基于改进纯追踪模型的农机路径跟踪算法研究

为提高农机作业时直线行驶的精度,提出了一种基于改进纯追踪模型的农机路径跟踪算法。在建立了运动学模型和纯追踪模型的基础上,对农机直线跟踪方法进行研究;针对GPS导航精度易受噪声干扰的问题,通过卡尔曼滤波对航向误差以及横向误差进行了平滑处理,以获取更高精度的航向误差和横向误差;为提高纯追踪模型的自适应能力,以横向误差和航向误差的均方根误差为基础,构建适应度函数,并设计了权重函数,采用横向误差作为主要决策参数,通过粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法实时确定纯追踪模型中的前视距离;为使粒子群减少计算时间、尽快进行局部搜索,对PSO算法中惯性权重系数进行了改进。以东方红1104-C型拖拉机为试验平台,设计了农机自动导航控制系统,进行了农田播种试验。结果表明:当农机行驶速度为0.7 m/s时,采用基于改进纯追踪模型的农机路径跟踪算法,直线跟踪的最大横向误差为0.09 m;当行驶距离超过5 m后,最大横向误差为0.02 m,该算法能够有效地提高农机作业时的直线行驶精度。     

基于改进型纯追踪模型的温室AGV运输平台路径追踪

提出了一种基于改进型纯追踪算法的AGV运输平台路径追踪方法。在平台前后安装双排红外反射式光电传感器,以获取车体相对于引导线的横向偏差和航向偏差;根据偏差程度动态确定纯追踪算法的前视距离,提高了路径跟踪的精度;构建了平台运动学模型,将车体的位姿偏差信息最终转化成左右车轮的速度。仿真和实车试验表明:该方法能够解决不同初始状态的移动平台路径追踪问题,在稳定状态下,其偏差在±20mm之间,满足温室内狭窄空间的循迹运输需求。     

基于改进粒子群优化模糊控制的农业车辆导航系统

以采用机器视觉导航的农业车辆为研究对象,提出了一种基于改进粒子群优化自适应模糊控制的农机导航控制方法。建立了车辆2自由度转向模型和视觉预瞄模型,对车辆横向控制进行状态描述。对粒子群算法进行了改进,提高了粒子群算法的收敛速度,降低了算法计算时间。构建了自适应模糊控制器,在模糊控制器中引入加权因子,以横向偏差和航向偏差时间误差绝对值积分(ITAE)之和作为系统目标函数,通过粒子群算法计算得到最优加权因子,进而调整控制规则实现导航车辆的自适应控制。仿真和导航试验结果表明,提出的控制方法可以迅速消除横向误差,具有超调量小、响应速度快等特点,既保留了模糊控制算法的优点,又提高了系统控制品质。在相同参数条件下,与常规模糊控制相比,改进模糊控制算法导航精度显著提高。当车速为0.8/s时,直线路径跟踪最大横向偏差不超过4.2 cm,曲线路径跟踪最大横向偏差不超过5.9 cm,能够较好地满足农业车辆导航作业要求。     

基于粒子群算法改进的轮式收获机纯追踪模型的路径跟踪研究

为满足轮式收获机地头收获路径跟踪精度要求，本研究提出了一种基于粒子群改进的带有预测特性的纯追踪路径跟踪算法。建立了轮式收获机运动学模型，推导了基于轮式收获机运动学模型的纯追踪路径跟踪算法。以收获机航向误差和横向误差为基础，构建了带有预测特性的隶属度函数，采用权重系数自适应方法，通过粒子群优化（PSO）算法，实现了实时动态确定最优前视距离。以玉米收获机为试验平台，开展了直线路径跟踪路面试验与“8”字曲线路径跟踪路面实验，试验结果表明：在1.5m/s速度时，直线路径跟踪的最大横向误差为4.39cm，最大航向误差为2.31°。在1m/s时，曲线路径跟踪的最大横向误差为5.24cm，最大航向误差为2.41°。试验结果表明本文设计改进的路径跟踪算法对直线路径及曲线路径都具有良好的路径跟踪效果，满足轮式收获机田间作业要求。     

基于模糊自适应纯追踪模型的农业机械路径跟踪方法

为了提高农业机械自动导航控制系统的精度,提出了一种基于模糊自适应纯追踪模型的农业机械路径跟踪方法.该方法基于纯追踪模型进行农业机械路径跟踪控制,结合农业机械运动学模型来确定车轮期望转向角;采用模糊自适应控制在线自适应地确定纯追踪模型中的前视距离,提高了路径跟踪的精度.农业机械的路径跟踪实验结果表明,路径跟踪的最大误差不超过10 cm,平均误差小于5 cm,完全满足农业机械的作业要求,验证了提出方法的可行性和有效性.     

