拖拉机转向角检测系统的研究

拖拉机在农业领域扮演着越来越重要的角色,它在农业领域的开发和应用很大程度上提高了农业生产的效率、质量以及安全性等指标。为此,主要研究了与拖拉机有关的自动引导系统中车辆转向角的检测系统,转向角精度的提升将直接提高拖拉机在作业时的行走精度,从而提高其工作效率、安全性及稳定性。     

拖拉机队列自动控制系统

为了提高拖拉机田间作业效率,开发了拖拉机队列自动控制系统.建立了拖拉机队列模型,设计了队列控制方法.首先应用三阶样条曲线拟合先行拖拉机的行驶位置点,动态生成跟踪拖拉机的参考路径.然后设计了最优路径跟踪器,用来引导跟踪拖拉机沿着参考路径行驶.在平坦的草地上进行了拖拉机队列的自动控制试验,试验结果表明,跟踪拖拉机能够成功沿着先行拖拉机的轨迹行驶,横向偏差的平均值和均方根值分别小于0.015 m和0.079m.     

拖拉机行走装置与土壤-车辆力学的发展

<正> 同其他越野车辆一样,拖拉机的行走装置是拖拉机性能好坏的关键之一。随着拖拉机等越野车辆的发展和对其工作性能要求的不断提高,人们越来越认识到越野车辆设计参数的选择除考虑其他因素外,应建立在对行走装置的     

拖拉机半挂车机组自动直线倒车控制器设计与实验

应用最优控制理论对拖拉机半挂车机组自动直线倒车行驶进行了研究.应用最优控制理论和线性化的车辆运动方程设计了拖拉机半挂车机组直线倒车的线性二次型控制器,运用控制器分别在沥青路面和未整修道路上进行了实车实验.实验表明,该控制方法能够实现拖拉机半挂车机组自动直线倒车行驶控制,且车辆的行驶速度对车辆系的横向偏差影响很大.     

带农具拖拉机地头转弯最佳路径设计

拖拉机在进行田间作业时,其自动行驶控制主要包含轨道设计和沿着所给轨道行驶的追踪控制两个方面.本研究采用最优控制理论,设计了带农具拖拉机利用前进挡工作时进行地头转弯的最佳路径.程序运行结果表明,其计算时间短,能够保证拖拉机自动行驶控制时的实时控制.     

拖拉机行驶路径的多项式设计

车辆的自动行驶控制主要包括轨道设计和沿着所给轨道行驶的追踪控制两个方面。为此，采用多项式函数进行了拖拉机从起始位置向目标位置行驶的行驶路径设计。其优点是：计算时问短，能够保证拖拉机自动行驶控制时的实时控制；转向角函数具有高阶连续可导函数，便于实现连续和平滑控制。     

基于电液伺服及反馈系统的拖拉机转向控制研究

现代农业的发展趋势是精准农业,这也是世界各国着力研究的重点。在精准农业中,农用拖拉机的自主行走是精准农业发展的关键,农业拖拉机自动导向的应用机会越来越多。近年来,精准农业技术的发展需要高效率的自动化和安全性,农用拖拉机的自动转向控制研究有了生产上和社会上的需求。因此,为了解决拖拉机在田间的自主行走问题,设计了一种基于电液伺服系统及反馈控制的自动行走拖拉机的转向控制装置。     

拖拉机知识问答(十一)

(32)拖拉机的行走装置功用和组成如何? 答:轮式拖拉机行走装置的功用是支承整车重量并通过支承和悬架把由发动机传到驱动轮上的驱动扭矩变为车辆运动所需的驱动力,并把驱动轮的旋转运动转变成车辆在地面上的移动。轮式拖拉机行走装置一般由车轮,车桥和悬架等组成。 履带拖拉机行走装置的功用是支承拖拉机的车架并使其驱动轮的回转运动转变成拖拉机的直线行驶运动。 履带拖拉机行走装置由驱动轮1、履带2、支重轮3、导向轮和张紧装置5、悬架弹簧和托链轮7以及台车架4等组成(如图17)。     

雷沃首创自动导航系统拖拉机助力春耕

<正>近日,由福田雷沃重工自主研发的带有农机导航及自动作业系统的拖拉机首次在新疆建设兵团应用于春耕作业。自动驾驶拖拉机集全球卫星定位、自动导航、油门自动控制、机具高度自动调节等多项功能为一体,其中直线导航跟踪精度小于5 cm,自动对行精度小于8 cm,由此实现了拖拉机在     

拖拉机队列自动控制系

为了提高拖拉机田间作业效率，开发了拖拉机队列自动控制系统。建立了拖拉机队列模型，设计了队列控制方法。首先应用三阶样条曲线拟合先行拖拉机的行驶位置点，动态生成跟踪拖拉机的参考路径。然后设计了最优路径跟踪器，用来引导跟踪拖拉机沿着参考路径行驶。在平坦的草地上进行了拖拉机队列的自动控制试验，试验结果表明，跟踪拖拉机能够成功沿着先行拖拉机的轨迹行驶，横向偏差的平均值和均方根值分别小于     

