引導(dǎo)方法具有重要意義。

精準(zhǔn)、實時的識別定位稻株是引導(dǎo)水田底盤校正路徑偏差，實現(xiàn)自動對行的關(guān)鍵。國內(nèi)外學(xué)者主要采用機器視覺和機器觸覺2種感知方式。其中，視覺感知又可分為稻株個體和群體兩種定位方法。關(guān)于稻株個體定位，Choi等[16]基于形態(tài)學(xué)特征提取水稻冠層植株及葉片骨架的收斂性與延伸性，獲取稻株個體中心區(qū)域位置。蔣郁等[17]采用側(cè)位俯拍方式獲取了稻株莖基部圖像，基于莖基部分區(qū)邊緣擬合方法實現(xiàn)了稻株定位。上述稻株個體定位準(zhǔn)確性高度依賴特征選擇的有效性，當(dāng)草、藻、萍等稻位俯拍方式獲取了稻株莖基部圖像，基于莖基部分區(qū)田干擾背景特征發(fā)生變化時，稻株識別定位精度可靠性較差。為提高抗干擾能力，有學(xué)者基于深度學(xué)習(xí)方法自動提取稻株特征。Liu等[18]采用VGG16-SSD模型，Lin等[19]基于FasterR-CNN模型實現(xiàn)了稻株個體的識別定位，但由于訓(xùn)練樣本是以稻株個體為標(biāo)注對象，當(dāng)?shù)局晗嗷ソ舆B時，樣本特征畸變識別性能顯著下降，導(dǎo)致稻株定位存在不確定性。

關(guān)于苗帶群體定位，王姍姍等[20]為了有效解決雜草密度分布、光照強度和秧苗行曲率變化等因素對秧苗行檢測的影響，提出一種基于特征點鄰域的Hough變換算法識別秧苗行中心線，具有較好的魯棒性和識別精度。王愛臣等[21]提出一種基于區(qū)域生長和均值漂移聚類的苗期作物行提取方法，通過最小二乘法擬合聚類中心點得到水稻行直線。張勤等[22]基于窗口掃描法提取了HSI彩色空間中的S分量，在雜草、藍藻等水田背景下獲取了水稻群體苗帶位置信息。然而，在實際生產(chǎn)中，稻株群體定位方法易受倒伏、漏插、偏植等實際情況影響，定位精度較差，且作物行群體特征信息處理量較大，加之復(fù)雜的擬合算法定位實時性較低，基于苗帶引導(dǎo)的對行性能難以滿足要求。

機器觸覺是另一種感知方式，在手機屏幕、機器人感知手、人造感知皮膚等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，具有精度高、實時性好的特點[23-25]。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域賈洪雷等[26]根據(jù)玉米莖稈力學(xué)閾值，設(shè)計了一種軟軸式觸覺傳感器用于識別定位玉米。徐麗明等[27]根據(jù)葡萄藤力學(xué)參數(shù)，設(shè)計了一種基于臨界壓力值的觸覺傳感器，獲取了葡萄植株位置。然而，水稻移栽取秧量、生長分蘗數(shù)不同，難以準(zhǔn)確提取稻株力學(xué)閾值，導(dǎo)致稻株識別定位可靠性較差。針對上述問題，Chen等[28]提出了一種觸感方法，通過融合多種稻株觸感特征，在實驗室環(huán)境下實現(xiàn)了稻株的準(zhǔn)確識別。Chen等[29]提出了一種用于田間的觸覺傳感器，基于觸感數(shù)據(jù)特征實現(xiàn)了稻田雜草密度等級分類，但上述觸覺傳感器僅限于分類識別，不具有稻株定位功能。

面向稻田復(fù)雜環(huán)境，本文提出一種觸感引導(dǎo)的自動對行方法，通過自制觸覺感測器獲取對行目標(biāo)點坐標(biāo)，實時校正路徑偏差，擬實現(xiàn)小型水田底盤自動對行。

1 總體結(jié)構(gòu)及工作原理

觸感引導(dǎo)系統(tǒng)主要由感測裝置、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、水田底盤等組成，總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。其中，感測裝置由左右兩側(cè)具有稻株獨立定位功能的感測器，以及單片機、數(shù)據(jù)傳輸模塊等附屬電子器件組成，為觸感引導(dǎo)提供決策。轉(zhuǎn)向系統(tǒng)采用梯形轉(zhuǎn)向機構(gòu)，由伺服電機、編碼器、控制器等組成。

