基于冠層信息的馬鈴薯噴霧機噴桿高度控制系統研究

王相友 曲軍哲 許英超 李學強 肖正偉 王琳琳

(1.山東理工大學農業工程與食品科學學院,淄博 255091; 2.山東省馬鈴薯生產裝備智能化工程技術研究中心,德州 253600;3.山東思代爾農業裝備有限公司,德州 253600)

0 引言

馬鈴薯是繼水稻、小麥、玉米之后的世界第四大糧食作物,隨著馬鈴薯種植面積的不斷增加,馬鈴薯田間病蟲草害的防治成為提高馬鈴薯產量的關鍵環節[1-4]。目前,國內大田種植的馬鈴薯通過寬幅噴桿式噴霧機進行植保作業,現有的馬鈴薯噴霧機具有幅寬大、施藥量大等特點,其作業幅寬普遍大于12 m,甚至可達42 m[5-8]。在田間作業時,為保證噴霧效果,噴霧機噴桿與馬鈴薯植株冠層需要始終保持最佳施藥距離[9-11],但因植株長勢不均勻以及地勢不平,噴霧機車身受外部激勵就會引起噴桿噴藥高度的變化,導致藥液噴灑不均勻,造成多噴或漏噴等問題[12-13],嚴重時噴桿末端還會觸碰地面或作物冠層,造成噴桿或植被損壞[14-16]。因此,實現噴桿高度的自動調節,實時檢測噴霧機噴桿相對作物冠層姿態是十分必要的。

近年來國內外研究人員基于噴霧機田間作業時噴桿的運動狀態,并利用傳感器檢測技術設計噴桿高度自動控制系統的研究報道較多[17-22]。但實踐證明在針對噴桿高度控制的研究中,僅僅考慮噴桿的運動狀態而忽略對噴施作物冠層信息的研究,會導致噴霧機作業時噴桿相對冠層高度控制不準確,難以達到精準施藥的最終目的。目前針對作物冠層高度信息的研究較少,主要集中在采用超聲波傳感器來探測噴桿相對作物冠層高度,有研究表明超聲波傳感器可以檢測作物冠層的輪廓、高度和體積[23],但其易受外界環境干擾,對于冠層高度不均勻的作物檢測精度較差,尤其是在馬鈴薯從現蕾到初花期這個最佳噴藥時間段,此時段馬鈴薯植株枝葉錯綜復雜,超聲波傳感器并不能夠準確地獲取噴桿相對區域作物冠層頂部距離,從而會引起噴桿誤調節。近年來,激光雷達探測技術逐漸應用在農業作物冠層信息的檢測中[24],通過數學方法處理激光雷達高密度點云數據可以獲取植株冠層高度信息,與超聲波傳感器測量法相比,該技術具有測量精度高、掃描范圍大、速度快等優點。

為此,本文設計一套基于激光雷達冠層信息測量的馬鈴薯噴霧機噴桿高度控制系統,通過激光雷達探測技術并融合姿態傳感器、位移傳感器實現噴霧機噴桿相對作物冠層的距離檢測與高度精確控制,并通過試驗驗證田間作業時噴桿高度控制系統的準確性和穩定性。

1 系統結構與工作原理

1.1 整體結構

噴桿高度控制系統基于山東思代爾農業裝備有限公司生產的3WP-1500型馬鈴薯噴霧機進行設計,整體結構主要由噴桿、機架、減震機構、噴桿液壓控制系統、激光雷達探測裝置等組成,如圖1所示。噴霧機噴桿幅寬24 m,整體噴桿左右結構對稱(圖1已省略左側噴桿),共分為9段,平衡架及右側各段噴桿長度分別為2、3、3.2、2.8、2 m。

圖1 噴霧機噴桿機構結構簡圖

整體噴桿鉸接在機架上,通過噴桿升降調節油缸可以使整體噴桿在300～1 200 mm的離地高度范圍進行作業。噴桿左右兩側大臂鉸接在平衡架兩側,通過傾角調節油缸使噴桿相對平衡架進行轉動,從而調節左右兩側噴桿的作業高度。同時,3個激光雷達探測裝置分別水平安裝在左側、右側四臂與左側、右側三臂鉸接點70 cm處以及平衡架中段,分別測量噴桿兩端及噴桿整體相對冠層高度。激光雷達探測裝置主要由二維激光雷達、姿態傳感器和步進電機等組成,如圖2所示,整個探測裝置通過“U”型螺栓固定在噴桿方管上,激光雷達與姿態傳感器平行安裝并垂直于地面,激光雷達掃描平面距激光雷達探測裝置與噴桿方管接觸面垂直距離80 mm。激光雷達用于掃描馬鈴薯作物冠層;姿態傳感器用于獲取三軸角度,y軸數據表現為噴桿水平傾斜角度,x軸數據表現為激光雷達掃描平面與地面的夾角;步進電機用于修正激光雷達初始位姿,作業前調整激光雷達掃描平面垂直于地面。