NF-752型履带式拖拉机自动驾驶系统

为了提高自动驾驶系统对车身纵向速度和滑移工况等影响因素的自适应能力,提出了一种基于航向预估模型的路径跟踪控制算法。首先对NF-752型履带式拖拉机进行适应性改造,将其手动转向机构和无级变速机构改造为大扭矩舵机控制,通过绝对值编码器测量两侧履带转速,利用RTK-GNSS定位系统测量车辆地理位置和车身速度,结合车载计算机和底层控制器搭建了自动驾驶系统试验平台。然后以车身速度和两侧履带速度为状态变量,考虑履带滑移率建立了航向预估控制模型,进而提出了一种基于航向预估模型的路径跟踪控制方法。最后在沥青路面分别以低速（1 km/h）、中速（5 km/h）和高速（9 km/h）进行了直线路径跟踪试验,结果显示,在不同作业速度条件下,路径跟踪误差无明显差异,最大跟踪误差为-2.00 cm,标准差为0.93 cm。进行了田间曲线路径跟踪试验,结果显示,当拖拉机以6 km/h速度跟踪曲线路径时,跟踪误差优于10 cm,在滑移区域无明显误差增大现象。试验表明,提出的航向预估控制方法对作业速度有较好的适应性,一定程度上克服了滑移现象对控制精度的影响,可满足履带拖拉机耕整地作业精度要求。      

基于运动特性的农机导航控制方法

农业机械（农机）运动学模型的精度影响导航控制精度和稳定性,为提高农机路径跟踪控制器精度,提出了一种基于运动特性的农机导航控制器设计方法。该方法主要是对传统二轮车运动学模型建模方法进行改进,针对传统二轮车模型小角度近似替代（方向角等于横摆角）的缺点,采用加入侧偏角的方法优化农机运动学建模过程。采用相同的控制方法（状态反馈控制）和不同的运动学模型设计控制器进行对照实验。直线路径跟踪时,侧偏角对模型精度影响较小,引入侧偏角可以在一定程度上影响农机的跟踪精度;曲线路径跟踪时,侧偏角对方向角的变化影响较大,可以大幅影响路径跟踪精度。以安装有自动导航设备的拖拉机为实验平台进行实地实验,结果表明：直线行驶的最大横向误差平均值为0.0454m,绝对平均误差平均值为0.0149m,标准差平均值为0.0119m;曲线行驶的最大横向误差平均值为0.1613m,绝对平均误差平均值为0.0688m,标准差平均值为0.0434m;基于本文提出的优化模型设计的路径跟踪控制器对直线路径跟踪有一定提升,对曲线跟踪精度有大幅提升。     

无人驾驶拖拉机路径跟踪联合控制研究

为实现无人驾驶拖拉机的路径跟踪控制,提高其智能化水平,以中国·徽拖HT1804F型拖拉机为研究平台,建立拖拉机-路径侧向动力学模型,采用滑模控制方法设计了一种基于横向偏差和航向偏差的拖拉机路径跟踪联合控制算法,然后基于CarSim与Simulink设计了联合仿真试验。结果表明,该路径跟踪联合控制算法能够使拖拉机稳定、精确地跟踪目标路径,满足无人驾驶拖拉机路径跟踪控制的要求。     

基于滑模控制的自动泊车系统路径跟踪研究

现有的自动泊车系统研究,由于忽略实际车辆转向约束和初始位姿条件而影响实际车辆跟踪参考路径效果,本文提出基于B样条曲线的路径规划算法和基于趋近律的非时间参考终端滑模路径跟踪控制算法。首先,对车辆的运动过程进行研究,建立车辆的运动学模型。其次,基于B样条曲线理论建立非线性约束平行泊车路径优化函数,并分析车辆运动学约束条件。然后,结合非时间参考路径跟踪控制和终端滑模控制方法,提出基于趋近律的非时间参考终端滑模路径跟踪控制方法。最后,通过Simulink和Car Sim联合仿真,验证了规划路径的合理性以及路径跟踪控制器的效果。     

基于高斯混合模型的履带拖拉机转弯半径控制方法

履带拖拉机采用差速转向，转向可控性差，影响自动导航性能，为提高履带拖拉机自动导航的性能，以液压传动控制行星差速转向履带拖拉机为研究对象，建立履带拖拉机转弯半径数学模型。构建每个控制量下转弯半径均值和方差计算方法，建立基于卡尔曼滤波和局部加权回归的转弯半径均值和方差更新方法。分别针对直线路径跟踪和掉头建立基于高斯混合模型的履带拖拉机转弯半径控制方法。采用纯跟踪算法分别以不同的初始位置偏差进行自动导航仿真试验，得到导航轨迹、位置偏差和角度偏差。以农夫NF-702型履带拖拉机为平台，分别以不同车速进行导航试验，试验结果表明，在初始航向角为0，车速分别为1.0、1.5m/s时，导航平均误差分别为-0.62cm和0.28cm，导航误差绝对值极值分别为10.14cm和8.10cm，导航误差绝对值均值分别为2.34cm和2.57cm，导航均方根误差分别为3.77cm和3.99cm。本文提出的基于高斯混合模型的履带拖拉机转弯半径控制方法可应用到液压传动控制行星差速转向履带拖拉机自动导航领域，满足实际田间作业需求。     

