基于预瞄追踪模型的农机导航路径跟踪控制方法

农机导航系统的上线性能和复杂路面抗干扰能力影响着农田作业的质量和效率,为提高农机导航系统的上线速度、上线稳定性和对复杂路面的适应性,提出了一种预瞄追踪模型的农机导航路径跟踪控制方法。该方法实质是对农机运动学模型方法的改进,针对农机运动学模型小角度线性化算法中近似条件的缺点,采用预瞄追踪辅助直线引导农机快速稳定跟踪规划路径。该文参考农机运动学模型极点最优配置算法证明过程,分3步证明了该控制方法的可行性,并通过仿真和试验验证了该方法的有效性。仿真结果显示在不同的初始位置偏差和航向偏差条件下该方法都可以迅速消除偏差以稳定跟踪规划路径,位置偏差校正曲线平滑且超调量微小,说明预瞄追踪模型方法对提高农机导航系统的上线性能和抗干扰能力是有效的。田间试验结果:在初始航向偏差为0,初始位置偏差分别为0.5、1、1.5 m条件下,上线时间分别为6.8、8.2、9.4 s,上线距离分别为6.73、8.11、9.33 m,超调量分别为5.2、7.0、8.5 cm;颠簸不平旱地路面直线路径跟踪的最大误差不超过4.23 cm,误差绝对值的平均值为1 cm,标准差为1.25 cm。数据表明采用该文提出的控制方法具有良好的上线和直线路径跟踪效果,满足农业机械的导航作业要求。     

雷沃ZP9500高地隙喷雾机的GNSS自动导航作业系统设计

为减少农药喷雾作业对人体造成的化学损害,该研究以雷沃高地隙喷杆喷雾机为平台,基于GNSS开发了自动导航作业系统,实现喷雾机在极少人工干预情况下的自动导航作业。通过对平台的机-电-液改造,实现了喷雾机作业系统的电气化控制。基于简化的二自由度车辆转向模型设计了以位置偏差和航向偏差为状态变量的直线路径跟踪控制算法,基于纯追踪模型设计了曲线路径跟踪控制算法。根据喷雾机田间作业需要设计了喷雾机一体化自动导航作业控制方法,使系统能够自动控制喷雾机完成直线、地头转弯行驶和喷雾作业,油门调节以及车辆启停控制。在1.3 m/s左右的前进速度条件下,分别在水泥路面、旱田、水田环境中进行了试验,测试结果表明:水泥路面车身横滚在–1.6?~1.5?范围,直线路径跟踪误差最大值为3.9 cm,平均值为-0.15 cm,标准差为1.0 cm;旱田地块车身横滚在–1.4?~3.3?范围,跟踪误差最大值为9.8 cm,平均值为1.3 cm,标准差为3.3 cm;水田环境车身横滚在–2.4?~5.2?范围,跟踪误差最大值为17.5 cm,平均值为2.2 cm,标准差为4.4 cm。试验数据表明,所设计的自动导航作业系统初始上线快速、地头转弯对行平顺、各设计功能执行可靠;导航系统具有良好的稳定性和控制精度,能够满足水田、旱田环境下的喷雾作业要求。     

拖拉机自动导航变曲度路径跟踪控制

针对当前拖拉机自动导航曲线跟踪控制精度不能满足生产需要的问题,该研究提出一种基于前轮转角前馈补偿策略的变曲度路径跟踪控制方法。综合考虑农机作业速度和目标路径曲度对前视距离的影响,通过调整前视区域和计算预瞄点,动态调整前视距离和前轮转角前馈量,在追踪预瞄点的过程中,利用农机与目标路径偏差设计变曲度路径跟踪模糊控制器,通过实时调整拖拉机前轮转角补偿量减小稳态误差。以DF2204无级变速拖拉机为试验平台,设计并研发了自动导航系统,开展21组变曲度路径跟踪控制试验。试验结果表明,拖拉机以1、1.5、2和3 m/s速度行驶时的平均绝对误差的平均值分别为2.7、2.7、3.3和4.0 cm,均方根误差的平均值分别为3.4、3.7、4.6和5.0 cm,满足农业生产需求。所提方法可有效提高农机曲线路径跟踪精度,减少漏耕,提高农田利用率。     