1.驅(qū)動電池箱 2.電控單元 3.轉(zhuǎn)向電池箱 4.轉(zhuǎn)向伺服電機 5.右側(cè)感測器 6.左側(cè)感測器

工作時，2套感測器分別位于轉(zhuǎn)向系統(tǒng)前方，隨水田底盤在水稻行間行進，通過接觸實時獲取苗帶區(qū)域的稻株觸感數(shù)據(jù)，通過串口傳輸經(jīng)單片機數(shù)據(jù)處理提取稻株位置信息，并解算稻列方向相鄰稻株中點位置（稻行中心點），實現(xiàn)對行目標(biāo)點坐標(biāo)獲取。在此基礎(chǔ)上，控制轉(zhuǎn)向伺服電機跟蹤目標(biāo)點修正路徑偏差，實現(xiàn)小型水田底盤的自動對行。

2 觸感定位方法

稻列方向獲取感測器與稻株的橫向距離，是提取稻株位置，解算對行目標(biāo)點坐標(biāo)的關(guān)鍵。稻株定位包括觸感數(shù)據(jù)獲取、稻株定位點提取、稻株定位點校驗。

2.1 觸感數(shù)據(jù)獲取

采用柔性彎曲傳感器作為觸感數(shù)據(jù)獲取核心元件，利用自身彎曲程度與輸出電壓的對應(yīng)關(guān)系，獲取接觸、脫離稻株時段的電壓數(shù)值作為稻株觸感定位的分析數(shù)據(jù)。由于彎曲傳感器自身為薄板懸臂梁結(jié)構(gòu)，抗彎剛度小，觸覺感測歷程易受稻葉干擾和自身擺振影響。本文對彎曲傳感器進行改制處理，將其疊夾在多片碳纖維薄板之間，在提高自身抗彎剛度的同時，也有利于通過碳纖維薄板間的相互摩擦抑制自身擺振。另外，考慮水田環(huán)境電子器件的防水保護，彎曲傳感器采用方形鋁管連接固定，并在接線端口處進行硅膠密封處理，彎曲傳感器實物及改制后的稻株觸覺感測器實物如圖2所示。

圖2 彎曲傳感器及觸覺感測器實物圖

水田底盤行進工作時，感測器水平橫向與稻株莖基部接觸，將感測器從接觸到脫離稻株歷程作為定位感測單元，獲取單元內(nèi)感測器的電壓數(shù)值，為稻株定位提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。其中，本文設(shè)定的感測器采樣頻率為1 700 Hz。觸感數(shù)據(jù)獲取實況如圖3所示，結(jié)構(gòu)參數(shù)如表1所示。

圖3 稻株觸感數(shù)據(jù)獲取實況

表1 感測器結(jié)構(gòu)參數(shù)

2.2 稻株定位點提取

感測器與稻株從接觸到脫離歷程，電壓數(shù)值逐漸減小，當(dāng)降低到谷值（最小電壓值）時恰為感測器最大彎曲時刻，而后感測器回正電壓升高。當(dāng)感測器根部與稻株接觸時，脫離時刻彎曲程度最大，中部接觸次之，端部接觸最小。因此，準(zhǔn)確提取感測器脫離稻株時刻的電壓值，即觸感歷程電壓數(shù)據(jù)波形的谷值可映射感測器與稻株的橫向距離，實現(xiàn)稻株位置獲取。