农田平地机导航侧滑估计与自适应控制方法

针对农田平地机在无人驾驶作业时因受地面侧滑影响而导致路径追踪控制精度降低的问题,提出一种基于牵引式农田平地机的导航侧滑估计与自适应控制方法。根据路径追踪时平地铲与拖拉机的位置关系,建立了牵引式农田平地机的运动学模型;基于运动学模型,提出了一种侧滑估计器,用来预测导航控制中车轮因侧滑产生的侧滑角,并计算出拖拉机的前轮转角控制率;采用改进的非线性函数构造方法对PID控制器的参数KP、KI、KD进行实时整定,实现了农田平地机自适应导航控制。田间试验表明,该方法使平地铲路径追踪的平均绝对偏差减小了6.78 cm,标准偏差减小了10.1 cm。与无侧滑估计和参数自适应的导航控制相比,本文方法提高了农田平地机的路径追踪精度,增强了导航控制系统对平地机的适应性和鲁棒性。     

拖拉机机组无人作业协同控制系统设计与试验

为提高拖拉机作业机组无人作业的智能化水平,实现机组横向运动、纵向运动和机具提升作业的协同控制,设计了无人作业协同控制系统。以播种作业机组为研究对象,将拖拉机机组无人作业协同控制系统划分为规划层、决策层和执行层。规划层结合播种农艺要求和机组运动学特性,采用经/纬度坐标规划作业路径,为了同时满足直线作业区域与转向曲线区域的路径跟踪,提出自适应预瞄路径跟踪控制算法。决策层制定了拖拉机机组无人作业联合控制策略,实现拖拉机-播种机联合作业精准控制。执行层对拖拉机转向机构、机具提升机构、油门踏板、制动器、离合器等机构进行硬件线控设计。在此基础上,分别开展无人播种作业仿真与田间试验,仿真结果验证了拖拉机播种机组无人作业协同控制系统的可行性。田间试验表明：拖拉机转向器、油门踏板、离合器、制动器、机具提升机构严格根据规划层与决策层制定的控制指令协同动作。试验过程车轮转向平均误差0.45°,直线段横向误差均值为0.035 m,转向段横向误差最大值为0.11 m;机具提升响应时间为1.2 s、机具提升转角超调量小于1.5°;油门踏板、制动器、离合器均根据决策指令完成操纵动作。无人作业协同控制系统满足拖拉机机...     

基于神经网络的农用车辆自动跟踪控制

跟踪控制器是农用车辆自动行驶控制的重要组成部分。将神经网络控制技术应用于车辆的自动行驶控制中，使得控制器具有良好的自学习功能，提高了控制器的环境适应能力和现场处理能力。在牧草地上的实车实验结果表明：车辆沿直线路径自动行驶时，95％的偏差绝对值小于5cm。     

基于模糊Stanley模型的农机全田块路径跟踪算法研究

为实现农业机械全田块高效自主作业,提出一种增益系数自适应的Stanley模型路径跟踪算法。以横向偏差和航向偏差为输入变量构建隶属度函数,设计模糊推理和解模糊化过程实时确定控制模型增益系数,提高Stanley模型对不同曲率路径的自适应能力。为验证所提算法有效性,以移动小车为平台开展联合收获机回字形全田块自主作业路径跟踪试验,结果表明所提算法显著改善Stanley模型路径跟踪精度,直线作业速度2.5m/s、转弯速度1m/s时,直线段和曲线段最大跟踪误差均小于3cm。大初始横向偏差路径跟踪试验表明,模糊Stanley模型较Stanley模型大幅度减小路径跟踪上线距离,满足农业机械全田块高效自动导航作业要求。     

扰动下农用运输车辆路径跟踪控制器设计与试验

为提高农用运输车辆路径跟踪的鲁棒稳定性,基于线性模型预测控制结合农用运输车辆特点设计了路径跟踪控制器。该方法首先将农用运输车辆的运动学模型进行离散化求解,推出误差模型作为控制器预测方程,为使农用运输车能够克服在田间行驶时的各种干扰,通过构建李雅普诺夫函数重点分析了该模型的鲁棒稳定性,得到控制周期约束条件,然后建立目标函数并引入松弛因子,最后把预测模型代入目标函数进行优化求解,重复以上过程,实现优化控制。Matlab仿真表明：当前轮转角扰动不大于15°及横向扰动不大于1.5m时,控制器可以迅速起到调节作用,使车辆快速回到参考轨迹上行驶。对应的场地试验结果表明：试验小车以2m/s的速度跟踪参考路径时,直线路段跟踪效果良好,最大横向偏差为10.57cm,均值为8.49cm;添加扰动路段的跟踪偏差较大,最大横向偏差为23.89cm,最大纵向偏差为62.53cm,但在控制器的控制作用下可以实现对路径的有效跟踪。由此可见,该控制器在速度小于等于2m/s的情况下,可以满足农用运输车辆对路径跟踪的精度与鲁棒稳定性要求。