智能农机GNSS/INS组合导航系统设计

为提高自动导航农机的定位精度和可靠性,该研究设计了基于全球导航卫星系统(GlobalNavigationSatellite System, GNSS)和惯性导航系统(Inertial Navigation System, INS)的智能农机组合导航系统,该系统根据来自INS的三轴姿态角速度、加速度信息以及高精度定位板卡的三轴位置、速度信息,采用松耦合模式,通过卡尔曼滤波对INS误差实时校正,解算出农机的精准位置、速度和姿态信息。为实现该组合导航系统,设计和制作了智能农机控制板,集成GNSS高精度解析板卡和惯性测量模块,并在控制板上实现组合导航算法。搭建了东风DF1004-2智能农机试验平台,并在试验田中分别进行静止和直线行驶状态下的试验和单独GNSS导航与组合导航效果的对比。试验结果表明,在农机静止状态,两者性能接近,定位误差均在1 cm以内,姿态角误差均在0.1°以内;在农机以2 m/s的速度按照预设直线行驶时,单独GNSS导航位置误差在6 cm以内,姿态角误差在1°以内,GNSS/INS组合导航位置误差在3 cm以内,姿态角误差在0.5°以内,GNSS/INS组合导航精度明显的提升,可为高精度农机自动导航控制提供技术支持。     

基于预瞄模型的农机路径跟踪预测控制方法

为了提高农机路径跟踪系统控制性能对作业速度变化的适应性,该研究提出一种基于预瞄运动学模型的快速预测控制方法。采用预瞄跟随理论建立预瞄航向误差模型,并将其作为输出方程与路径跟踪误差常规状态方程联立,构建预瞄运动学状态空间误差模型,进而运用模型预测控制算法与输入参数化衰减策略设计路径跟踪控制律。仿真试验结果表明,在不同作业速度下,预瞄模型预测控制器的直线路径跟踪横向误差均渐近趋于0,行驶曲线均无超调;当作业速度为1、3与5 m/s时,预瞄模型预测控制器的圆形路径跟踪横向最大绝对误差分别为8.52、10.42和10.82 cm,标准差分别为3.96、5.83和6.17 cm;当控制时域为10、30与60时,预瞄模型预测控制器的运算周期相对常规模型预测控制器分别减小7.5%、43.0%和48.5%;与常规模型预测控制相比,预瞄模型预测控制能够在确保路径跟踪系统控制精度的同时有效改善系统的动态性能和提高系统的实时性,使不同作业速度下的跟踪效果更加均衡。田间测试结果表明,在0.5～5 m/s作业速度范围内,预瞄模型预测控制器对作业速度变化具有较强的适应性,能够使农机快速平稳地跟踪参考路径并具有较高的控制精度,其直线路径跟踪的横向最大绝对误差均值小于5.5 cm、标准差均值小于2.5 cm,圆形路径跟踪的横向最大绝对误差均值小于15.5 cm、标准差均值小于8.5 cm,跟踪效果满足农机实际作业要求,适于复杂作业环境或高速作业场合。     

基于GNSS姿态与电机编码器的农机转向角度测量系统研制

典型的农业机械自动驾驶系统需要在车辆转向轮上安装角度传感器测量转向角度,存在安装不便与可靠性差问题。该研究提出一种基于GNSS模块和电机编码器组合的转向轮转向角度测量系统。该系统通过组合利用GNSS姿态测量值与运动模型得到转向轮期望角度,利用电机转向速度和全液压转向阀的传递模型推算转向角度变化值,经卡尔曼滤波融合解算得到车辆转向轮的实时转向角度。与霍尔式绝对角度传感器对比的动态测试结果表明,该系统在直线行驶时的测量标准方差小于0.91°,在转向轮-10°～+10°区间,测量标准方差小于1.0°;直线自动驾驶作业时的导航误差小于2.5 cm,曲线作业自动驾驶的导航误差小于9.0 cm,满足农机自动调头等场景应用。     

