一种轮式拖拉机滑转率精确测算系统和方法技术方案

本发明专利技术涉及一种轮式拖拉机滑转率精确测算系统和方法。系统包括卫星定位系统、无人机、车轮转速检测单元、低速雷达测速仪、数据采集器和计算机；卫星定位系统实时向计算机提供待测拖拉机的卫星测算车速和时间信息；无人机设有实时动态定位基准站；待测拖拉机上设有实时动态定位移动站，用于获得待测拖拉机的无人机测算车速；计算机根据卫星定位系统、无人机、低速雷达测速仪和车轮转速检测单元采集的拖拉机速度数据，获得精准的拖拉机车速，进而获得拖拉机各车轮的滑转率。本发明专利技术解决了田间复杂环境强干扰及单传感器信号丢失问题，提高实时车速测量精度与稳定性，进而精确测算轮式拖拉机滑转率。机滑转率。机滑转率。

【技术实现步骤摘要】
一种轮式拖拉机滑转率精确测算系统和方法


[0001]本专利技术属于拖拉机滑转率测量
，涉及一种轮式拖拉机滑转率精确测算系统和方法。

技术介绍

[0002]拖拉机车轮滑转对拖拉机使用性能有很大影响，滑转率对拖拉机性能的影响主要表现在牵引力、牵引效率等方面。为实现拖拉机的高效牵引，滑转率是拖拉机控制系统需要实时参考的重要参数。传统的拖拉机滑转率测量采用五轮仪测速法，但拖拉机的恶劣工作环境影响其测量精度。因此，在不影响作业工况的情况下，如何准确测量拖拉机滑转率是国内外农机测试专家致力研究的问题。
[0003]车轮滑转率由轮胎转速、轮胎半径和车速计算所得，因此精确的车速获取十分必要。目前车速的测算主要通过传感器进行直接测量，汽车中常用的测试设备，如惯性测量单元适用于有明显速度变化的情况，而拖拉机作业时以非常小的速度匀速行进，且高频波动剧烈使其无法应用；另外，单独使用GPS、多普勒雷达等仪器容易在恶劣的农田作业坏境中受到影响，造成信息不准确；地面基站也具有便携性不足的缺点。为满足实际应用需求，实现拖拉机滑转率的精确测算，需提出新的滑转率测算方案。
[0004]目前无人机在农业中的用途越来越广泛，基于北斗导航系统、无人机空中监测系统与拖拉机自身携带的传感通讯设备所构建的轮式滑转率新型精确测算系统，为获取拖拉机工作状态实时获取创造了新条件。基于此，本申请采用北斗/GPS导航、无人机、低速雷达测速仪相结合的方式测量拖拉机车速，并基于真实车速获得精确滑转率。