基于履带式联合收获机转向特性的局部跟踪路径规划

为降低履带式联合收获机导航路径跟踪转向控制频率和提高控制系统的稳定性,提出了一种预瞄-切线局部跟踪路径动态规划算法。规划的局部跟踪路径由平滑连接的两段弧线组成,第1段圆弧由收获机当前位姿与1/2横向偏差线上的预瞄点确定,第2段圆弧由收获机在1/2横向偏差线的实际位姿与期望路径的几何关系确定;基于收获机实际转向运动特性建立了相适应的转向控制模型,左转、右转控制模型拟合的决定系数R2分别为0.978、0.980。田间直线导航跟踪对比试验表明：当前进速度为0.4、0.8m/s时,横向偏差的标准差分别为0.0489、0.0507m,航向偏差的标准差分别为3.94°、4.66°,转向控制次数分别为19、12次;与传统纯追踪算法相比,横向偏差的标准差分别减小19.04%、31.30%,航向偏差的标准差分别减小25.94%、9.16%,转向控制次数分别减少47.22%、42.86%。本研究可为履带式农机车辆导航控制器设计提供参考。     

自动导航插秧机路径跟踪系统稳定性模糊控制优化方法

为了提高自动导航插秧机路径跟踪系统的稳定性,提出了一种利用模糊控制调整纯追踪模型前视距离的路径跟踪方法。在考虑自动转向系统一阶惯性环节的情况下,建立插秧机运动学模型,分析了在跟踪直线时纯追踪模型的稳定性条件;基于此稳定性条件,以速度和横向偏差为输入,以前视距离为输出,建立模糊控制模型实时调整纯追踪模型的前视距离;以洋马VP6E型水田插秧机为实验平台对所提出方法进行了实验验证,结果证明,该方法能有效提高路径跟踪系统的稳定性。     

基于变前视距离的四轮同步转向农机改进纯跟踪控制

路径跟踪控制是提高自主导航系统控制精度的关键。针对在复杂农田作业环境下转弯时纯跟踪算法跟踪精度不高的问题,本文提出了一种基于改进纯追踪模型的四轮同步转向农机路径跟踪控制算法。建立了基于四轮同步转向农机的运动学模型和纯跟踪模型,在此基础上考虑航向误差得到改进纯跟踪模型,进行RTK定位坐标修正,根据量化误差的评价函数搜索前视区域最优目标点,得到最优前视距离。本文算法能实时确定四轮同步转向农机改进纯跟踪模型中的前视距离,使航向误差和横向误差最小化,实现目标点的自适应优化。仿真结果表明,本文方法转弯时平均绝对横向误差减至0.035m,平均绝对航向误差减至0.212°;水田实验结果表明,当四轮同步转向农机作业速度为3.6km/h时,四轮转向农机轨迹跟踪平均绝对横向误差减至0.109m,平均绝对航向误差减至2.799°,转弯跟踪精度显著提高。     

基于模糊控制的纯追踪模型稳定性改善方法

为了提高自动导航插秧机路径跟踪系统的稳定性,提出了一种利用模糊控制来调整纯追踪模型前视距离的路径跟踪方法。在考虑自动转向系统一阶惯性环节的情况下,建立插秧机运动学模型,分析了在跟踪直线时纯追踪模型的稳定性条件;基于此稳定性条件,以速度和横向偏差为输入、前视距离为输出,建立模糊控制模型来实时调整纯追踪模型的前视距离;以洋马VP6E型水田插秧机为实验平台验证了本文提出的方法,结果证明该方法能有效提高路径跟踪系统的稳定性。     

基于改进纯追踪模型的温室采摘运输自动跟随系统

基于Kinect体感感应技术,设计了一套温室果蔬采摘运输自动跟随平台。通过体感感应系统获取图片上像素点的深度信息,结合图像处理算法,逐行扫描确定人体图像并实时获取人体骨骼信息,计算了人体当前的三维坐标并记录人体走过的路径轨迹。系统采用自调整函数对路径进行优化,避免了剧烈转向行为,并对优化后的路径以模糊算法动态确定纯追踪模型的前视距离,从而实时调整转向和转角,实现了精准跟随和稳定跟随。试验结果表明,该跟随系统能在避免剧烈转向的前提下以较高的精度跟随,横向最大跟踪偏差不超过10.0 cm,最大深度偏差为5.5 cm,且系统性能不受光照条件影响,满足温室采摘运输要求。     