高地隙施药机自动驾驶系统研制与试验

针对农业自动导航、电动自动转向、农机自动控制、精量施药控制等关键技术的集成应用问题,该研究以高地隙喷杆喷雾机为平台,基于机电液一体化控制与软硬件标准化,研制了用于高地隙施药机的自动驾驶系统。根据底盘机构和工作原理设计了电控执行机构,实现发动机启停、转向、油门调节、车速调节、液泵启停、喷杆伸缩的自动控制。设计了基于CAN总线的整车通信控制网络,实现手动遥控和自动导航2种模式的自由切换。设计了基于姿态测量的定位误差校正方法,补偿导航定位过程中因机体倾斜造成的位置测量误差,提出地头转弯过程中的直线作业路径规划方法,以提高调头的准确性并保证邻接行的上线精度。在验证自动操控机构和通信控制网络稳定性的基础上进行了手动遥控和自动导航的对比试验。结果表明:作业速度3.6km/h时,遥控操作和自动导航2种模式下横向偏差最大值分别为20.81和8.84 cm,航向偏角最大值为7.86°和2.48°、横向偏差的均方根误差最大值为7.47和4.66 cm。该研究设计的高地隙施药机自动驾驶系统能够实时准确执行手动遥控和自动导航2种模式下的操作指令,自动导航模式下的路径跟踪精度较高,满足田间施药作业需求。     

履带车辆自适应预瞄跟踪模糊控制算法

针对现有单边制动履带车辆跟踪控制算法同周期内并行控制难、跟踪精度低、转向控制次数较多等问题,该研究以电控化改装后江苏筑水农机 3B55 型履带运输车为试验平台,开展单边制动履带车辆路径跟踪控制算法研究。通过单边制动履带车辆运动学分析,构建车辆预瞄跟踪模型,提出一种预瞄跟踪模糊控制算法,将横向偏差与航向偏差作为多输入输出模糊控制器输入参数,实现车辆同一控制周期内转向与直线行驶的并行控制。为了优化车辆路径跟踪精度与转向控制次数,提出改进麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)的自适应前视距求解算法,考虑车辆的横向偏差和转向路径角度约束,解析较优前视距离,通过仿真和田间试验对算法进行跟踪精度与转向控制次数综合评价。仿真结果表明：基于自适应预瞄跟踪模糊控制算法跟踪多角度规划路径时,车辆转向控制次数为89次,误差面积为1.74 m²。田间作业路况下,由于试验路面起伏不平,并且随速度增加车辆跟踪精度下降,但跟踪精度及转向控制次数随前视距离的变化规律与仿真结果一致,当车辆分别以0.14、0.47和0.83 m/s跟踪路径时,自适应预瞄跟踪模糊控制算法相对于固定前视距离预瞄跟踪模糊控制算法车辆转向控制次数分别减少13.59%、9.87%和11.25%,误差面积分别减少19.93%、48.48%和54.59%,验证了算法的有效性。研究结果可为单边制动履带车辆的农机自动导航技术提供创新思路与技术支撑。     