稻株定位點提取的數(shù)據(jù)處理過程主要包括分割閾值設(shè)定、區(qū)域谷值提取、橫向距離標(biāo)定。分割閾值設(shè)定是為了提取感測單元內(nèi)有效的觸感數(shù)據(jù)，過濾掉水稻株間非接觸區(qū)域和感測器自身擺振形成的冗余數(shù)據(jù)。根據(jù)感測器擺振數(shù)據(jù)波動隨行進速度增加而增大特性，本文選擇水田底盤最高行進速度1.5 m/s進行數(shù)據(jù)波形分析，如圖4所示。其中，包括株間非接觸的擺振區(qū)和稻株接觸歷程的感測區(qū)。擺振區(qū)感測器電壓在4.10 V上下波動，感測區(qū)內(nèi)感測器電壓先經(jīng)歷顯著下降階段，在脫離稻株時刻達到谷值，而后感測器回正電壓經(jīng)歷上升階段，最后再次進入擺振區(qū)。由圖4可知，擺振區(qū)電壓數(shù)值較高，且較為穩(wěn)定，定位點與擺振區(qū)的電壓數(shù)值落差十分顯著。為此，本文稻株定位波形分割閾值設(shè)定為4.08 V，可過濾掉行進速度不超過1.5 m/s的擺振冗余數(shù)據(jù)。然而，稻田地況及環(huán)境復(fù)雜，當(dāng)水田底盤姿態(tài)變化加劇，可能導(dǎo)致分割閾值不準(zhǔn)確。因此，稻株定位點獲取還需要進一步校驗。

圖4 稻株定位數(shù)據(jù)波形

區(qū)域谷值提取是為獲取感測區(qū)的電壓谷值，實現(xiàn)稻株定位點初步提取。根據(jù)稻株觸感定位歷程的數(shù)據(jù)變化規(guī)律，以小于定位波形分割閾值時刻為始點，大于閾值時刻為終點，提取感測單元內(nèi)最小電壓值，提取方法的效果如圖5所示，交替水平線填充區(qū)域為擺振形成的電壓數(shù)據(jù)分布范圍，屬于數(shù)據(jù)剔除區(qū)域；點線填充區(qū)域為感測單元的電壓數(shù)據(jù)分布范圍，屬于數(shù)據(jù)分割區(qū)域，每個分割區(qū)內(nèi)波形數(shù)據(jù)的谷值為稻株定位點，即感測器脫離稻株時刻對應(yīng)的電壓數(shù)值。

注：為谷值（定位點）；為數(shù)據(jù)剔除區(qū)域；為數(shù)據(jù)分割區(qū)域。

感測區(qū)谷值為電壓數(shù)據(jù)，需經(jīng)過感測器標(biāo)定轉(zhuǎn)換為稻株與感測器的橫向距離。根據(jù)感測器彎度程度與輸出電壓呈線性反比關(guān)系[30]。標(biāo)定時，感測器直線行進接觸稻株，輸出電壓隨感測器彎度增大而逐漸減小，當(dāng)脫離稻株時刻，感測器回正使輸出電壓驟然增大，記錄此歷程感測器的電壓谷值，并同時記錄脫離稻株時刻感測器與稻株的橫向距離，將電壓與橫向距離進行數(shù)值關(guān)聯(lián)，經(jīng)過多組記錄、測量、關(guān)聯(lián)和數(shù)據(jù)擬合處理，建立的電壓與橫向距離映射關(guān)系如圖6所示。

通過感測器與稻株莖基部邊緣的橫向距離人工測量值和感測器測定值比較，獲得左右兩側(cè)感測器最大測量絕對誤差分別為0.54、0.60 cm，平均測量絕對誤差分別為0.28、0.27 cm。在稻株與感測器相對位置確定基礎(chǔ)上，結(jié)合感測器相對于水田底盤車身中心線的相對位置，可獲得感測器測定的橫向距離，即稻株與車身中心線的橫向距離。

注：L1、L2分別為左、右側(cè)感測器與稻株的橫向距離，cm；V1、V2分別為左、右側(cè)感測器的輸出電壓，V。

2.3 稻株定位點校驗

定位歷程的分割閾值設(shè)定、區(qū)域谷值提取可能因漏插、偏植，以及感測器自身擺振等情況存在不確定性，形成稻株的偽定位點，影響稻株定位的可靠性。因此，在左右兩側(cè)感測器雙定位基礎(chǔ)上，根據(jù)農(nóng)藝特點，充分利用水稻機械化種植行距規(guī)整性校驗稻株定位點。

