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农业车辆自动控制系统是一种重要的车辆导航系统,本文从转向机构以及控制方面阐述了农业车辆导航系统中控制技术的研究进展情况,且分析了3种基本转向方法。 相似文献
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为评价农业自动导航系统的稳定性和导航精度,大量的田间试验必不可少。若采用拖拉机、联合收获机等大型农业机械进行导航试验测试,在机械日常维护、控制系统开发及试验材料准备等方面的成本较高。为此,以易于操作的四轮电动车为车辆原型研制了用于农业自动导航系统测试的移动试验平台,其自动转向系统以直流电机为动力源,采用精密电位计测量前轮转向角。自动巡航系统由速度控制器监测实际车速,利用数字PID算法控制驱动电机的输出,保证试验平台以设定车速行驶。为便于接收导航系统的控制指令,基于CAN总线通信网络对各子系统进行模块化设计,预留CAN总线通信控制接口。试验测试表明:转向控制的角度分辨率小于0.4°、控制误差小于1.0°,自动巡航的速度控制误差小于0. 3m/s,控制精度和稳定性满足农业自动导航系统测试的基本要求。 相似文献
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随着农业智能化的发展,自动驾驶农机与农业机械设备越来越多。本文结合农业机械设备自动转向控制系统的结构和性能,分析了农业机械设备的自动转向控制方法,设计并测试了综合自动转向集成装置控制器。仿真结果表明,当主电机发出目标角度时,自动转向控制装置可以稳定可靠地控制转向,具有良好的实现效果;对速度进行测试,从同一角度测试低、中、高角度速度的控制效果。结果表明,喷雾机可平稳、可靠到达目的地,且速度合理科学。 相似文献
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路径跟踪是无人驾驶技术的重要组成部分,是实现铰接转向车辆准确平稳自主行驶的关键,对提高铰接转向车辆在农业、林业、矿山及建筑等行业的作业效率和安全性具有重要意义。车辆模型构建、控制算法设计和算法验证评估是路径跟踪控制研究的基础,围绕这3方面阐述了铰接转向车辆路径跟踪控制研究的进展。首先回顾了铰接转向车辆的几何学模型、运动学模型和动力学模型,并讨论了各类模型在路径跟踪控制研究中的适用场景及局限性;在此基础上,阐述了铰接转向车辆路径跟踪控制算法的研究现状,对比并总结了每种算法的优缺点及适用范围,并进一步归纳了算法的验证与评估手段;最后展望了铰接转向车辆路径跟踪技术未来的研究重点及方向:考虑车辆动力学因素及模型参数动态时变特性的车辆建模研究;融合各类算法适应性并结合智能算法的多工况自适应控制算法设计;标准化、流程化的高保真仿真场景开发及集成准确性、稳定性、安全性等多性能的评估方法研究。 相似文献
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介绍了履带车辆由拉杆式转向操纵机构改为由方向盘控制的转向操纵机构的原理、方案和组成,试验证明该系统能很好地满足履带车辆的转向和行驶。 相似文献
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汽车转向系统发展趋势 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了汽车机械转向系统、液压动力转向系统、电控液压动力转向系统、电动助力转向系统、四轮转向系统、主动前轮转向系统以及线控转向系统,并介绍了转向系统的发展趋势,指出转向系统与其他系统的集成控制是未来的发展方向。 相似文献
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介绍了履带车辆由拉杆式转向操纵机构改为由方向盘控制的转向操纵机构的原理、方案和组成,试验证明该系统能很好地满足履带车辆的转向和行驶. 相似文献
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针对某车型电动助力转向系统转向力发涩及转向回正残余角偏大的问题,利用实车测试及理论计算对转向系统摩擦进行了分析。根据分析结果,采用降低电动转向管柱摩擦及优化助力曲线等措施进行控制。通过对比优化前后的转向力及回正残余角,证明所采取的措施有效。 相似文献
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在建立了汽车主动悬架与转向系统集成控制模型的基础上,应用LQG控制理论,设计了汽车主动悬架与转向系统LQG集成控制器,并进行了试验仿真,实现了对质心侧偏角、车身横摆角速度、车身垂直加速度、车身俯仰角的集成控制。与被动悬架和转向系统、主动悬架与转向系统单独控制相比,汽车的平顺性、操纵稳定性和安全性都有了显著改善,为汽车底盘集成控制研究提供了依据。 相似文献
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自主行驶履带车辆转向制动操纵技术研究 总被引:1,自引:1,他引:0
为实现某型履带车辆的自主驾驶,对车辆自主驾驶中的转向制动操纵技术进行了研究。根据原车转向制动装置的结构和工作原理,分析了电控气动转向制动操纵系统的设计要求,设计了电控气动转向制动操纵系统,并介绍了该系统的工作原理。运用此系统对原车进行自主化改造,并进行了实车试验,实车试验证明电控气动转向制动操纵系统能够很好地满足该型履带车辆行驶的转向、制动要求。 相似文献
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在转向系统中,由于电子技术的发展,驾驶的安全性和舒适性的需求不断提高。以控制转向技术为核心,以智能车辆动态控制为目的的综合车辆控制系统得到了发展,而这种转向技术是与车辆的动态制动以及驱动系统相匹配的。本文介绍的是最新转向系统的技术及发展趋势。 相似文献
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电子差速履带车辆转向转矩神经网络PID控制 总被引:2,自引:0,他引:2
根据电子差速履带车辆转向动力学和运动学分析,提出一种电子差速履带车辆转向转矩模拟神经网络PID(ANNPID)控制策略,由双电动机转向转矩协调控制、ANNPID控制和感应电动机转矩控制组成.通过建立双感应电动机独立驱动履带车辆电子差速转向控制系统,实现基于ANNPID控制的转向转矩协调分配和基于模型参考自适应控制(MRAC)的感应电动机间接磁场定向(IFOC)转矩控制.采用该策略,在不同转向半径的行驶转向工况、0.5B半径转向工况和中心转向工况下的实车试验结果表明,低速转向具有较好的操控性能. 相似文献