小地块履带农机UWB导航系统设计及其基站布置

针对中国南方分布零散和土壤黏重的稻麦、稻油轮作区小地块长期使用轮式农机导致深泥脚现象加重造成自主导航性能变差且卫星导航面对普通大众使用门槛高用户友好性欠缺、难以满足便捷跨区作业要求,该研究以履带农机为研究对象,提出一种基于快速稳态转向原理的路径跟踪控制方法,以农田边界布置随插近距超宽带（UWB,Ultra Wide Band）基站组作为参照路径设计了具备基站偏移误差自诊断自主导航系统,实现小地块内高精度自主导航。近距UWB基站布置最佳方式选取与优化结果表明：双UWB基站平行农机于目标作业路径布置在农田外侧是最佳方式且距农田边界最佳临界距离为10 m。静态校正试验结果表明：快速稳态转向路径校正控制器的跟踪控制误差≤1 cm,变异系数＜5%,路径校正时间≤1 s,变异系数＜3%。动态校正试验结果表明：中低车速的直线作业精度误差≤8 cm,随作业车速增大,直线作业精度略有降低,但精度误差≤10 cm,变异系数≤5%。研究结果表明,改进AOA模式大田农机自主导航位姿检测方法与快速稳态路径校正控制策略组合导航具有较高的稳定性和较好的鲁棒性,可满足大田农机自主导航作业需求。研究结果可为高精度小地块农田自主导航技术研究提供参考。     

基于速度自适应的拖拉机自动导航控制方法

针对速度因素对拖拉机自动导航系统稳定性的影响,提出了基于横向位置偏差和航向角偏差的双目标联合滑模控制方法,在建立两轮拖拉机-路径动力学模型和直线路径跟踪偏差模型的基础上,应用Matlab/Simulink进行整体系统仿真,验证了控制方法的可靠性;以雷沃TG1254拖拉机为载体搭建了自动导航控制系统田间试验平台,分别在定速和变速条件下,进行了拖拉机直线路径跟踪控制的田间试验;分析了不同速度条件下的动态跟踪控制效果,验证了设计的自动导航控制系统的稳定性和控制精度。试验结果表明:在拖拉机田间作业常见的定速直线行驶工况下,采用基于速度自适应的双目标联合滑模控制方法,拖拉机直线路径跟踪控制的横向位置偏差最大值为10.60 cm,平均绝对偏差在3.50 cm以内;航向角偏差最大值为3.87°,平均绝对偏差在1.70°以内;在进入稳态以后,前轮转向角最大摆动幅度为3°,摆动标准差为0.80°。结论表明,该文提出的基于速度自适应的拖拉机自动导航控制系统,能基本实现不同速度下的直线路径自动跟踪控制。     

基于Bezier曲线优化的农机自动驾驶避障控制方法

动力换挡拖拉机的产生促进农机自动驾驶向着无人化方向发展,农机的自动避障成为需要解决的关键问题。该文针对最短切线路径曲线曲率不连续、跟踪控制精度差及农机运动模型精度低等缺点,采用三阶Bezier曲线优化法形成连续平滑农机避障路径,通过链式控制理论建立农机运动线性控制模型,利用PI控制器进行转角补偿,并进行了控制方法的仿真和犁耕作业试验。仿真结果表明:农机行驶的航向误差角在-0.06～0.06 rad,横向位置误差小于13 cm,前轮转向角变化平缓,没有显著突变,说明该方法控制精度较高,农机能够按预设轨迹行驶。犁耕作业试验结果表明:Bezier曲线部分的避障精度为5.21 cm,曲线路径的跟踪控制效果较好;避障后农机继续沿直线行驶的精度为1.98 cm,说明该方法可保证农机在避障后恢复直线自动驾驶。研究结果表明,该避障路径控制方法在不平整犁耕地中具有较好的鲁棒性和适应性,可满足拖拉机作业的避障要求。     

