池塘养殖船自动导航系统的设计与研究

设计了一种基于超声波测距仪和电子罗盘组合的池塘养殖船自动导航系统,对系统的传感器组合导航方式进行了介绍,分析了系统的硬件结构,制定了基于PI算法的直线路径纠偏的算法,将自动导航技术应用在池塘养殖领域。在构建的平台上进行了测试实验,结果表明:基于PI算法、传感器组合导航算法的自动导航系统能够有效地纠正偏差,自动导航的总体精度控制在合理范围内。     

基于BDS的果园施药机自动导航控制系统

根据果园施药机自动导航喷药作业需求,设计了一种基于北斗卫星导航系统(BDS)的施药机自动导航控制系统。该系统主要包括RTK-BDS接收机、导航控制器、转向控制器、电控气动转向系统和三轴电子罗盘。其中转向控制器、电控气动转向系统和三轴电子罗盘构成转向角闭环控制回路,该回路可根据导航控制器发送的施药机期望转向角实现转向角的随动控制。将施药机的运动学模型和纯追踪模型相结合,设计了施药机直线跟踪导航控制器,输入为位置坐标和方位角,输出为期望转向角。针对果园地形特点对施药机进行了导航路径规划,并在果园进行现场试验。试验结果表明:所设计的导航控制系统,在施药机行进速度为2 km/h时,直线跟踪最大误差不大于0.13 m,平均跟踪误差不大于0.03 m,能满足果园自动导航作业精度要求。     

基于最优控制的导航拖拉机速度与航向联合控制方法

为提高自动导航拖拉机工作效率和作业质量,以自动变速系统和自动转向系统为硬件支撑,结合最优控制理论,设计了基于速度和转向角的双参数最优控制算法.针对耙地作业要求,设计了直线路径跟踪与地头转弯路径跟踪控制器,运用Matlab软件对所设计的控制器进行了仿真分析,通过田间试验对所设计的控制器进行了验证.试验结果表明:控制器的横向偏差小于0.12m,航向偏差小于1.1°,速度偏差小于0.2 m/s,满足自动导航作业要求.     

以角速度为转向动作反馈的拖拉机自动导航控制系统

针对传统农机导航控制系统中转向角度传感器安装麻烦、可靠性较低的缺点,采用角速度计作为拖拉机转向动作的反馈传感器,结合拖拉机加装的基于CAN总线结构的导航控制装置,设计了串级PID自动导航控制系统,内环PID控制器用于转向控制,外环PID控制器用于路径跟踪控制。由于角速度计噪声误差较大,为避免对角速度的积分运算引起误差持续累积增大,角速度计的测量数据仅直接用作内环PID控制器的反馈;外环PID控制器的控制量也设计为角速度值。因此,在以转向角为控制量的比例控制算法基础上,本文又推导、设计了以角速度为控制量的外环PID控制算法。路面实验结果表明,本文设计的以角速度为转向动作反馈的拖拉机自动导航控制系统,直线路径的稳态跟踪误差平均值约为4.1cm,误差绝对值最大为12.9cm,验证了角速度计在农机导航控制系统中应用的可行性及所提控制方法的正确性。     

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。     

基于模型预测的插秧机路径跟踪控制算法

为了提高自动驾驶插秧机路径跟踪更高频的控制,本文提出一种基于模型预测的路径跟踪控制方法。以模型预测算法为基础设计自动驾驶控制器,通过简化农机车辆模型、线性化运动学方程、制定约束量,实现以当前状态量p=(x,y,θ)预测下一时刻的车辆状态,控制自动驾驶插秧机沿参考路径行走。通过在Matlab中建立仿真模型验证控制器的可行性,结果表明：直线路径跟踪横向偏差小于0.02m,航向偏差小于0.08°,曲线路径横向偏差平均值为0.022m、航向偏差平均值为0.699°,可用于实车试验。另外,以水稻插秧机为试验平台,通过设置不同车速验证算法的鲁棒性,直线路径跟踪平均横向、航向偏差分别为0.021m、6.187°,曲线路径跟踪平均横向、航向偏差分别为0.450m、10.107°,可满足自动驾驶插秧机路径跟踪精度及实时性需求,为农机路径跟踪控制研究提供了参考。     

基于曲柄滑块机构原理导航的农业机器人设计

研究开发了一种自动导航果园用履带式移动机器人,作为果园精细化作业的移动平台.机器人采用基于曲柄滑块机构原理的导航方式,以导航机构检测的姿态角和位置角作为输入量设计了模糊PID控制器.试验表明,机器人以0.15m/s的速度直线行走时,最大跟踪误差小于0.02m;机器人转弯半径为2m时,最大跟踪误差小于0.05m.     

