单侧制动式转向履带底盘自主行走局部路径规划方法

针对点动控制的单侧制动式转向履带底盘在自主行走中控制精度低、转向切换频繁的问题,提出了一种基于单侧制动转向履带底盘的三切线局部路径动态规划算法,根据履带底盘转向制动力矩不可控特性,设计了“转向-直行-转向”的局部路径规划方式。三切线局部路径动态规划算法由1条直线与2条圆弧相切组成,第1段圆弧与车辆行驶方向相切,车辆沿圆弧转向逐步偏向目标航线;第2段直线与两段圆弧相切,车辆沿直线行驶逐步靠近目标航线;第3段圆弧与目标航线相切,车辆沿圆弧转向逐步与目标航向一致。车辆通过历史移动的横向偏差和航向偏差采用加权递推平均滤波计算转弯半径,判断当前所处阶段进行调整。田间自动直线行驶试验结果表明：在横向偏差0.25m、航向偏差为0°的起始状态下,以行驶速度0.4m/s前进,在该算法下行驶的横向偏差绝对值均值和横向偏差标准差分别为0.085、0.104m,分别比bang-bang算法增加23.19%、19.54%,航向偏差绝对值均值和航向偏差标准差分别为3.31°、3.74°,分别比bang-bang算法减少25.95%、25.64%,总转向控制次数为9次,比bang-bang算法减少43.75%。三切线局部路径动态规划算法适用于单侧制动式转向履带底盘,具有更高的路径跟踪精度和较低的控制频率,满足田间作业需求。     

基于履带式联合收获机转向特性的局部跟踪路径规划

为降低履带式联合收获机导航路径跟踪转向控制频率和提高控制系统的稳定性,提出了一种预瞄-切线局部跟踪路径动态规划算法。规划的局部跟踪路径由平滑连接的两段弧线组成,第1段圆弧由收获机当前位姿与1/2横向偏差线上的预瞄点确定,第2段圆弧由收获机在1/2横向偏差线的实际位姿与期望路径的几何关系确定;基于收获机实际转向运动特性建立了相适应的转向控制模型,左转、右转控制模型拟合的决定系数R2分别为0.978、0.980。田间直线导航跟踪对比试验表明：当前进速度为0.4、0.8m/s时,横向偏差的标准差分别为0.0489、0.0507m,航向偏差的标准差分别为3.94°、4.66°,转向控制次数分别为19、12次;与传统纯追踪算法相比,横向偏差的标准差分别减小19.04%、31.30%,航向偏差的标准差分别减小25.94%、9.16%,转向控制次数分别减少47.22%、42.86%。本研究可为履带式农机车辆导航控制器设计提供参考。     

无人驾驶铰接转向车辆路径跟踪控制研究综述

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。     

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。     

静液驱动履带车辆转向神经网络PID控制仿真

根据履带车辆转向运动学和动力学分析,提出转向控制策略,可在满足系统压力限制以及保证车辆转向安全条件下自动降低平均车速以保证驾驶员期望转向半径的准确实现。转向控制器由神经网络PID控制器和泵马达排量控制器组成。运用Matlab/Simulink对系统进行神经网络转向控制仿真分析,仿真结果表明,与传统PID控制相比较,神经网络控制输出超调量由10.5%降至4.1%,控制响应时间由4.8s降至2.2s,提高了系统实时性和鲁棒性。不同转向工况的仿真结果表明,采用神经网络控制可使静液驱动履带车辆获得良好的转向稳定性和操纵性。     

基于虚拟雷达模型的履带拖拉机导航路径跟踪控制算法

为提高传统果园广泛使用的小型履带式拖拉机导航路径跟踪控制精度和行驶稳定性,提出了一种基于虚拟雷达模型的导航路径跟踪控制算法。该算法借鉴人对车辆的驾驶经验,参考雷达扫描原理和图像识别原理,构建了虚拟雷达模型,生成虚拟雷达图,使用该图描述车辆与路径的位置关系;经深度神经网络分类生成对应的履带拖拉机行驶操作指令;以果园作业典型的U形路径为例进行了仿真验证试验和实车试验。仿真结果表明：本文提出的算法能够精准实现导航路径跟踪控制。果园实车试验表明：当车速为0.36、0.75m/s时,该算法路径跟踪的最大横向偏差分别为0.150、0.191m,平均横向偏差分别为0.031、0.051m,标准差分别为0.025、0.036m;与模糊控制算法相比,最大横向偏差分别减小了15.73%、36.33%,平均横向偏差分别减小了27.91%、19.05%,标准差分别减少了21.88%、28.00%。研究表明,基于虚拟雷达模型的导航路径跟踪控制算法具有更高的路径跟踪精度和行驶稳定性,满足果园实际作业需求。     

履带车辆转向性能计算机仿真研究概况

履带车辆的转向性能是整车性能的重要评价指标,计算机仿真是研究转向性能的有效手段之一。首先分析了履带车辆转向性能的影响因素,然后从履带与地面的相互运动关系、转向阻力、仿真性能等方面对履带车辆转向性能仿真研究的现状进行综述。在此基础上,提出了履带车辆液压机械差速转向系统参数匹配、转向期间换挡规律、平稳转向性能、性能仿真模型、转向控制理论以及驾驶的遥控化与行驶自主化等履带车辆转向的研究思路。     

基于模糊控制的农用车辆路线跟踪

构建了自动导航模糊控制器,并详细阐述了基于模糊控制的自动转向方法.在改装的电瓶车上,开发了基于DGPS、电子罗盘和角度传感器的自动导航控制系统,并论述了其结构和工作原理,提出了直线跟踪和曲线跟踪的方法,使用简化的二轮车运动学模型进行了仿真,并进行了直线跟踪和曲线跟踪试验.仿真和试验结果表明,此导航控制系统可以有效地控制电瓶车按预定的路径行走.当速度为1m/s,直线路径跟踪时的最大偏差为0.19m;当速度为0.8m/s,曲线路径跟踪时的最大偏差为0.26m.     

