易禮舟，戴 彬

(1.重慶能源職業(yè)學(xué)院，重慶 402247；2.重慶房地產(chǎn)職業(yè)學(xué)院，重慶 401331)

0 引言

隨著一代一代農(nóng)民對(duì)播種技術(shù)的改良，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的播種方式和工具都發(fā)生了巨大變化。傳統(tǒng)的刀耕火種已轉(zhuǎn)變?yōu)樾矢?、作業(yè)精準(zhǔn)的條播機(jī)、穴播機(jī)和精播機(jī)。但是，無論是哪一種播種機(jī)都必須要配備排種機(jī)構(gòu)，排種器作為播種的重要裝置，其性能顯得尤為重要。因此，本文結(jié)合播種機(jī)作業(yè)特性，將正態(tài)云模型籃球機(jī)器人命中率改良方法應(yīng)用于播種機(jī)漏播檢測(cè)中，大大降低了播種機(jī)的漏播率，提高了播種效率。

1 正態(tài)云模型的概述

在人類的社交活動(dòng)中，語言是最基本也是最重要的思維方式，云模型從基礎(chǔ)的語言值著手，是將語言描述的原理概念轉(zhuǎn)化成確定值的一種模型。云模型對(duì)于確定原理概念的不確定性主要包含隨機(jī)性和模糊性兩種，這兩方面的概念和原理可以在云模型中形成相互映射。

定義1 ：假設(shè)U是可以用確定值表示的定量域，C是U上的概念常量值，則x∈U可以看成是C的某次隨機(jī)值，那么x和C之間的確定度可以由μ(x)∈ [0,1]來表示，即

μ(x)：U→[0，1]

(1)

那么，對(duì)于任意一個(gè)隨機(jī)值?x∈U，可以表示為

x→μ(x)

(2)

其中，x在U上集合稱作為云，可以記成C(X)；x的獨(dú)立個(gè)體則稱為云滴。

定義2 ：隨機(jī)變量X服從位置、尺度參數(shù)分別為μ和σ的概率分布，其概率密度函數(shù)表達(dá)式為

(3)

其中，X為正態(tài)隨機(jī)變量，其滿足正態(tài)分布，可以用X～N(μ,σ2)表示。當(dāng)μ=0，σ=1時(shí)，就稱其為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，其表達(dá)式為

(4)

正態(tài)云模型分布如圖1所示。

圖1 正態(tài)云模型分布圖

2 正態(tài)云模型籃球機(jī)器人命中率改良方法

2.1 籃球機(jī)器人投籃數(shù)學(xué)模型

在設(shè)計(jì)籃球機(jī)器人的過程中，往往是單臺(tái)制作，而不是在車間流水線上批量生產(chǎn)，會(huì)造成每臺(tái)機(jī)器人的身高不一樣。因此，投籃機(jī)器人的出手高度也會(huì)存在一定的差別。另外，每臺(tái)機(jī)器人投出籃球時(shí)的出手角度和初始速度都是不一樣的，球在空中的曲線也是不一樣的。

標(biāo)準(zhǔn)籃球直徑d為24.6cm，而籃圈直徑D為45cm，籃球最大的橫切面面積只占籃圈面積約30%，籃圈的高度H為3.05m，三分球線與籃圈之間的距離L=4.60m。假設(shè)籃球被投出時(shí)的高度為hm，初始速度為v0，出手角度為α，則可以建立機(jī)器人投籃過程的數(shù)學(xué)模型，如圖2所示。

圖2 機(jī)器人投籃過程的數(shù)學(xué)模型示意圖

如圖2所示，可以建立籃球初始運(yùn)動(dòng)方程為

(5)

聯(lián)立之后可得籃球在從投出到落到籃圈的整個(gè)運(yùn)行過程的表達(dá)式為

(6)

從模型示意圖來說，籃球命中的必要條件是：x=L時(shí)，y=H-h。但是，若想籃球準(zhǔn)確命中，要需要將籃框邊的阻礙作用進(jìn)行分析考慮，即籃球的入框角度要大于一定值，該部分的條件為

Dcos(90°-β)≥d

(7)

當(dāng)x=L時(shí)，有表達(dá)式為

(8)

將式(6)和式(8)聯(lián)立可得

(9)

