非化学方式除草是摒弃化学除草剂、实现农作物有机生产的重要环节,机械锄草相比其他锄草方式可增加土壤曝光及水分渗透,达到松土和保墒的作用。由于株间苗草聚集,机械锄草难度很大,目前主要依靠人工,劳动成本高且效率低。智能锄草机器人是一种能够自动识别苗草或作物行信息,并能控制株间锄草手避苗锄草且自主沿作物行导航的自动锄草装备。本文以株间锄草机器人为机械平台,重点对其液压驱动及伺服控制系统进行设计,主要对机器视觉数据优化、锄草手液压伺服运动轨迹控制及机器人行跟随运动控制方法进行研究。(1)针对锄草机器人执行机构运动需求,对基于东方红804拖拉机为配套动力的锄草机器人进行液压系统设计,设计了横移运动、转向控制、导向轮升降、液压马达转速控制等功能的液压回路,计算并校核了油缸及液压马达的参数。设计了基于嵌入式系统的平行下位机液压控制系统,对机架水平调节、横移自锁和浮动状态切换及通信数据协议进行研究。(2)针对机器视觉在非结构工况下易受光照变化等影响,提出基于传感器融合的作物信息优化方法,通过设计基于里程传感器融合的刀苗距模糊校正器,在Mamdani型模糊逻辑系统下对作物定位信息进行校正,将里程值和视觉数据可信度进行加权,得到优化后的作物定位数据。静态试验表明,校正后的作物定位数据平均误差从9.4mm降至5.9mm。(3)采用里程值补偿机器前进位移的方法,实现对图像处理耗时引起的系统实时性滞后的校正,当图像处理耗时严重时,采用固定里程值对下一刻作物定位数据进行估算和插补,提高数据采样频率。基于拖拉机平台的动态试验表明,在1.1-1.7km/h的行进速度下,校正+补偿后作物定位数据的误差为4.3～8.1mm,且作物定位信息插补使刀苗距采样频率提高了6倍左右。(4)对锄草手连续转动控制策略进行研究,通过控制锄草手在两棵作物中旋转一圈,实现避苗锄草的运动轨迹,推导出转速对应锄草手相位反馈和作物定位信息变化的公式,通过对转速公式离散化,分析数据误差对液压马达转速的影响。大田试验表明,该控制方法不适用株距变化较大的工况,300mm和600mm株距下的锄草率分别为89.2%和62.3%,1～2km/h车速下,伤苗率小于10%。(5)对锄草手间歇转动控制策略进行研究,其中包括基于连续控制方法下的分段间歇转动控制和开关量间歇转动控制。通过设置阈值株距,实现在不同株距下对分段间歇控制方法的模式切换；开关量间歇转动采用单阈值刀苗距的判别方法,对锄草手进行转动一圈的开关量控制。大田试验表明,分段间歇转动方式会造成不可接受的伤苗情况；开关量间歇转动可适应株距多变的工况,300mm和600mm株距下锄草率分别为91.2%和89.9%,在1-2 km/h速度下,伤苗率小于10%。(6)研究了作物行跟随运动控制策略,其中分为锄草机器人导向控制和拖拉机辅助驾驶控制。导向控制分为以作物行偏差为基准的小偏角控制和以当前作物位置为基准的大偏角控制,采用横移偏差及行偏角信息融合方法对拖拉机进行辅助驾驶。大田对比试验表明行跟随控制可提高机器对作物行的跟随性能,行偏差数据均方根误差为31.45mm,较人工驾驶减少了28.08mm。