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。     

一种网络算法下的自动插秧机可行性设计

为实现自动插秧机工作过程的可行性,基于网络算法设计一种能够进行前视距离追踪的插秧机自动导航算法。通过建立插秧机运动过程数学模型,建立插秧机直线跟踪过程稳定条件,并以速度和插秧机行走偏差数据为输入参数,以插秧机前视距离为输出参数,建立插秧机前视追踪距离控制算法模型。试验验证表明:该插秧机前视距离追踪控制算法能够有效提高插秧机导航追踪系统稳定性,为自动插秧机的稳定导航可行性提供参考依据。     

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.     

改进纯追踪模型的插秧机导航路径跟踪算法

关于纯追踪模型跟踪算法的研究很多,但大都集中在直线路径跟踪方面。由于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。本研究以约翰迪尔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。该导航控制算法的具体步骤如下: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。试验结果为:车辆以1m/s的速度行驶且在转弯半径为0.9m时,最大误差可控制在16cm以内。     

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。     

基于动态前视距离纯追踪模型的温室农机路径跟踪研究*

为提高温室内智能农机自动导航的路径跟踪精度,提出一种基于粒子群算法的纯追踪模型动态前视距离确定方法及其路径跟踪控制方法。利用超宽带(UWB)模块和电子陀螺获取温室内智能农机的位置偏差和航向偏差;为提高纯追踪模型的自适应能力,对农机位姿偏差进行定量分析并根据位姿偏差程度构建适应度函数,通过粒子群优化(PSO)算法实时确定纯追踪模型中的最优前视距离,为提升算法求解效率对惯性权重系数进行改进;根据农机位姿偏差程度构建速度控制函数对农机进行变速控制。样机试验结果表明:在3种初始状态下的直线路径跟踪时,平均偏差均值为24.4 cm,稳态偏差平均值为4.3 cm,导航时间平均值为13.2 s,稳定距离平均值为318.1 cm。路径跟踪的各项指标均优于同等条件下的恒速固定视距试验。     

基于两阶段纯追踪模型的农用车辆路径跟踪算法研究

针对车辆自身加工、装配误差及轮胎侧滑等因素导致理论转向运动模型与实际转向运动模型不一致的情况，基于最小二乘法对车辆进行了转向运动模型辨识，得到了不同设定线速度下的转向运动模型。同时，为解决常规纯追踪算法计算得出的部分控制量无法使车辆转向系统作出响应，造成路径跟踪精度下降问题，提出了一种考虑横向偏差和横偏角的两阶段纯追踪算法，并针对两个阶段的切换提出了设置过渡区滞后切换策略。模拟环境S形路径跟踪实验表明，在行驶速度为0.6 m/s时，固定前视距离的纯追踪算法平均横向偏差为0.523 8 m,两阶段纯追踪算法为0.361 6 m,其跟踪精度提高30.9%,较固定前视距离的纯追踪算法具有更好的路径跟踪性能。采用滞后切换策略将两阶段的切换跳变率从2.18%减至1.16%,抑制效果提升46.8%。     

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Kalman滤波和纯追踪模型的农业机械导航控制

以KUBOTA SPU-68水田插秧机为试验平台,以RTK-DGPS为主要导航方式,辅以航向姿态参考系统AHRS500GA-227,研究提高农业机械导航控制精度的方法.在重点对GPS倾斜误差校正的基础上,设计了Kalman滤波器对定位数据进行平滑处理,同时实现磁航向传感器偏移误差的在线辨识与航向校正.采用纯追踪模型实现农业机械直线跟踪控制,基于ITAE优化准则,仿真研究了最佳前视距离的确定方法.试验结果表明:GPS倾斜误差校正和Kalman滤波后的导航参数可以更真实地反映插秧机水田实际运动状态;纯追踪模型可以用于插秧机田间作业直线导航,当行进速度0.6m/s时,直线跟踪最大误差小于0.17m,平均误差小于0.02m.     

基于MPC的插秧机路径跟踪控制算法研究

针对国内自动驾驶插秧机路径跟踪精度不高的现象，提出一种基于线性时变模型预测控制的路径跟踪方法。将建立的非线性插秧机运动学模型进行线性化和离散化处理，并基于此模型进行模型预测路径跟踪控制；建立以控制增量为状态量的目标函数；考虑系统控制量和控制增量的约束条件，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，将所得控制序列第一个元素作用于系统，并且不断重复以上过程实现最优控制。在MATLAB/Simulink环境下，搭建上述模型预测控制器系统仿真，并与路径跟踪效果良好的Stanley控制算法对比，结果表明，上述模型预测控制器优于Stanley控制算法。采用卫星信号接收机、电动方向盘和转角传感器，改造井关PZ60型插秧机，搭建插秧机自动驾驶试验平台，进行田间试验，试验结果表明，基于线性时变模型预测控制器能够使自动驾驶插秧机车速1 m/s时，有效进行路径跟踪，直线段跟踪误差最大2.02 cm，满足插秧机自动驾驶路径跟踪精度要求。     