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。     

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。     

基于北斗的农业机械立体视觉辅助导航系统设计

为提高农机在果园复杂环境下作业精度，降低驾驶员劳动强度，设计了精准辅助导航系统。通过北斗差分定位设备获取农业机械的经纬度、航向角度以及行驶速度等数据，根据农田信息规划出全局行驶路径，实时计算农业机械行驶过程中的航向偏角、行驶距离和耕作面积并绘制行驶轨迹，根据观察航向偏角和行驶轨迹，驾驶员来修正作业机械使农机按规划路径行驶。系统采用基于红外散斑的深度立体视觉相机，降低自然光线限制，以此获取农业机械前方深度图像，根据视觉算法对图像中的作物或障碍加以检测，并计算其到农业机械和路径中心线距离，判断是否需要避障并提示驾驶员应调整方向，当调整方向进行避障后返回到已规划路径继续行驶。试验结果表明，辅助导航系统在直线行驶试验时横向行驶最大偏差小于5 cm，能够辅助驾驶员按规划路径精准行驶；基于立体视觉的障碍检测测距误差范围在4%以内，且处理每帧图像耗时最大为40 ms，实时性很高，能高效辅助驾驶员进行精确避障。      

基于EKF的农机智能体自主导航算法研究

为获得更加准确、全面、实时的农田障碍物信息,提高农业机械智能体自主导航定位的精度,提出一种基于北斗系统和视觉导航的组合定位方法。针对农田环境,选择BDS、视觉CCD为外部传感器,设计一种基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的数据融合算法,该算法融合了BDS和视觉传感器数据,实时定位农机智能体的位置。系统通过对导航角度和行驶进度进行跟踪,完成绝对定位。通过机器视觉图像处理,获取导航基准和作业目标信息,完成相对定位。通过试验验证该算法的有效性,并通过卡尔曼滤波算法(KF)的成果进行对比分析。结果表明：滤波后的路径更平滑,抖动偏差减小,坐标数据比KF滤波结果更稳定、更平滑。此外,距离的平均误差可以从滤波前的0.119 5 m降低到滤波后的0.07 0 m,有效地降低了过程噪声。且位置偏差在±0.1 m以内,精度较高,提升了农机智能体自主导航的定位精度。     

农业装备自动控制技术研究综述

随着信息与控制理论的发展，自动化控制技术在农业装备领域广泛应用，促进农业生产的智能化、现代化与规模化。运动控制和作业控制是智能农机自动控制技术的两大核心内容，为无人农机在复杂环境下的高精度自主导航安全行驶和精准作业提供保障。速度控制与转向控制是智能农机运动控制的基础，导航跟踪控制是智能农机运动控制的主要内容。本文阐述了智能农机速度控制与转向控制的研究进展，总结归纳了基于几何模型、基于运动学模型和不依赖于模型的自动导航跟踪运动控制方法。然后，着重分析了智能农机在耕、种、管、收等各环节的作业机构控制以及多机协同作业控制方法。最后，指出构建更加精准的农机数学模型，研究面向复杂场景的先进底盘运动控制技术，发展人工智能与控制理论深度融合的农机控制技术以及提升农机农艺相结合的多机协同控制技术是未来智能农机自动控制技术的发展方向。     

四轮转向喷杆喷雾机平移换行导航控制系统设计与试验

针对传统喷杆喷雾机在转弯、换行过程中调头空间有限、转向半径大、易碾压作物等问题，提出了一种可利用车辆平行移动来实现换行作业的控制方法。基于平移换行方式设计了四轮转向喷杆喷雾机的导航控制系统，该控制系统采用RTK(Real time kinematic)定位模块和姿态传感器进行组合导航，以喷雾机位置信息和姿态信息作为输入，在四轮转向运动学模型基础上，结合运动学解算实现了喷杆喷雾机非转弯调头换行的自动导航跟踪控制，根据喷雾作业要求设计了基于有限状态机的自动作业策略。开展了传统PID(Proportion integration differentiation)控制器与单神经元PID控制器的实地对比测试。在常规方形硬质平整地块试验时，搭载常规PID控制器的喷雾机在平移换行过程中的最大跟踪偏差、平均绝对偏差为7.63、4.27 cm,而搭载单神经元PID控制器的喷雾机在平移换行过程中的的最大跟踪偏差、平均绝对偏差为6.48、3.24 cm。在常规方形田间地块试验时，搭载常规PID控制器的喷雾机在平移换行过程中的最大跟踪偏差、平均绝对偏差为11.01、6.66 cm,而搭载单神经元PID控制器的...