稻株定位點校驗原理如圖7所示，理論上左側(cè)感測器測定的橫向距離與右側(cè)感測器測定的橫向距離之和等于水稻行距（約為30 cm）。然而，稻株移栽取秧量、生長分蘗數(shù)不同導(dǎo)致水稻株穴直徑存在差異，加之感測器自身測量誤差，實際作業(yè)中，左右兩側(cè)感測器測定的橫向距離之和只能接近水稻行距?？紤]水稻株穴半徑差異約為2 cm，水稻行距范圍應(yīng)為26～34 cm。根據(jù)2.2節(jié)所述的左右兩側(cè)感測器平均測量絕對誤差約為0.3 cm，本文基于水稻行距校驗閾值設(shè)定為0.6 cm（左右兩側(cè)感測器平均測量絕對誤差之和），即左右兩側(cè)感測器測定的橫向距離之和應(yīng)在25.4～34.6 cm（行距±校驗閾值）之間。否則，校驗判定為稻株偽定位點。經(jīng)過定位數(shù)據(jù)校驗，提高了稻株定位的可靠性，為對行目標(biāo)點的準(zhǔn)確提取提供了基礎(chǔ)。

注：d1、d2分別為左、右側(cè)稻株與車身中心線的橫向距離，cm；d為水稻行距，cm。

3 觸感引導(dǎo)方法

3.1 自動對行模型建立

應(yīng)用簡化二輪車數(shù)學(xué)模型[31]，提出一種基于時變坐標(biāo)系的跟蹤方法。對行目標(biāo)點跟蹤原理如圖8所示，以水田底盤后輪軸中心作為參考原點，底盤行進方向為軸，垂直行進方向為軸，建立動態(tài)坐標(biāo)系。

稻列方向相鄰稻株的中點作為對行目標(biāo)點，根據(jù)感測器安裝位置及水田底盤車身結(jié)構(gòu)尺寸，本文目標(biāo)點縱坐標(biāo)為定值105 cm。

注：A為對行目標(biāo)點；x為目標(biāo)點與水田底盤后輪軸中心的橫向距離，cm；y為感測器與水田底盤后輪軸中心O的縱向距離，cm；O1為水田底盤轉(zhuǎn)向的瞬時圓心；R為底盤給定轉(zhuǎn)向角情況下所遵循的圓軌跡半徑，cm；L為底盤前后軸之間的距離，cm；Ld為目標(biāo)點到后輪軸中心的距離，cm；δ為轉(zhuǎn)向角，(°)；θ為目標(biāo)點與后輪軸中心的夾角，(°)。

由圖8幾何關(guān)系可獲得式（1）、（2）。

在△l中，由正弦定理可得：

將式（4）代入式（1）中可得：

將式（2）代入式（5）中可得：

由式（6）可知，水田底盤前后軸之間的距離，以及感測器與水田底盤后輪軸中心的縱向距離為定值，轉(zhuǎn)向角由目標(biāo)點橫坐標(biāo)唯一確定，通過左右兩側(cè)感測器實時獲取稻株位置，并解算對行目標(biāo)點橫坐標(biāo)，實現(xiàn)水田底盤路徑偏差校正。

3.2 目標(biāo)點橫坐標(biāo)獲取

目標(biāo)點橫坐標(biāo)等于左右兩側(cè)感測器測定橫向距離之差。因左右兩側(cè)感測器脫離稻株時刻存在差異，使定位時刻不同，但定位差異時間較短，期間水田底盤航向變化不大，本文目標(biāo)點橫坐標(biāo)獲取忽略稻株定位時差內(nèi)航向變化的影響。

目標(biāo)點橫坐標(biāo)獲取包括左右兩側(cè)感測器全部接觸、部分脫離、全部脫離3個過程，如圖9所示。全部接觸過程感測器獲取稻株定位觸感數(shù)據(jù)，當(dāng)一側(cè)感測器脫離稻株時刻，通過數(shù)據(jù)處理提取并記錄感測器與稻株的橫向距離，待全部脫離時，將左右兩側(cè)感測器測定的橫向距離之差作為對行目標(biāo)點的橫向坐標(biāo)，解算方法如式（7）所示。

圖9 目標(biāo)點提取示意圖

=2?1（7）

隨感測器行進，對行目標(biāo)點坐標(biāo)實時傳送到電控單元，根據(jù)轉(zhuǎn)向機構(gòu)與水田底盤轉(zhuǎn)向角對應(yīng)關(guān)系，控制轉(zhuǎn)向伺服電機實時校正路徑偏差，實現(xiàn)小型水田底盤自動對行。