基于模糊控制的插秧机LQR曲线路径跟踪控制器优化方法

为了提高无人插秧机地头转向时的曲线路径跟踪精度,针对传统的误差权重矩阵固定的线性二次调节器（Linear quadratic regulator,LQR）路径跟踪控制器对插秧机的纵向速度、横向偏差以及航向角偏差的变化适应性较差的问题,基于车辆二自由度动力学模型,提出了一种通过模糊控制实时调整LQR控制器误差权重矩阵的路径跟踪控制器优化方法。该方法以纵向速度、横向偏差、航向角偏差为输入,以横向偏差和航向角偏差对应的误差权重为输出,建立模糊控制模型实时调整LQR控制器的误差权重矩阵。为了验证所提出算法的曲线路径跟踪控制精度和可行性,以改装后的洋马VP6E型无人插秧机为对象,进行Carsim和Simulink联合仿真试验以及实车试验。仿真试验结果表明,控制插秧机跟踪半径为2m的1/4圆弧路径时,所提出算法控制下的横向偏差绝对值均值为0.014m,最大值为0.032m,小于0.04m的占100%,航向角偏差绝对值均值为1.67°,最大值为4.94°,相较于传统引入前馈控制的LQR控制器,横向偏差绝对值均值降低50%,航向角偏差绝对值均值降低23%。实车试验结果表明,在插秧机跟踪半径为2m的1/4圆弧路径时,所提出算法控制下横向偏差绝对值均值为0.027m,最大值为0.048m,小于0.04m的占62%,航向角偏差绝对值均值为1.86°,最大值为4.94°,相较于传统引入前馈控制的LQR控制器,横向偏差绝对值均值降低40%,航向角偏差绝对值均值降低4.1%。该方法提升了无人插秧机曲线路径跟踪控制精度,为无人插秧机曲线路径跟踪控制提供了参考。     

变速条件下农业机械路径跟踪稳定控制方法

为提高农业机械(农机)路径跟踪控制在不同速度条件下的稳定性和鲁棒性,提出了基于链式系统模型和小范围稳定性分析优化的直线路径跟踪控制方法。首先,根据几何约束建立农机非线性运动学模型,并基于链式系统模型将其转换为线性链式系统,进而对系统的误差项进行线性组合,得到农机路径跟踪控制方法;然后,基于控制方法在平衡位置小范围的稳定性分析,对控制方法进行优化,使得农机路径跟踪控制在平衡位置小范围的稳定性与行驶速度无关;最后,以水稻穴直播机为实验平台开展了直线跟踪对比实验和农机作业实验。结果表明,相比于PID控制方法,本文控制方法在3种不同速度下均能保持直线跟踪控制的稳定性,并且具有较高的控制精度。同时,本文路径跟踪控制方法的稳定性与行驶速度无关,农机作业的行驶速度在0. 4～2. 0 m/s范围内均能实现稳定控制,平均绝对误差均值为0. 047 m,最大绝对误差为0. 128 m。     

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。     

基于优化人工势场法的插秧机绕障策略研究

针对水田中存在的壕沟、田埂、石块、电线杆等障碍物使得插秧机无法保证作业连续性和插秧直线性等问题，设计了基于优化人工势场法的插秧机绕障路径规划策略。通过增加插秧机实时位置与目标作业点的相对距离作为判断条件来动态改变势场大小，同时设立了虚拟局部目标点来弥补传统人工势场法目标点不可达和局部最小点的算法缺陷；将插秧机简化为二轮车模型，建立插秧机转向系统数学模型，得出插秧机速度、行驶航向角和前轮转角表达式，以横向偏差与航向偏差作为评判路径优化效果的因素。转向控制器以复合模糊PID算法控制插秧机的转角，不断减小理想前轮转角与实际转角的偏差，实现转角最优化；采用超声波传感器实时检测道路障碍物并结合RTK-GPS实时更新位置坐标，设计出插秧机绕障转向控制策略。通过Matlab对优化的人工势场法的避障路径控制策略进行仿真，仿真结果表明，当障碍物不在影响范围内，插秧机直线追踪的最大横向位置偏差为5cm,平均偏差约为2cm，最大避障横向偏差小于0.5m，优化后的算法具有较好的控制精度，可避免目标点不可达的问题。基于洋马VP6E插秧机作为实验平台进行了实车实验，实验结果表明，当插秧机以速度0.5、1.0、1.5m/s行驶时，左侧绕障的最大横向偏差均不大于1.2218m，航向偏差最大值为30.1491°，绕障前后直线追踪的平均横向偏差为0.025m，平均航向偏差为3.12°；右侧绕障的最大横向偏差均不大于1.2459m，航向偏差最大值为25.2294°，绕障前后直线追踪的平均横向偏差为0.023m，平均航向偏差为3.36°，所设计的避障方法可满足插秧机在农艺作业过程中的避障要求，具有很好的可行性与鲁棒性。     

差速转向农业专用AGV小车的设计与模糊控制研究

农业专用自动导引小车(AGV)作为农业作业的通用运载平台,是针对具体应用环境而设计的特定用途机器人,已成为农业自动化的一个重要发展方向。为此,介绍了一种基于多轴运动控制器的现代农业自动化AGV小车。同时,针对差速转向驱动型AGV小车路径跟随问题,首先对该AGV系统进行了理论分析和运动学建模;然后应用模糊控制理论,设计了以距离偏差和角度偏差为输入、左右驱动轮速度差为输出的模糊控制器;最后,在Mat Lab/Simulink环境中进行仿真验证。仿真结果表明:设计的模糊控制器在直线和圆周路径上跟踪性能明显优于常规PID控制器,其有效性和可行性得到了验证。