久保田插秧机的GPS导航控制系统设计

将计算机技术、传感器技术、GPS技术和数据通讯技术等集成和融合,在久保田插秧机上开发了基于DGPS和电子罗盘的导航控制系统.论述了导航控制系统的结构和工作原理,提出了一种利用航向跟踪实现路径跟踪的控制方法.仿真和试验结果表明,该控制方法简单有效,导航控制系统可以控制插秧机按预定的路线行走.速度为0.75 m/s,直线路径跟踪时,平均误差0.04 m,最大误差0.13 m;速度为0.33 m/s,圆曲线路径跟踪时,平均误差0.04 m,最大误差0.087 m.     

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.     

履带式油菜播种机模糊自适应纯追踪控制器设计与试验

针对在丘陵山区小田块中大型农业机械运移不便、作业效率不高和田头调头操作受限等问题,设计了一种针对轻简履带式车辆的基于运动学模型和几何模型的模糊自适应纯追踪控制器。以轻简履带式油菜播种机为研究平台,结合北斗RTK构建了一套自动导航作业系统,根据播种作业需求采用有限状态机设计了田间自动导航作业控制策略。开展了模糊自适应纯追踪控制器与纯追踪控制器的仿真及实地对比试验。仿真结果表明,与纯追踪控制器相比,模糊自适应纯追踪导航控制器具有上升时间短和超调小等特点。水泥路面试验表明,当行驶速度为0.8m/s时,模糊自适应纯追踪控制器最大跟踪偏差为0.039m,平均绝对偏差为0.018m。在旱田路面前进速度0.5、0.8、1.2m/s下,直线导航跟踪最大跟踪偏差分别不大于0.082、0.086、0.092m,平均绝对偏差分别不大于0.031、0.032、0.034m。并对自动导航作业系统进行试验,试验结果表明,所设计的导航控制器直线跟踪稳定,满足丘陵山区小型田块油菜播种要求。     

农机导航自校正模型控制方法研究

针对运动学模型中的近似条件对模型控制方法曲线路径跟踪精度的影响,提出了一种农机导航自校正模型控制方法。该方法采用模型控制方法设计控制律,并采用模糊控制方法自适应地在线调节模型控制律的控制量。农业机械的路径跟踪实验结果表明,该方法既保留了模型控制方法在直线路径跟踪方面的优点,又弥补了模型控制方法在曲线路径跟踪方面的缺陷。当速度为1.0 m/s时,直线路径跟踪最大横向偏差小于0.064 9 m,曲线路径跟踪的最大横向偏差小于0.185 7 m。     

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。     

基于机器视觉的农业车辆路径跟踪

简述了一种基于机器视觉的农业车辆自动导航系统.提出了直线检测算法,显著降低了内存需求和时间消耗;以横向偏差和航向偏差作为输入量,构建了二维模糊决策器,对期望前轮转角进行决策;构建了基于PID的转向控制器,实现前轮转向控制,并采用简化的两轮车运动学模型进行了仿真.仿真和实验结果表明,该导航系统可以有效地实现直线路径跟踪.当车速为0.3m/s时,最大跟踪横向偏差不超过5cm,平均偏差不超过2cm;当车速为0.6m/s时,最大跟踪横向偏差不超过8cm,平均偏差不超过4cm.     

基于RTK-BDS的果园农用车辆自主导航系统研究

根据果园农用车辆作业需求,设计了一种基于RTK-BDS的自动导航控制系统。利用卡尔曼滤波技术提高了RTK-BDS在果园应用中的定位精度,同时将模糊控制与纯追踪模型相结合,设计了果园农用车辆直线跟踪导航控制器,并进行了追踪仿真和田间试验。结果表明:当果园农用车辆前进速度为0.5m/s时,最大横向误差不大于0.086m,平均误差不大于0.036m。     

基于ISO 11783的拖拉机导航控制系统设计与试验

基于ISO 11783标准构建了拖拉机自动导航控制系统,系统包括5个电子控制单元(ECU),其中转向ECU节点可以根据从总线上接收到的转向指令来控制前轮转向.对自动导航控制系统的网络服务性能进行了分析,并进行了使用该系统的拖拉机直线路径跟踪试验.试验表明,基于ISO 11783的拖拉机自动导航控制系统能满足实时性要求,并能较好地实现路线跟踪,直线跟踪最大横向偏差为11cm.     

基于ISO 11783的拖拉机导航控制系统设计与试

基于ISO 11783标准构建了拖拉机自动导航控制系统,系统包括5个电子控制单元（ECU）,其中转向ECU节点可以根据从总线上接收到的转向指令来控制前轮转向。对自动导航控制系统的网络服务性能进行了分析,并进行了使用该系统的拖拉机直线路径跟踪试验。试验表明,基于ISO 11783的拖拉机自动导航控制系统能满足实时性要求,并能较好地实现路线跟踪,直线跟踪最大横向偏差为     

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.     

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。     

多源传感器信息融合的农用小车路径跟踪导航系统

为解决四轮独立驱动农用小车在设施农业和畜牧业的物料运输和信息采集中的导航及控制问题,构建了农用小车导航控制系统,优化配置多个传感器,提出了基于CCD图像传感器、加速度计、电子罗盘及超声波等多传感器信息融合的导航控制方法。通过CCD获取标识路径信息,通过加速度计、电子罗盘获取小车姿态信息,通过超声波传感器判断障碍物,并给出路径特征提取、识别、多源信息融合自主导航控制和超声避障等算法,实现了小车的路径跟踪的导航控制,实验结果表明构建的导航控制系统及导航控制方法正确、有效。     

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。     

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。     

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。     

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。