4 試驗與結(jié)果分析

4.1 試驗條件

為驗證觸覺引導(dǎo)的水田底盤自動對行性能，2022年4月21日，在華南農(nóng)業(yè)大學(xué)水稻試驗田進行了不同行進速度下人工對行與自動對行的性能比較試驗。試驗現(xiàn)場如圖10所示。

圖10 試驗現(xiàn)場

試驗水稻為移栽20 d的雜交稻五優(yōu)1179，水稻行距為30 cm，株距為15 cm，株高為20～35 cm，稻穴株數(shù)為4～12株，稻穴直徑為2～4 cm。田間雜草主要為華南稻區(qū)稗草、千金子等禾本科雜草，株高為3～9 cm。田間積水層厚度為4～8 cm。

4.2 試驗方法

不同行進速度水田底盤航向偏差變化、機身搖擺程度不同，對行性能存在差異?？紤]水田底盤常規(guī)作業(yè)速度，選擇0.5、1.0、1.5 m/s進行人工對行與自動對行性能對比試驗。

試驗前，隨機選擇3組測試區(qū)，為保證試驗條件相同，人工遙控對行和自動對行的性能試驗在苗帶彎度相同區(qū)域進行（插秧機同步作業(yè)區(qū)）。調(diào)整水田底盤位置，使車輪位于稻行中央，調(diào)節(jié)左右兩側(cè)感知器高度，接觸位置位于稻株莖基部，距積水層8 cm。

試驗時，在進入測試區(qū)前保留10 m起步區(qū)，人工遙控方式控制水田底盤的行進速度和方向，以保持水田底盤在測試區(qū)內(nèi)行進速度穩(wěn)定。進入測試區(qū)后，選擇人工對行和自動對行2種方式分別進行性能試驗。

試驗后，排盡稻田積水，以測試區(qū)內(nèi)起始稻行中心點為起始零點，每隔4個株距設(shè)定1個檢測點，共設(shè)定100個檢測點，由3人分別統(tǒng)計左右兩側(cè)輪轍印跡中心點與稻行中心點的水平橫向距離，取平均值作為對行絕對誤差，若檢測點有漏插情況，則以上1個稻株作為檢測點。同時，選擇絕對誤差平均值、絕對誤差標(biāo)準(zhǔn)差、絕對誤差最大值作為水田底盤自動對行的性能評價指標(biāo)。其中，絕對誤差平均值和標(biāo)準(zhǔn)差計算式分別為

式中P為測試區(qū)內(nèi)水田底盤對行絕對誤差平均值，cm；P為測試區(qū)內(nèi)對行絕對誤差，cm；為測試區(qū)檢測點序號；為測試區(qū)檢測點總數(shù)；SD為水田底盤對行絕對誤差標(biāo)準(zhǔn)差，cm。

4.3 試驗結(jié)果

不同行進速度下，人工對行與自動對行2種方式的試驗性能評價指標(biāo)結(jié)果如表2所示。

表2 自動對行與人工對行試驗對比結(jié)果

由表2可知，水田底盤行進速度在0.5 m/s時，自動對行絕對誤差平均值、絕對誤差標(biāo)準(zhǔn)差、絕對誤差最大值均優(yōu)于人工對行方式，而隨水田底盤行進速度增加，自動對行性能有所下降，在1.0和1.5 m/s時，人工對行效果優(yōu)于自動對行方式，但自動對行絕對誤差最大值為7.97 cm，從水稻行距30 cm，水田底盤車輪寬度10 cm的實際作業(yè)情況看，當(dāng)對行誤差小于10 cm時不會壓傷稻苗。

5 結(jié) 論

1）提出了一種觸感引導(dǎo)的自動對行方法，采用觸覺感知方式獲取對行目標(biāo)點坐標(biāo)，基于時變坐標(biāo)系跟蹤方法實時校正路徑偏差，為稻田環(huán)境下小型水田底盤自動對行進提供了新思路和借鑒。

2）設(shè)計了一種稻株定位觸覺感測器，通過觸感數(shù)據(jù)獲取、稻株定位點提取、稻株定位點校驗，實現(xiàn)了稻株位置的準(zhǔn)確獲取。

