基于接触式传感器与GNSS/IMU融合的采棉机自动对行收获方法设计与试验

这篇研究通过融合接触式传感器与GNSS/IMU（全球导航卫星系统/惯性测量单元）数据，提出了一种无需预设路径的采棉机自动对行收获方法。采用卡尔曼滤波（Kalman Filter）实现行间偏差的稳定获取，田间试验表明：数据融合后行偏标准差（SD）降低32.35%，平均绝对误差（MAE）仅0.035米。该系统显著提升了复杂田间环境下的适应性与实用性，为棉花机械化收获提供了创新解决方案。

　　

亮点

本研究基于BOSHIRAN 4MZD-6A采棉机平台，通过接触式传感器与GNSS/IMU的协同创新，实现了棉花收获的"无预设路径"精准对行。

接触式传感器校准与建模

为消除采棉机振动干扰，研究团队为角度传感器设置了死区电压范围（V_φ,0），并通过实验确定了最大偏转电压V_φ,Lmax与角度φ_Lmax的对应关系，建立了高鲁棒性的机械接触检测模型。

讨论

在棉花生产链条中，自动对行收获技术犹如"精准农业的末梢神经"，其突破将直接提升作业质量与效率。相比纯视觉方案易受光照干扰的局限，本研究的多传感器融合策略展现出更强的田间适应性——就像为采棉机装上了"触觉+卫星导航"的复合感官系统。

结论

1. 创新设计的接触式传感器及其建模方法，通过校准与实验验证了行偏检测的可靠性

2. GNSS/IMU与接触传感器的数据融合，如同构建了"卫星定位+机械触角"的双重保险，使行偏标准差（SD）显著降低

3. 开发的导航控制系统实现了MAE 0.035米的高精度控制，为夜间作业等复杂场景提供了实用化解决方案