2.2 采用正態(tài)云模型改良投籃命中率

由于籃球機(jī)器人在投籃過程中會(huì)出現(xiàn)一些不確定因素影響其命中率，現(xiàn)采用正態(tài)云模型對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)。正向云發(fā)生器是一種將特定概念轉(zhuǎn)換為相應(yīng)數(shù)量值的轉(zhuǎn)換模型，可以根據(jù)云模型確定的數(shù)字特征得到云滴的正態(tài)云分布圖。

正態(tài)云分布圖的實(shí)現(xiàn)過程是根據(jù)已知的期望Ex、熵En和超熵He等信息,設(shè)定需要計(jì)算的云滴數(shù)N，然后求出N個(gè)定量論域坐標(biāo)點(diǎn)，在相對(duì)的定量位置和概念確定概率分布程度。正向云發(fā)生器原理如圖3所示。

圖3 正向云發(fā)生器原理圖

正向云模型發(fā)生器記為FCG，算法初始參數(shù)設(shè)置為：

1)輸入?yún)?shù)，Ex，En和He等初始信息；

2)輸出結(jié)果，生成n個(gè)云滴drop(xn,μ(xn))。

正態(tài)云模型發(fā)生器具體實(shí)現(xiàn)流程如圖4所示。

圖4 正態(tài)云模型發(fā)生器實(shí)現(xiàn)流程圖

3 籃球機(jī)器人命中率改良方法在播種機(jī)漏播中的應(yīng)用

3.1 播種機(jī)漏播檢測(cè)系統(tǒng)

1)播種機(jī)漏播檢測(cè)系統(tǒng)硬件部分設(shè)計(jì)。播種機(jī)漏播檢測(cè)系統(tǒng)硬件部分的設(shè)計(jì)是整個(gè)系統(tǒng)的核心，能夠?qū)崿F(xiàn)多傳感信號(hào)的采集、處理和控制等，主要包括漏播、排種量、測(cè)距、轉(zhuǎn)速傳感器電路、調(diào)理電路和電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路等。漏播檢測(cè)系統(tǒng)硬件框架如圖5所示。

圖5 漏播檢測(cè)系統(tǒng)硬件框架圖

系統(tǒng)采用光電式傳感器獲取播種脈沖信號(hào)，然后結(jié)合調(diào)理電路對(duì)其進(jìn)行處理，最后由STM32單片機(jī)內(nèi)部時(shí)鐘對(duì)信號(hào)進(jìn)行計(jì)算處理，得出播種合格率。另外，在實(shí)際運(yùn)行中，系統(tǒng)安裝3對(duì)光電傳感器，大大提高了檢查準(zhǔn)確率。

在播種過程中，設(shè)計(jì)了一種播種口獲取播種信號(hào)量的檢測(cè)器，如圖6所示。該光電傳感器處理電路AD口直接與STM32的外部中斷引腳相連接，當(dāng)沒有播種的時(shí)候，光電傳感器處理電路為低電平；當(dāng)播種的時(shí)候，光電傳感器高電平，三極管開關(guān)電路閉合，外部中斷引腳被拉高，單片機(jī)可以捕捉到該脈沖信號(hào)作為播種的計(jì)數(shù)值。

圖6 獲取播種信號(hào)示意圖

2)播種機(jī)漏播檢測(cè)系統(tǒng)軟件部分設(shè)計(jì)。STM32在上電后，首先進(jìn)行初始化操作，然后運(yùn)行main()主函數(shù)，在主函數(shù)調(diào)用各個(gè)子程序模塊。檢測(cè)系統(tǒng)軟件主程序如圖7所示。STM32在進(jìn)行初始化過程中，主要會(huì)進(jìn)行以下一系列的操作：①初始化單片機(jī)時(shí)鐘信號(hào)、系統(tǒng)中斷、設(shè)置CPU運(yùn)行速度和堆棧指針SP，初始化RAM以及進(jìn)行簡(jiǎn)單的LED初始化；②初始化信號(hào)輸入控制芯片、串口、檢測(cè)系統(tǒng)內(nèi)存映射以及結(jié)束系統(tǒng)準(zhǔn)備工作；③使能定時(shí)器、計(jì)數(shù)器和外部中斷。

圖7 檢測(cè)系統(tǒng)軟件主程序流程圖

CPU進(jìn)行初始化后，接著就是調(diào)用播種信號(hào)量的檢測(cè)采集電路和信號(hào)調(diào)理程序；將光電傳感器采集的播種脈沖值，經(jīng)過簡(jiǎn)單處理后送給單片機(jī)，獲得播種機(jī)漏播系統(tǒng)的各項(xiàng)性能指標(biāo)；進(jìn)一步跳用LED子程序，將播種機(jī)的各項(xiàng)性能實(shí)時(shí)顯示出來；調(diào)用報(bào)警子程序，當(dāng)播種機(jī)漏播檢測(cè)系統(tǒng)出現(xiàn)漏播重播的時(shí)候，進(jìn)行報(bào)警。主程序的部分代碼如下所示：

int main(void)