3）田間性能比較試驗結(jié)果表明：行進速度為0.5、1.0、1.5 m/s時，自動對行絕對誤差最大值分別為4.75、6.81、7.97 cm，均滿足小型水田自走底盤對行要求。

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Design and experiment of the tactile guidance system for the automatic alignment of small paddy moving chassis

Chen Xueshen, Xiong Yuesong, Qi Long※, Wang Xuanlin, Cheng Nan, Liang Jun, Liu Shanjian

(,510642,)

Chassis alignment can mainly include the satellite navigation, visual guidance, and manual remote control in the small paddy. However, some problems have led to the damage to rice seedlings in the alignment process, such as the low navigation accuracy, large background interference, and multiple line of sight obstacles. In this study, a tactile-guided system was proposed for the automatic alignment of small paddy chassis. Firstly, a self-developed tactile sensor was used to acquire the tactile data, in which a flexible bending sensor was used as the core element for the tactile data acquisition. The bending sensor was placed between several carbon fiber sheets, in order to improve the own bending stiffness and also to suppress the own oscillation. Secondly, the data was processed to obtain the localization coordinates of the rice plant. The positive relationship between the degree of bending of the sensor and the output voltage was utilized to obtain the information on the position of the rice plant. Three steps were included the data segmentation threshold setting, region valley extraction, and lateral distance calibration. The valid unit of tactile sensing was extracted to set a segmentation threshold. The useless data was filtered out in the non-contact area, and the interference data from the own slight vibration. The data in the sensing unit was further processed to extract the voltage valley value in the sensing area, in order to achieve the initial extraction of the location point of the rice plant. The localization point data was converted into the lateral distance between the rice plant and the sensor by the sensor mapping. Thirdly, the positioning points of rice plants were calibrated, according to the regularity that the sum of the lateral distance measured by the left sensor and the lateral distance measured by the right sensor was equal to the rice row distance. As such, the pseudo-localization points of rice plants were eliminated to improve the reliability of rice plant positioning. Finally, a tracking mode with time-varying coordinate system was proposed to establish the dynamic coordinate system. A calculation was realized on the lateral distance between the center point of the rice line and the center of gravity of the body (target point transverse coordinate). The vertical coordinate was the longitudinal distance between the sensor and the center of the rear wheel axle of the paddy chassis. The coordinates of the aligned target point were real-time transmitted to the electronic control unit during the whole alignment process. The steering servo motor was controlled to correct the path deviation in real time, according to the correspondence between the steering mechanism and the steering angle of the paddy field chassis, in order to realize the automatic alignment of the small paddy field chassis. The field performance test showed that the automatic alignment was better than the manual remote alignment, when the driving speed was 0.5 m/s. The average absolute error of the automatic alignment was 3.11 cm, the standard deviation of the absolute error was 1.10 cm, and the maximum absolute error was 4.75 cm, when the driving speed was 0.5 m/s. The performance of automatic alignment decreased slightly with the increase of driving speed. Anyway, the performance can fully meet the requirements of chassis alignment in paddy fields. The finding can provide a new idea and reference for the automatic chassis navigation in paddy field environment.

rice; sensor; automation; tactile; position; alignment

10.11975/j.issn.1002-6819.2022.21.002

S147.2

A

1002-6819(2022)-21-0008-08

陳學(xué)深，熊悅淞，齊龍，等. 基于觸感引導(dǎo)的小型水田行進底盤自動對行方法[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2022，38(21)：8-15.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.21.002 http://www.tcsae.org

Chen Xueshen, Xiong Yuesong, Qi Long, et al. Design and experiment of the tactile guidance system for the automatic alignment of small paddy moving chassis[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(21): 8-15. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.21.002 http://www.tcsae.org

2022-09-03

2022-10-25

國家自然科學(xué)基金（51575195）；廣東省基礎(chǔ)與應(yīng)用基礎(chǔ)研究基金項目（2021A1515010831）；廣州市科技計劃項目（202206010125）

陳學(xué)深，副教授，研究方向為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)與智能裝備。Email：chenxs@scau.edu.cn

齊龍，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)裝備。Email：qilong@scau.edu.cn