圖2 探測裝置示意圖

1.2 控制系統組成及工作原理

噴桿高度控制系統主要分為數據采集與處理模塊和噴桿控制模塊,硬件系統結構如圖3所示,選用ARK-2230型微型計算機為中央處理器,西門子PLC S7-200 smart為輸出控制。微型計算機通過串口接收傳感器及激光雷達數據,通過以太網接口連接PLC交換數據。液壓閥組選用電磁比例換向閥,改變油路方向,實現油缸伸縮。速度傳感器選用BHM12-C10NA型霍爾傳感器,安裝在噴霧機拖拉機輪軸處,獲取整機行駛速度[25]。ES02型拉繩式位移傳感器檢測油缸伸縮長度。

圖3 硬件系統結構框圖

噴桿高度控制系統調節原理如圖4所示。噴霧機田間作業時,激光雷達實時掃描馬鈴薯冠層,通過串口通信將激光雷達掃描的冠層點云數據傳輸到計算機,通過濾波算法、高度信息解算方法實時獲取噴桿相對馬鈴薯作物冠層頂部距離,當檢測到噴桿下待噴施區域馬鈴薯植株長勢發生變化或噴霧機受到外部激勵,噴桿噴藥高度發生變化時,計算機向PLC發出比例換向閥控制指令,驅動噴桿升降調節油缸或傾角調節油缸調節噴桿高度,直至噴桿調整至最佳噴藥高度時停止調節。

2 基于LiDAR的噴桿相對馬鈴薯冠層高度控制系統設計

噴桿高度控制系統的目的是為了噴霧機在田間作業時,噴桿始終與作物冠層保持在一個最佳噴霧距離范圍之內。馬鈴薯生長期內需多次進行噴藥作業,且大田種植的馬鈴薯存在區域內作物長勢不均以及種植區域地勢起伏的情景,為了提高噴霧效率,合理利用藥液,需要對噴桿相對作物冠層高度實時進行精確控制。本文選用二維激光雷達檢測馬鈴薯冠層,根據田間馬鈴薯種植模式分割地塊單元,通過激光雷達點云數據處理方法獲取精確的噴桿相對區域作物冠層高度信息,實現噴桿高度實時控制。

2.1 冠層單元分割

根據單壟單行種植模式的馬鈴薯植株冠層分布特點,以實現噴桿相對冠層高度信息精確檢測為目標設計冠層分割模型。所選二維激光雷達以線掃描方式進行測距,原理如圖5所示。激光雷達數據坐標系以掃描中心為坐標原點,垂直地面方向為Y軸,水平方向為X軸,激光雷達掃描平面垂直于地面,激光雷達發射出激光到目標冠層被反射到激光雷達內部單光子接收單元,形成一個測距點k,一個掃描周期內所有測距點的集合為一幀冠層點云數據,噴桿與冠層測距點的垂直高度為

Hki=ρicosαi(i=1,2,…,j)

(1)

式中Hki——噴桿與植株冠層測距點的垂直高度,mm

ρi——測距點到激光雷達掃描中心的距離,mm

αi——測距激光與雷達0°測距激光的夾角,(°)

j——單幀數據中測距點的個數

在實際測量中,僅掃描單壟作物冠層難以準確表現噴施區塊的整體冠層高度,而掃描過多壟數冠層數據會降低激光雷達的掃描精度,并且存在數據量過大、冠層點云數據不連續等問題。為了提高獲取高度信息的效率和精度,本試驗采用激光雷達單次掃描至少3壟馬鈴薯植株冠層的方法,如圖6所示(L為馬鈴薯種植壟距,m;u為激光雷達相鄰兩次掃描水平間隔距離,m;F1,F2,…,Fn為高度信息序列;W1,W2,…為高度判斷單元),噴霧機勻速行駛時將單次掃描1幀包含3壟馬鈴薯作物冠層頂部的高密度點云數據定義為1條高度信息序列F,將沿從第一條高度信息序列起始的1個株距長度l內所包含的若干高度信息序列定義為一個高度解算單元W,由此沿噴霧機行駛方向將激光雷達所需掃描區域內田間作業地塊分割為若干個高度解算單元。