基于Mission Planner的多功能水产养殖作业船自主导航控制系统设计与实现

针对目前市场对水产养殖产品需求日益旺盛,而水产养殖设备自动化程度低、人工成本高等问题,设计一种基于Mission Planner开源地面站和GNSS(Global Navigation Satellite System)结合的多功能自主导航水产养殖作业船。该系统装置由明轮动力船、APM控制器、Mission Planner地面测控等系统组成。作业船有手动和自动导航两种控制模式,可以实现巡线、增氧、投饵、施药、水质监测等功能。在自动导航模式下,利用Mission Planner地面测控系统的通信模块、地图模块、数据保存模块和数据交互模块,可以实现无人船的航迹点路径规划、目标点读取、创建巡线任务以及显示作业船位置和航行轨迹等功能,规划船体指定的作业航线,实现全水域自主航行作业。使用该作业船进行GNSS—GPS北斗系统定位和作业船自动导航对比试验,系统试验结果表明作业船的定位误差控制在30 cm以内,自动导航模式下船体在转弯与直行时偏离航道的最大误差分别为0.37 m和0.09 m,基本符合实际作业的精确度和安全性要求。本文可为今后开展全自动水产养殖技术设备的研发提供理论和实践参考。     

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。     

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.     

果园移动机器人曲线路径导航控制

为实现移动机器人在果园非结构化环境下的自动行走,对果园移动机器人在复杂环境中的导航控制进行了研究。利用激光扫描获取果树位置信息,提出了一种果园环境下曲线导航路径的拟合算法;构建了以横向偏差和航向偏差为输入的模糊控制器;实现了移动机器人在曲线路径中的自动行走。机器人以0.54 m/s的速度沿正弦曲线行走,最大横向偏差为0.40 m,平均偏差为0.12 m。试验结果表明该系统路径拟合和导航控制算法性能良好。     

基于DGPS与双闭环控制的拖拉机自动导航系统

以东方红X-804型拖拉机为平台,设计了一种基于RTK-DGPS定位和双闭环转向控制相结合的自动导航系统,研究提高农业机械导航控制精度的方法。阐述了导航系统整体设计方案,以RTK-DGPS和AHRS500GA分别提供位置信息和辅助修正信息实现准确定位,以电控液压转向系统实现转向控制。分析了整体控制的策略,建立了路径跟踪的传递函数模型,阐述了双闭环转向控制算法的建立过程,以及控制器的硬件实现。试验结果表明:GPS定位数据经过校正后,平均偏差降低至0.031 m;双闭环控制算法提高了自动转向系统性能,稳态时方波信号以及正弦波信号的跟踪误差平均值为0.40°;在拖拉机田间作业跟踪过程中,路径跟踪误差平均值不超过0.019 m,转向轮偏角跟踪误差平均值为0.43°,标准差不超过0.041 m。     

植物工厂中移动平台导引系统的路径校正控制方法研究

在植物工厂的物料自动化运送中,自动导航系统非常重要。为此,针对移动平台在行驶过程中出现偏离误差较大的问题,采用磁感应传感器搭建导航系统,并对采样信号进行插值处理,并采用模糊控制方法。通过Simulink对信号采集过程进行仿真分析与优化,得到了较为合理的模糊控制算法,建立了一套路径校正的系统。利用STM32系列单片机搭建了控制系统,并进行了道路行驶试验。试验结果表明:该系统能够对行驶路径进行校正和追踪,模糊校正的直线行驶能力提高了20.13%,稳定性提高了17.24%,均值直线行驶偏差μ控制在5 mm以内,具有较高的精度和稳定性。     

基于视觉导航和RBF的移动采摘机器人路径规划研究

为了提高采摘机器人自主导航和路径规划能力,提出了基于计算机视觉路径规划和RBF神经网络自适应逼近算法的导航方法。使用图像分割、平滑处理和边缘检测技术,根据图像像素灰度值确定了导航线的位置,利用逐行扫描的方法得到了导航离散点。路径规划和跟踪使用RBF神经网络逼近算法,通过逼近误差和权值控制路径跟踪的精度,系统响应的执行端使用液压伺服系统,提高了机器人自主导航的精度。以黄瓜采摘作为研究对象,在日光温室对机器人采摘作业进行了测试,通过测试得到了RBF神经网络的路径跟踪误差曲线。测试结果表明:机器人可以很好地逼近跟踪规划路径,其计算精度较高,跟踪效果较好。     

基于路径规划与跟踪的自动泊车系统研究

为了降低泊车系统控制器的建模难度,更好地完成自动泊车操作,提高泊车控制器对环境的适应能力,通过对自动泊车流程和控制进行研究,采用路径规划与跟踪方法,设计了一种自动泊车系统。     

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。     

插秧机导航路径跟踪改进纯追踪算法

插秧机田间行驶路径包括直线作业段和地头曲线转弯段,因此需要对传统的纯追踪算法进行改进,使其满足曲线路径跟踪。以约翰迪尔Starfire3000型接收机、GS2630型显示器和ATU200型电动方向盘为主要硬件设备,针对给定的曲线路径,提出了一种路径跟踪控制算法,并通过模型仿真和田间试验相结合的方法,对该导航控制算法进行了验证分析。该导航控制算法首先根据车辆速度和路径弯曲程度来动态调整前视距离,其次在利用预见控制求得车辆目标点的基础上,利用改进的纯追踪算法设计控制器,最后按照插秧机作业时的路径进行仿真和试验。试验结果表明,车辆以1 m/s的速度行驶且在转弯半径为0.9 m时,最大跟踪误差可控制在0.159 m以内。