技术实现思路

[0005]针对上述技术问题，本专利技术的目的是提供一种轮式拖拉机滑转率精确测算系统和方法，构建无人机与机组间通过卫星定位、无人机、低速雷达测速仪的多运动体高精度精确测算方法，解决田间复杂环境强干扰及单传感器信号丢失问题，提高实时车速测量精度与稳定性，进而精确测算轮式拖拉机滑转率。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术提供了如下技术方案：
[0007]一种轮式拖拉机滑转率精确测算系统，包括卫星定位系统3、无人机2、车轮转速检测单元、低速雷达测速仪5、数据采集器和计算机。
[0008]所述卫星定位系统3实时向计算机提供待测拖拉机1的卫星测算车速和时间信息。
[0009]所述无人机2设有实时动态定位基准站；所述待测拖拉机1上设有实时动态定位移动站，用于获得待测拖拉机1的无人机测算车速。
[0010]所述车轮转速检测单元包括前轮转速检测单元和/或后轮转速检测单元，通过脉冲信号测量车轮转速。
[0011]所述低速雷达测速仪5通过安装架6固接在待测拖拉机1的底盘4上，并与数据采集器连接；低速雷达测速仪5的电磁波发射端朝向地面7，且与地面7之间的夹角α为35
±5°
；所
述数据采集器接收车轮转速检测单元和低速雷达测速仪5采集的数据，进行数据处理后传送至计算机。
[0012]所述计算机根据卫星定位系统3、无人机2、低速雷达测速仪5和车轮转速检测单元采集的拖拉机速度数据，获得精准的拖拉机车速，进而获得拖拉机各车轮的滑转率。
[0013]所述卫星定位系统3为全球导航卫星系统、美国全球定位系统或北斗卫星导航系统。
[0014]所述待测拖拉机1为两驱或四驱轮式拖拉机。
[0015]所述前轮转速检测单元和后轮转速检测单元均包括一对安装在驱动车轮上的光电旋转编码器；光电旋转编码器每转输出固定数量的脉冲，通过脉冲信号测量车轮转速，并且能够判断车轮旋转的方向，有清零的功能。
[0016]所述无人机2上设有无线快速充电系统，所述待测拖拉机1的驾驶室顶部安装无线充电模块，当无人机2电量不足时停至拖拉机驾驶室顶部快速充电。
[0017]一种利用所述的轮式拖拉机滑转率精确测算系统的测算方法，包括以下步骤：
[0018]S1、待测拖拉机1的速度信息采集
[0019]待测拖拉机1按设定工作路径在田间行进，卫星定位系统3实时向计算机提供待测拖拉机1的卫星测算车速V
G
；待测拖拉机1的驱动轮上的车轮转速检测单元输出轮速脉冲信号，低速雷达测速仪5输出车速脉冲信号，通过数据采集器输送至计算机中；计算机根据车速脉冲信号计算获得雷达测算车速V
L
；待测拖拉机1上的实时动态定位移动站通过无人机2的实时动态定位基准站获得的无人机测算车速V
U
；
[0020]待测拖拉机1上的实时动态定位移动站通过无人机2的实时动态定位基准站获得的实时动态定位速度V
U
的过程中，无人机2的动态布置方案包括如下方案中的一种或几种的组合：
[0021]方案一：当待测拖拉机1的作业路径长度l小于无人机2的实时动态定位基准站的感测半径r时，无人机2停靠于待测拖拉机1的作业路径的延长线上，且无人机停靠点与作业路径端点之间距离d、作业路径长度l和感测半径r满足：r≥l+d；待测拖拉机1调头更换新的作业路径的同时无人机2将新的停靠点调整为新的作业路径的延长线上，且无人机新的停靠点与新的作业路径端点之间距离d、作业路径长度l和感测半径r满足：r≥l+d；
[0022]方案二：当待测拖拉机1的作业路径长度l大于等于无人机2的实时动态定位基准站的感测半径r且小于感测直径2r时，无人机2停靠于待测拖拉机1的作业路径的中点的垂线上，且无人机2停靠点与作业路径的中点之间距离d
’
、作业路径长度l和感测半径r满足：、作业路径长度l和感测半径r满足：待测拖拉机1调头更换新的作业路径的同时无人机2将新的停靠点调整为新的作业路径的中点的延长线上，且无人机新的停靠点与新的作业路径的中点之间距离d
’
、作业路径长度l和感测半径r满足：
[0023]方案三：当待测拖拉机1的作业路径长度l大于等于无人机2的实时动态定位基准站的感测直径2r时，将待测拖拉机1的作业路径等比例划分为J等份，并对J进行上取整计算，无人机2依次停靠于每等份的待测拖拉机1的作业路径的中点的垂线上，且无人机停靠点与该等份作业路径的中点之间距离d
’
、等份作业路径长度l
’
和感测半径r满
足：待测拖拉机1从当前等份作业路径行进至下一等份作业路径的同时无人机2从当前等份作业路径行的停靠点移动至下一等份路径的停靠点，待测拖拉机1调头更换新的作业路径的同时无人机2将新的停靠点调整为新的等份作业路径的中点的延长线上，且无人机新的停靠点与新的等份作业路径的中点之间距离d
’
、等份作业路径长度l
’
和感测半径r满足：
[0024]S2、多数据融合
[0025]采用特征级融合方法对步骤S1获得的卫星测算车速V
G
、无人机测算车速V
U
和雷达测算车速V
L
进行多数据融合，以获取精准的拖拉机实际车速V；
[0026]S3、滑转率计算
[0027]通过公式1和公式2计算获得每个车轮的滑转率：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种轮式拖拉机滑转率精确测算系统，其特征在于，包括卫星定位系统(3)、无人机(2)、车轮转速检测单元、低速雷达测速仪(5)、数据采集器和计算机；所述卫星定位系统(3)实时向计算机提供待测拖拉机(1)的卫星测算车速和时间信息；所述无人机(2)设有实时动态定位基准站；所述待测拖拉机(1)上设有实时动态定位移动站，用于获得待测拖拉机(1)的无人机测算车速；所述车轮转速检测单元包括前轮转速检测单元和/或后轮转速检测单元，通过脉冲信号测量车轮转速；所述低速雷达测速仪(5)通过安装架(6)固接在待测拖拉机(1)的底盘(4)上，并与数据采集器连接；低速雷达测速仪(5)的电磁波发射端朝向地面(7)，且与地面(7)之间的夹角α为35