{

SystemInit();

課程教學(xué)資源庫的建設(shè)是一個(gè)持續(xù)的、長期的建設(shè)工程，隨著造船技術(shù)、焊接技術(shù)的不斷更新和發(fā)展，更多資源需要開發(fā)與更新，課程資源庫也需要?jiǎng)討B(tài)的持續(xù)更新。

GPIOInit();//

Enables clock for GPIO

LPC_IOCON->PIO0_1 &= ～0x07;

LPC_IOCON->PIO0_1 |= 0x01; /* CLK OUT */

SysTick_Config(48000);

SPI_IOConfig(0);

NVIC_SetPriority(SSP0_IRQn, 1);

OLED_Init_I();

UARTInit(115200);

NVIC_SetPriority(UART_IRQn, 2);

}

3.2 命中率改良方法在漏播中的應(yīng)用

在實(shí)際播種的過程中，播種的準(zhǔn)確率與播種機(jī)運(yùn)行速度v0，播種角度α，播種機(jī)與地面的高度h有關(guān)，每次由于播種機(jī)的震動(dòng)程度不一樣，播種的準(zhǔn)確率也會(huì)有一定的影響。本章節(jié)將引入籃球機(jī)器人投籃數(shù)學(xué)模型，根據(jù)v0、α和h對(duì)播種機(jī)準(zhǔn)確率進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試過程中，取h=1.21m和v0=8m/s計(jì)算命中率。測(cè)試流程如圖8所示。

圖8 測(cè)試流程圖

4 試驗(yàn)結(jié)果與分析

為了保證播種機(jī)漏播檢測(cè)系統(tǒng)的可行性和有效性，安裝光電傳感器模塊的要求有：

1)精確安裝，保證光電檢測(cè)器的發(fā)射管和接收管準(zhǔn)確對(duì)接；

2)安裝3對(duì)光電發(fā)送接收傳感器，并且要求種子再通過的時(shí)候可以完全擋住對(duì)管，能夠觸發(fā)單片機(jī)外部中斷。

本文將正態(tài)云模型籃球機(jī)器人命中率改良方法在免耕播種機(jī)上進(jìn)行實(shí)際的檢測(cè)試驗(yàn)，免耕播種機(jī)安裝如圖9所示。

圖9 免耕播種機(jī)示意圖

此播種機(jī)采用條播的方式，種子從輸種管落下形成一條種子流，試驗(yàn)過程中，每次進(jìn)行播種檢測(cè)試驗(yàn)1 000次，并重復(fù)3次，結(jié)果如表1所示。

表1 免耕播種機(jī)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表

由表1可以看出：當(dāng)只采用1對(duì)光電管來檢測(cè)種子信號(hào)時(shí)，平均準(zhǔn)確率為97.3%；當(dāng)只采用2對(duì)光電管來檢測(cè)種子信號(hào)時(shí)，平均準(zhǔn)確率為98.67%；當(dāng)只采用3對(duì)光電管來檢測(cè)種子信號(hào)時(shí)，平均準(zhǔn)確率為100%。試驗(yàn)說明：采用3對(duì)光電管檢測(cè)漏播率為0，證明了正態(tài)云模型籃球機(jī)器人命中率改良方法能夠很好地應(yīng)用在免耕播種機(jī)中，且能夠大大降低漏播率。

5 結(jié)論

首先分析了正態(tài)云模型的特點(diǎn)、原理，然后介紹了正態(tài)云模型籃球機(jī)器人命中率改良方法，接著設(shè)計(jì)了播種機(jī)檢測(cè)系統(tǒng)，并將籃球機(jī)器人命中率改良方法成功應(yīng)用與播種機(jī)漏播檢測(cè)中，最后進(jìn)行了實(shí)際的測(cè)試。試驗(yàn)結(jié)果表明：采用3對(duì)光電管檢測(cè)漏播率為0，基本上能滿足實(shí)際要求，證明了正態(tài)云模型籃球機(jī)器人命中率改良方法在免耕播種機(jī)應(yīng)用的有效性、準(zhǔn)確性和可行性。