噴桿相對噴施單元內冠層頂部垂直距離H的一般計算方法為

(2)

其中

(3)

式中n——單位單元內高度信息序列個數

Favei——噴桿相對冠層頂部的垂直距離,m

f——激光雷達掃描頻率,Hz

v——噴霧機行駛速度,m/s

[·]——取整運算函數

2.2 傳感器選型與參數設定

根據需求,本文選用鐳神智能M10P型二維激光雷達,該傳感器掃描角度為360°,角度分辨率為0.22°,測點速率為20 000點/s,掃描頻率為12 Hz,量程10 m,工作電壓3.3～15 V,標準串口輸出數據;維特智能JY901S型姿態傳感器,輸出數據為三軸角度,角度范圍為:X軸和Z軸±180°、Y軸±90°,角度精度為:X軸和Y軸0.2°、Z軸1°,工作電壓為3.3～5 V,標準串口通信方式;ES02型拉繩式位移傳感器,量程2 000 mm,分辨率0.25 mm,拉線速度最大2 m/s,RS485通信方式。

為了激光雷達掃描時能夠至少獲取3壟馬鈴薯植株冠層頂部點云數據且不造成數據冗余,在單壟單行種植模式馬鈴薯種植壟距0.8 m,株距0.5～0.7 m,最佳噴霧距離取0.5 m,噴桿升降離地高度0.3～1.2 m等參數指導下,激光雷達掃描寬度應大于1.6 m且小于2.4 m,因此將激光雷達數據輸出角度范圍設為140°,并對獲取的數據進行過濾,如圖7a所示,冠層點云數據坐標系XOY以激光雷達掃描中心為原點,垂直地面方向為Y軸,水平方向為X軸,激光雷達輸出角度為[70°,290°]。在實際測量中,對噴霧機單邊噴桿高度調節時,單側噴桿相對鉸接點旋轉,安裝在噴桿兩端的激光雷達掃描范圍隨之旋轉,為了保證激光雷達掃描數據的計算精度,使用姿態傳感器獲取的水平方向角度數據實時修正激光雷達輸出數據范圍。如圖7b所示,A、B為該時刻角度修正后數據幀輸出角度左右邊界,在某一時刻,姿態傳感器檢測到噴桿水平角度傾斜θ,使用角度θ修正激光雷達數據輸出范圍,該時刻二維激光雷達數據幀的輸出角度范圍為[70°-θ,290°-θ],其中θ∈[-15°,15°]。

圖7 激光雷達數據過濾及角度修正

2.3 噴桿相對冠層高度數據處理方法

本文通過對目標作物冠層單元分割,采用二維激光雷達掃描植株冠層,并對多幀冠層點云數據應用算法處理,最終獲取噴桿實時相對作物冠層頂部距離。數據處理流程主要包括點云數據濾波、多幀數據融合、MLS曲線擬合和加權平均垂直高度。

2.3.1數據預處理

田間作業時,噴霧機作業環境復雜,塵土飛揚、霧滴飄移等情景會對激光雷達測距激光造成干擾,產生數據噪聲,以及測距激光束穿過冠層枝葉會產生離群干擾點,為了保證獲取高度信息的準確性,故需對冠層點云原始數據濾波處理,同時為了濾波時不破壞原始點云數據,選用非線性濾波器——中值濾波對原始點云數據進行濾波處理,設濾波滑動窗口為 7,任一高度判斷單元中任一條高度信息序列F=(k1,k2,…,kn),濾波后的高度信息序列F′為

F′=(K1,K2,…,Ki,…,Kn) (n∈Z)

(4)

其中

Ki=Med(ki-7,ki-6,…,ki,…,ki+7)

(i∈[1,n])

(5)

式中Med(ki-7,ki-6,…,ki,…,ki+7)為該數據序列的中值化處理。綜上,將一個單元內的n條高度信息序列疊加并濾波處理(此處n=3),如圖8為中值濾波前后數據對比,可以看出經中值濾波后消除了大部分噪點且冠層點云數據更加平滑。

