无级变速拖拉机跃度最优化调速控制

针对无人驾驶拖拉机加减速导致的作业平稳性低和燃油经济性差等问题，该研究基于CVT（constantly variable transmission，无级变速传动）拖拉机，设计了一种基于贝尔曼最优性原理的最小跃度多项式局部速度规划算法。基于贝尔曼最优性原理和最优控制思想设计全局规划目标、局部规划目标及约束，提出基于最小跃度多项式的局部速度规划算法并开发速度跟随控制系统。田间试验表明，相对于无最优化调速技术的对照组，U型掉头的速度误差平均值和均方根分别降低42.31%和50.75%，加速度平均值与方差分别降低8.26%和16.36%，跃度平均值与方差分别降低7.65%和14.23%，发动机转速方差降低63.36%，发动机扭矩百分比方差降低60.26%，瞬时油耗方差降低71.25%，总油耗降低2.37%。直线行驶调速效果呈现相同趋势，与对照组相比，速度误差平均值和均方根分别降低9.45%和11.14%，加速度平均值与方差分别降低6.03%和13.68%。跃度平均值和均方根分别降低1.55%和3.59%。发动机转速方差降低31.78%，发动机扭矩百分比方差降低25.13%，瞬时油耗方差降低31.82%，总油耗降低2.48%。所提方法满足无级变速拖拉机无人驾驶速度平稳切换需要，并提高了燃油经济性。     

机耕道自动驾驶农机局部路径规划

针对机耕道场景下自动驾驶农机行驶的安全性、平稳性与规划实时性的实际需求，该研究提出了一种基于二次规划的局部路径规划方法。首先基于有限状态机构建农机机耕道行驶模式，其次采用横纵向解耦的方法，通过改进状态栅格法分别对农机速度行为和轨迹行为进行决策，随后利用二次规划方法生成满足多目标、多约束条件的农机轨迹和速度，得到最优路径，最后在多种行驶环境中进行仿真和实车试验，行驶参考速度为2 m/s。实车试验结果表明，在绕行静态障碍物场景中，规划轨迹的平均绝对曲率为0.021 m^-1，最大绝对曲率为0.056 m^-1，平均绝对横向误差为3.23 cm，最大绝对横向误差为8.69 cm，农机与障碍物外轮廓的距离大于0.76 m；在规避相向行驶、同向行驶和横穿机耕道的动态障碍物场景中，规划速度的平均绝对速度误差为0.08～0.12 m/s，绝对速度误差小于0.38 m/s，加速度变化范围为-0.38～0.44 m/s²。在规划周期为200 ms的仿真试验中，本文算法平均耗时48 ms，最大耗时75 ms，相比采用静态状态栅格法平均耗时减少38 ms，算法效率提升44%。研究结果可为机耕道场景下的农机局部路径规划提供技术支持。     

拖拉机自动导航变曲度路径跟踪控制

针对当前拖拉机自动导航曲线跟踪控制精度不能满足生产需要的问题,该研究提出一种基于前轮转角前馈补偿策略的变曲度路径跟踪控制方法。综合考虑农机作业速度和目标路径曲度对前视距离的影响,通过调整前视区域和计算预瞄点,动态调整前视距离和前轮转角前馈量,在追踪预瞄点的过程中,利用农机与目标路径偏差设计变曲度路径跟踪模糊控制器,通过实时调整拖拉机前轮转角补偿量减小稳态误差。以DF2204无级变速拖拉机为试验平台,设计并研发了自动导航系统,开展21组变曲度路径跟踪控制试验。试验结果表明,拖拉机以1、1.5、2和3 m/s速度行驶时的平均绝对误差的平均值分别为2.7、2.7、3.3和4.0 cm,均方根误差的平均值分别为3.4、3.7、4.6和5.0 cm,满足农业生产需求。所提方法可有效提高农机曲线路径跟踪精度,减少漏耕,提高农田利用率。