基于变增益单神经元PID的秸秆旋埋还田导航系统研制

水稻田土壤松软,收割机作业后会出现残留秸秆凸起、地表坑洼等现象,导致秸秆旋埋还田作业易出现重耕、漏耕和自动驾驶路径跟踪精度差等问题。该研究基于滑移估计模型推导了拖拉机路径跟踪的前轮转角控制率,并设计了一种变增益单神经元PID导航控制器。在自主设计的电控比例液压转向系统基础上开发了秸秆旋埋还田导航系统,采用双天线RTK-GNSS获取拖拉机的实时位置和航向角信息,由变增益单神经元PID控制器根据理论转角和航向角偏差变化输出实际执行转角,实现旋埋作业自主路径跟踪。田间试验表明,作业速度为1.15m/s时,变增益单神经元PID控制器的自适应直线跟踪最大横向偏差不超过0.071 m,平均绝对偏差不超过0.031 m。与常规PID控制器相比,变增益单神经元PID控制器的最大横向偏差和平均绝对偏差控制精度分别提高了53.08%和51.72%;与单神经元PID控制器相比,最大横向偏差和平均绝对偏差控制精度分别提高了39.00%和28.21%。该研究设计的变增益单神经元PID控制器可以增强导航系统的适应性和鲁棒性,提高路径跟踪精度,适用于未来无人驾驶下的秸秆旋埋还田作业。     

河蟹养殖自动作业船导航控制系统设计与测试

针对河蟹养殖过程中存在的水草清理难度大、喂料投饵不均匀、人力成本高等问题,该文设计了一种基于ARM(advanced RISC machine)和GPS/INS(global positioning system/inertial navigation system)组合导航的多功能全自动河蟹养殖作业船导航控制系统。该系统由明轮驱动船、ARM主控制器、GPS/INS组合导航装置等组成。为降低传统的基于有限目标点航道位置计算方法的复杂度并减小船体偏离航道的误差,该文提出了一种基于实时插点的航道位置计算方法,实时地解算出当前时刻的目标位置,并设计了相应的转弯及航道切换策略。针对明轮船具有非线性、大时滞、欠阻尼的运动特点,设计了基于模糊PID(proportion integration differentiation)的航向、航速双闭环运动控制算法;基于嵌入式Linux操作系统,设计了船载子系统软件,并编写了上位机监控程序对船载子系统的运行状态进行实时监控。利用河蟹养殖作业船试验平台进行了航速及自动导航试验,并对有限目标点和实时插点的航道位置计算方法的控制效果进行了对比。试验结果表明:船体速度响应较快,超调量不超过5%,稳态误差可控制在3%以内;采用有限点的航道位置计算方法时,船体在转弯与直行时偏离航道的最大误差分别为2.12和1.52m;采用实时插点的航道位置计算方法时,船体在转弯与直行时偏离航道的最大误差分别为0.36和0.09m,分别下降了83.02%和94.08%,船体的控制精度得到了全面的改善。该文可以为多功能河蟹养殖作业船的研究提供重要参考。     

线性时变模型预测控制器提高农业车辆导航路径自动跟踪精度

为提高农业车辆导航路径自动跟踪精度,提出一种基于线性时变模型预测控制的路径跟踪方法。该方法将农业车辆非线性运动学模型线性化和离散化处理,作为控制器预测方程;建立以系统控制增量为状态量的目标函数,为防止无可行解,引入松弛因子;设计系统控制量、控制增量和状态量约束条件,并将目标函数求解转为带约束的二次规划问题;采用内点法进行求解,将求得的控制输入增量第一个元素作用于系统;重复以上过程,实现优化控制。基于Matlab/Simulink平台进行了模型预测控制器设计,并分别进行了导航坐标系下的直线和圆形路径跟踪试验。结果表明,所设计的控制器能够实现直线路径的完全跟踪(误差始终为0);跟踪圆形路径时,1 m/s时的横向平均跟踪误差为7.5 cm,3 m/s时的横向平均跟踪误差为10 cm;整个跟踪过程,前轮转角始终被限定在约束范围内。不同控制器参数下的仿真结果表明,增大预测时域和控制周期能够减小跟踪误差和前轮转角变化幅度,控制时域的变化对控制器路径跟踪响应速度影响较小。同时基于设计的模型预测控制器进行了场地试验。结果表明,试验小车以1m/s的速度跟踪直线路径时,横向最大误差均值为1.622 cm,横向平均误差均值为0.865 cm;跟踪圆形路径时,当行走速度低于1 m/s时,横向最大误差小于10 cm。