圖8 冠層點云數據中值濾波結果

2.3.2基于MLS的噴桿相對冠層距離信息獲取算法

多株馬鈴薯冠層點云能夠直觀地表現出植株的冠層頂部輪廓,通過擬合濾波后的冠層點云數據可以較準確地獲取噴桿相對冠層頂部的垂直距離。本文采用移動最小二乘法(Moving least squares,MLS)對一維點云數據進行曲線高精度擬合,通過最小化加權誤差平方和、快速劃分冠層頂端所在區域、加權平均各區域極值點,實現噴桿相對冠層垂直高度信息解算。

移動最小二乘法是處理大量離散數據擬合曲線的理想算法,與傳統最小二乘法相比,此方法引入了緊支撐的概念,MLS將每個冠層數據點周圍的鄰域視為一個支撐域,并使用該區域內的數據點進行擬合,通過引入一個權函數,可以對不同距離的數據點賦予不同的權重,從而避免全局最小二乘法可能出現過度擬合問題。MLS將擬合子域的局部擬合函數f(x)表示為基函數向量p(x)和系數向量a(x)組合的形式,即

(6)

式中m——基函數的項數

對于一維的冠層點云數據曲線擬合,選取不同的基函數和權函數對擬合曲線有不同的效果,為了提高對大量離散冠層點云數據的擬合速率和精度,取基函數p(x)=(1,x),權函數為三次樣條函數,系數a(x)通過局部近似函數在數據點x鄰域內各點誤差的加權最小平方和J來確定,有

(7)

令Y=(y1,y2,…,yn)T,式(7)對a(x)求偏導可得

A(X)a(x)-B(X)Y=0

(8)

得

a(x)=A-1(x)B(x)Y

(9)

式中n1——點x鄰域內的數據點個數

yi——x等于xi處的節點值

w(x-xi)——數據點xi處的權函數,在數據點xi的鄰域內大于零,鄰域外則為零

本文取三次樣條權函數為

(10)

其中

s=|x-xi|/r

式中s——相對距離

r——支撐域半徑,mm

綜上,取支撐域半徑r=30 mm,通過MLS算法對一個單元內的冠層高度信息序列濾波后進行曲線擬合,圖9為兩例多幀點云數據曲線擬合結果。

圖9 冠層點云數據擬合曲線

由圖9可知,激光雷達掃描獲取到的馬鈴薯植株冠層點云數據整體呈“弧形”,且每個單元內各壟冠層點云數據頂部密度較大,經MLS算法擬合后,程序通過將點云數據橫坐標代入擬合函數獲取對應點縱坐標并繪出擬合曲線,曲線所包含的冠層頂部區域會存在極小值點,圖10為兩例冠層數據擬合曲線極值點分布情況,程序根據數學極小值判定條件:擬合函數在極小區間內(本文區間長度取20),存在自變量取值x的某點,且存在比其大與比其小的自變量,這些自變量所對應的函數值y均大于x對應的函數值,判斷該點為極小值點,由此得出的這些極小值點則表現為噴桿相對冠層頂部垂直距離點。由于受田間植株枝葉復雜等情況的影響,所獲取的點云數據擬合出的曲線在冠層頂部區域往往存在不少于1個極小值點的情況,如圖10b所示,針對這種情況在解算高度時,根據植株冠層點云數據的分布特點以及數據幀輸出角度范圍,程序按照雷達數據過濾及中值濾波后,點云數據橫坐標最大值與最小值之差的總區間長度將擬合曲線從左至右橫向分割為1∶2∶1的3個解算區域,加權平均3個區域中極小值點中的最小值,最終得到噴桿相對單元內冠層實際垂直距離H為

圖10 冠層擬合曲線極值分布情況與區域分割

(11)

式中Favemin1、Favemin2、Favemin3——各區域極值點最小值,mm

w1——權重系數,取0.3

w2——權重系數,取0.4

2.4 噴桿高度控制策略

為了噴桿兩端高度調節時能夠快速到達目標高度,根據液壓油缸活塞桿伸縮長度、噴桿水平方向變化角度和噴桿調節高度之間的數學關系優化控制策略。右側噴桿相對運動示意圖如圖11所示,a、b分別為油缸與平衡架和噴桿方管的鉸接點,c為噴桿與平衡架的鉸接點,d為噴桿末端高度對應點。噴桿末端高度調節時,液壓缸伸縮帶動噴桿繞著鉸接點c轉動,推導出液壓缸長度變化與噴桿末端高度變化的關系為

lm=l1+Δl=

(12)