±5°
；所述数据采集器接收车轮转速检测单元和低速雷达测速仪(5)采集的数据，进行数据处理后传送至计算机；所述计算机根据卫星定位系统(3)、无人机(2)、低速雷达测速仪(5)和车轮转速检测单元采集的拖拉机速度数据，获得精准的拖拉机车速，进而获得拖拉机各车轮的滑转率。2.根据权利要求1所述的轮式拖拉机滑转率精确测算系统，其特征在于，所述卫星定位系统(3)为全球导航卫星系统、美国全球定位系统或北斗卫星导航系统。3.根据权利要求1所述的轮式拖拉机滑转率精确测算系统，其特征在于，所述待测拖拉机(1)为两驱或四驱轮式拖拉机。4.根据权利要求1所述的轮式拖拉机滑转率精确测算系统，其特征在于，所述前轮转速检测单元和后轮转速检测单元均包括一对安装在驱动车轮上的光电旋转编码器；光电旋转编码器每转输出固定数量的脉冲，通过脉冲信号测量车轮转速，并且能够判断车轮旋转的方向，有清零的功能。5.根据权利要求1所述的轮式拖拉机滑转率精确测算系统，其特征在于，所述无人机(2)上设有无线快速充电系统，所述待测拖拉机(1)的驾驶室顶部安装无线充电模块，当无人机(2)电量不足时停至拖拉机驾驶室顶部快速充电。6.一种利用权利要求1
‑
5所述的轮式拖拉机滑转率精确测算系统的测算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、待测拖拉机(1)的速度信息采集待测拖拉机(1)按设定工作路径在田间行进，卫星定位系统(3)实时向计算机提供待测拖拉机(1)的卫星测算车速V
G
；待测拖拉机(1)的驱动轮上的车轮转速检测单元输出轮速脉冲信号，低速雷达测速仪(5)输出车速脉冲信号，通过数据采集器输送至计算机中；计算机根据车速脉冲信号计算获得雷达测算车速V
L
；待测拖拉机(1)上的实时动态定位移动站通过无人机(2)的实时动态定位基准站获得的无人机测算车速V
U
；待测拖拉机(1)上的实时动态定位移动站通过无人机(2)的实时动态定位基准站获得的实时动态定位速度V
U
的过程中，无人机(2)的动态布置方案包括如下方案中的一种或几种的组合：方案一：当待测拖拉机(1)的作业路径长度l小于无人机(2)的实时动态定位基准站的感测半径r时，无人机(2)停靠于待测拖拉机(1)的作业路径的延长线上，且无人机停靠点与作业路径端点之间距离d、作业路径长度l和感测半径r满足：r≥l+d；待测拖拉机(1)调头更换新的作业路径的同时无人机(2)将新的停靠点调整为新的作业路径的延长线上，且无人
机新的停靠点与新的作业路径端点之间距离d、作业路径长度l和感测半径r满足：r≥l+d；方案二：当待测拖拉机(1)的作业路径长度l大于等于无人机(2)的实时动态定位基准站的感测半径r且小于感测直径2r时，无人机(2)停靠于待测拖拉机(1)的作业路径的中点的垂线上，且无人机(2)停靠点与作业路径的中点之间距离d
’
、作业路径长度l和感测半径r满足：待测拖拉机(1)调头更换新的作业路径的同时无人机(2)将新的停靠点调整为新的作业路径的中点的延长线上，且无人机新的停靠点与新的作业路径的中点之间距离d
’
、作业路径长度l和感测半径r满足：方案三：当待测拖拉机(1)的作业路径长度l大于等于无人机(2)的实时动态定位基准站的感测直径2r时，将待测拖拉机1的作业路径等比例划分为J等份，并对J进行上取整计算，无人机(2)依次停靠于每等份的待测拖拉机(1)的作业路径的中点的垂线上，且无人机停靠点与该等份作业路径的中点之间距离d
’
、等份作业路径长度l
’
和感测半径r满足：待测拖拉机(1)从当前等份作业路径行进至下一等份作业路径的同时无人机(2)从当前等份作业路径行的停靠点移动至下一等份路径的停靠点，待测拖拉机(1)调头更换新的作业路径的同时无人机(2)将新的停靠点调整为新的等份作业路径的中点的延长线上，且无人机新的停靠点与新的等份作业路径的中点之间距离d
’
、等份作业路径长度l
’
和感测半径r满足：和感测半径r满足：S2、多数据融合采用特征级融合方法对步骤S1获得的卫星测算车速V
G
、无人机测算车速V
U
和雷达测算车速V
L
进行多数据融合，以获取精准的拖拉机实际车速V；S3、滑转率计算通过公式1和公式2计算获得每个车轮的滑转率：前轮滑转率：后轮滑转率：其中，n＝1代表左轮，n＝2代表右轮，S
f1
为左前轮滑转率，S
f2
为右前轮滑转率，S
r1
为左后轮滑转率，S
r2
为右后轮滑转率，单位为％；N
f1
为左前轮转速，N
f2
为右前轮转速，N
r1
为左后轮转速，N
r2
为右后轮转速，单位为r/min；R
f1
为左前轮半径，R
f2
为右前轮半径，R
r1
为左后轮半径，R
r2
为右后轮半径，单位为m，其中R
f1
＝R
f2
，R
r1
＝R
r2
，V为步骤S2获得的精准的拖拉机速度，单位为m/s。7.根据权利要求6所述的测算方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述雷达测算车速V
L
通过公式3计算获得：其中，α为低速雷达测速仪(5)与地面(7)之间的夹角，单位为
°
；c为光速，单位为m/s；f
d
为多普勒频率，单位为Hz；f
s
为发射波频率，单位为Hz。
8.根据权利要求6所述的测算方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述特征级融合方法包括卡尔曼滤波算法、多贝叶斯估计法、加权平均法、D

【专利技术属性】
技术研发人员：宋正河，李金凤，武秀恒，张学敏，赵晋海，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：