摘要:旋耕作業(yè)時通常用耕深衡量作業(yè)質(zhì)量,適合的耕深能打破土壤板結(jié)、改善土壤結(jié)構(gòu),,促進作物根系生長,。目前耕深檢測研究場景主要為旱田,檢測方法主要為傾角傳感器間接檢測,,而水田土質(zhì)松軟,,作業(yè)過程中會出現(xiàn)機具下陷和姿態(tài)變化的問題,。為此,本文設(shè)計了一種適用于不同土壤環(huán)境的耕深檢測系統(tǒng),。為檢測地形起伏及機具下陷,,設(shè)計一種地面仿形機構(gòu),通過耦合仿真探究其設(shè)計參數(shù),,驗證可行性,;為提高單傳感器間接檢測穩(wěn)定性,使用三點懸掛傾角檢測和北斗衛(wèi)星系統(tǒng)(Beidou system, BDS)相對高程數(shù)據(jù)融合的檢測方法,,并建立耕深檢測模型(Tillage detection model, TDM),。提出自適應(yīng)迭代擴展卡爾曼算法(Adaptive iterative extended Kalman filter, AIEKF)對傳感器獲取數(shù)據(jù)先濾波再融合,獲得更穩(wěn)定,、準確的耕深,。在參考傳統(tǒng)耕深測量方法的基礎(chǔ)上,提出了RTK-BDS高程差值的測量方法獲取耕深真值,,并和傳統(tǒng)方法進行了對比,。仿形機構(gòu)耦合仿真試驗結(jié)果表明,所設(shè)計的仿形機構(gòu)檢測絕對誤差小于0.5 cm,,仿形后土槽高程最大形變量為2.89 mm,。田間試驗結(jié)果表明,TDM檢測模型能有效反映耕深變化,,AIEKF處理后數(shù)據(jù)較KF處理后數(shù)據(jù)信噪比平均提升1.41 dB,融合得到的耕深較兩種單一傳感器檢測的耕深MAPE平均分別提高2.30%和2.07%,,融合后平均MAPE為3.95%,平均RMSE為1.08 cm。提出的RTK-BDS差值真值檢測法和傳統(tǒng)檢測法最大絕對誤差為2.45 cm,,能較好完成耕深真值檢測,。