式中l1——噴桿水平位置液壓缸長度,mm

lm——高度調節后液壓缸長度,mm

Δl——液壓缸長度變化量,mm

lac——噴桿方管ac的長度,mm

lcb——噴桿方管cb的長度,mm

Δh——噴桿垂直高度的調節量,mm

l2——噴桿鉸接點到末端的長度,mm

液壓油缸的行程短,通過位移傳感器檢測油缸伸縮長度,在控制程序發出噴桿升降控制命令后,更加快速調節噴桿到達目標高度附近。根據式(12)將噴桿高度的調節轉換為液壓油缸伸縮位移的調節,并設定液壓缸長度調節閾值δ2以及噴桿高度調節閾值δ1,當Δh≤δ1或|lm-l1|≤δ2時完成高度調節。采用雙閾值的策略可以使程序能夠較為快速接收到噴桿高度調節到位的反饋信號,在一定程度上避免因噴桿反復調節導致噴桿振蕩的問題,提高系統運行穩定性,從而提高噴桿高度調節的響應速度以及調節精度。

噴桿調節時,整體噴桿分為中段噴桿與兩側噴桿,為了噴桿高度調節時能夠協調中段噴桿與噴桿兩端的調節動作,避免超調,在噴桿控制策略中根據具體調節量設定高度調節動作,假設當前激光雷達裝置檢測到中段噴桿及兩側噴桿相對冠層高度分別為H1、H2、H3,預設噴藥高度為Ht,則控制系統將驅動噴桿整體液壓調節油缸升降中段噴桿高度H1-Ht,并分別驅動兩側噴桿液壓油缸升降噴桿末端高度H2+|H1-Ht|-Ht、H2+|H1-Ht|-Ht,僅當噴桿相對冠層實時高度與預設噴藥高度之差小于或等于任一調節閾值后停止調節。

2.5 軟件設計

噴桿高度控制軟件系統分為數據采集處理模塊與噴桿控制模塊。數據采集處理模塊基于Python語言開發,運行平臺為ARK-2230型微型計算機,并基于Python-pyqt5設計數據可視化界面實時監測噴霧機作業參數。噴桿控制模塊基于西門子PLC S7-200 smart開發,控制噴桿升降。兩模塊之間通過以太網S7協議連接通信。噴桿高度控制主程序如圖12所示。

圖12 主程序流程圖

系統啟動后先進行初始化。通過顯示屏輸入預噴藥高度和調節閾值δ1、δ2,并啟動激光雷達探測裝置實時檢測噴桿相對冠層高度,當檢測到噴桿高度需要調節時,根據噴桿控制策略分別驅動兩側以及中段噴桿液壓油缸進行升降調節,當高度偏差小于任一調節閾值時停止調節,當高度偏差大于高度調節閾值時繼續進行升降調節,直至噴桿相對冠層高度調節到位。

3 試驗

為了測試高度控制系統的準確性和穩定性,分別進行了高度檢測精度試驗和噴桿高度調節試驗。試驗時均開啟噴霧系統,以水代替藥液。試驗情景如圖13所示。

圖13 試驗機具與場景

3.1 試驗材料與方法

噴桿高度控制系統基于3WP-1500型背負式馬鈴薯噴桿式噴霧機進行測試,其他試驗測量工具有:水平儀(輔助矯正姿態傳感器初始讀數)、卷尺等。于2022年7—8月在河北省張家口市某馬鈴薯種植基地試驗田進行試驗,采集對象為“希森6號”馬鈴薯。試驗田內地況平坦,馬鈴薯植株長勢較為均勻,田內馬鈴薯采用單壟單行種植模式,壟距L為0.8 m,株距l為0.25 m,株高D為0.5～0.7 m。根據GB/T 24677.2—2009《噴桿式噴霧機 試驗方法》和GB/T 24680—2009《農用噴霧機 噴桿穩定性 試驗方法》分別進行了高度檢測精度試驗和噴桿高度調節性能驗證試驗。

3.2 高度檢測精度試驗

高度檢測精度試驗如圖14所示,選取試驗田內一塊5 m×24 m平坦的馬鈴薯田間地塊,按照0.25 m的株距長度將該試驗地段從1到20逐段編號。試驗前噴霧機整體噴桿初始對地垂直距離設置為1 m,試驗時噴霧機以速度2 km/h駛過馬鈴薯田間地塊,期間僅開啟激光雷達探測裝置,噴桿高度無調節。數據采集程序按照作業距離每0.25 m記錄1份激光雷達所掃描地塊作物冠層信息樣本,共獲取冠層點云數據樣本20份,對應地段編號1～20。

圖14 高度精度檢測試驗

為了能夠方便計算出激光雷達動態測量時的高度檢測誤差,試驗時將獲取植株冠層的高度代替噴桿相對冠層高度,按照地段編號順序手工測量并根據式(11)的權重系數計算該地段植株冠層高度信息,對照樣本數據共20份。

表1為噴霧機左側噴桿所經過田間地塊內冠層高度的系統測量值與人工測量值對比,可以看出通過激光雷達系統測量冠層高度的結果和人工測量結果的最小相對誤差為0.14%,最大相對誤差為7.16%,平均相對誤差為3.95%,由此可見基于激光雷達動態測量高度的準確性良好。

表1 馬鈴薯植株冠層高度系統測量值與人工測量值對比

3.3 噴桿高度調節試驗

噴桿高度調節試驗如圖15所示,選取試驗田內一塊10 m×24 m地勢平坦且植株長勢均勻的馬鈴薯田間地段,將整體噴桿初始相對冠層高度調節為0.5 m,預設調節噴桿相對冠層高度為0.7 m,液壓缸調節閾值δ2分別設為3.5、2.5、1.5 mm,噴桿高度調節閾值δ1分別設為7、5、3 cm,試驗時噴霧機以3.6 km/h的速度駛過10 m×24 m的馬鈴薯田間地塊,連續記錄多次噴霧機從初始點A行駛到點B處的噴桿對作物冠層高度的實際測量值,并分析在不同調節閾值δ1、δ2組合下噴桿高度控制系統的調節性能。

圖15 噴桿高度調節試驗示意圖

在不同調節閾值組合下啟動噴桿控制系統,得到預設高度與實際測量高度數據。噴桿高度調節試驗數據折線圖如圖16所示,在開啟高度控制系統后,設置不同的調節閾值,噴霧機左側噴桿相對冠層高度從初始500 mm均能調節到700 mm附近,噴桿高度調節誤差隨著調節閾值增大而增大,但是當高度調節閾值為3 cm時,因噴桿過長,調節閾值過于靈敏,液壓油缸出現反復調節現象,噴桿末端會產生小幅振蕩,導致高度調節精度較差且系統運行不穩定;當高度調節閾值為7 cm時,噴桿控制系統運行較為穩定,未出現反復調節現象,但調節誤差較大;當高度調節閾值為5 cm時,高度調節誤差較小,且系統運行平穩。

圖16 不同調節閾值組合下噴桿調節試驗結果

表2為高度試驗數據分析結果,可得當高度調節閾值為3 cm,液壓油缸調節閾值為1.5 mm時,噴桿控制系統調節性能最差,標準偏差為53.62 mm,平均相對誤差為8.31%;當高度調節閾值為5 cm,液壓油缸調節閾值為2.5 mm時,系統調節性能表現最好,標準偏差為21.81 mm,平均相對誤差為3.08%,系統運行平穩,滿足噴霧機大田作業時噴桿相對冠層高度自動調節需求。

表2 高度調節試驗分析結果

4 結論

(1)設計了基于激光雷達的馬鈴薯噴霧機噴桿高度控制系統。該系統采用二維激光雷達并融合姿態傳感器對馬鈴薯冠層進行掃描,并根據田間植株冠層分布特點,基于中值濾波方法、MLS曲線擬合算法實現了噴桿相對冠層的垂直距離信息的實時解算。并設計了雙閾值高度調節的控制策略,實現了噴桿相對冠層高度的自動控制,滿足田間作物仿形噴霧的需求。

(2)高度檢測精度試驗表明,通過激光雷達探測裝置動態掃描馬鈴薯植株冠層,并基于MLS算法進行高度信息解算,最終獲取的冠層高度最小相對誤差為0.14%,最大相對誤差為7.16%,平均相對誤差為3.95%,說明激光雷達檢測噴桿相對冠層距離的方案可行,并且檢測精度良好。

(3)噴桿高度調節試驗表明,在開啟噴桿高度控制系統后設置高度調節閾值為5 cm,液壓缸調節閾值為2.5 mm時,噴桿能夠較為準確地調節到預設噴藥高度,高度調節標準偏差為21.81 mm,平均相對誤差為3.08%,且系統運行穩定。