基于非线性模型的农用车路径跟踪控制器设计与试验

为提高农用车辆路径跟踪性能,提出一种基于非线性模型预测的路径跟踪控制方法。该方法将路径跟踪问题转换为求解满足速度、转角约束的最优值问题。首先将农用车的非线性运动学模型进行离散化推出递推模型,作为控制器的预测方程;然后建立以农用车运动学模型控制量为状态量的目标函数,设计各个变量的约束条件,把预测方程代入目标函数将其转化为基于递推序列的二次规划法响应问题,在此基础上进行梯度计算解决非线性的约束优化;最后,利用实时反馈与滚动优化实现控制器的闭环校正;重复以上过程,完成预测控制。Matlab仿真结果表明:非线性模型预测控制器能够实现对所设计路径的有效跟踪。相对应的场地试验结果表明:试验小车以2 m/s的速度跟踪参考路径时,最大横向偏差为-4.28 cm;3 m/s跟踪参考路径时,最大纵向偏差为-6.61 cm,可以满足农用车辆对于路径跟踪的精度要求。与线性模型预测控制器的对比试验表明:以3 m/s的速度跟踪圆形路径时,设计的控制器跟踪横向偏差降低了36.8%,纵向偏差降低了32.98%。     

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。     

基于高斯混合模型的履带拖拉机转弯半径控制方法

履带拖拉机采用差速转向,转向可控性差,影响自动导航性能,为提高履带拖拉机自动导航的性能,以液压传动控制行星差速转向履带拖拉机为研究对象,建立履带拖拉机转弯半径数学模型。构建每个控制量下转弯半径均值和方差计算方法,建立基于卡尔曼滤波和局部加权回归的转弯半径均值和方差更新方法。分别针对直线路径跟踪和掉头建立基于高斯混合模型的履带拖拉机转弯半径控制方法。采用纯跟踪算法分别以不同的初始位置偏差进行自动导航仿真试验,得到导航轨迹、位置偏差和角度偏差。以农夫NF-702型履带拖拉机为平台,分别以不同车速进行导航试验,试验结果表明,在初始航向角为0,车速分别为1.0、1.5m/s时,导航平均误差分别为-0.62cm和0.28cm,导航误差绝对值极值分别为10.14cm和8.10cm,导航误差绝对值均值分别为2.34cm和2.57cm,导航均方根误差分别为3.77cm和3.99cm。本文提出的基于高斯混合模型的履带拖拉机转弯半径控制方法可应用到液压传动控制行星差速转向履带拖拉机自动导航领域,满足实际田间作业需求。     

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。     

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。     

一种履带拖拉机自动导航转向控制方法

针对由于转向机制不同导致的自动导航系统无法在轮式与履带式拖拉机上通用的问题,提出了一种基于履带转速与虚拟驱动速度和虚拟转向角转换模型的控制方法。通过对轮式车辆中性转向二轮模型和履带车辆转向模型的分析,推导出履带车辆两侧履带卷绕速度与虚拟转向角和虚拟驱动速度的表达式,为自动导航驾驶系统构建完整的反馈控制。进行实车转向试验,采集数据,对提出的转换模型进行验证。结果显示,该转换模型下理论值与实际参考值具有很好的对应关系,该转向控制方法可行。      

基于预见位姿信息的铰接式车辆LQR-GA路径跟踪控制

针对铰接式车辆的特殊转向结构和行驶特性,为提高其路径跟踪控制精度和反应速度,提出了一种基于预见信息的线性二次型最优控制(Linear quadratic regulator,LQR)策略,并应用遗传算法(Genetic algorithm,GA)对状态量权重矩阵进行优化求解,获得最优LQR状态反馈控制器,实现铰接式车辆精确路径跟踪控制,由位置偏差、行驶方位偏差和曲率偏差来反映控制效果。ADAMS-Matlab/Simulink联合仿真结果:位置偏差为0.03 m,偏差误差为1.3%,行驶方位偏差误差为0.19%,曲率偏差收敛于0.003 m-1。联合仿真和试验验证结果表明,所提出的控制方法可有效提高控制精度,实现铰接式车辆的精确、稳定路径跟踪。     

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。     

高地隙四轮独立驱动喷雾机路径跟踪模型预测控制

针对传统燃油驱动、前轮转向的高地隙喷雾机传动效率低、碳排放高、环境污染、智能化水平低、灵活性差等问题,本研究提出了一种适用于无人驾驶的高地隙四轮独立驱动（Four Wheel Independent Drive,4WID）喷雾机。其采用混合动力、前后双转向桥的4WID,转向半径小,前后轮的运行轨迹高度一致,能够减少田间植保作业时的压苗现象。考虑水田极端作业环境下驱动轮的滑移、陷坑等问题,基于喷雾机线性时变的运动学模型（LTV）,构建了考虑驱动轮滑移的分层路径跟踪控制。上层模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）器根据预期路径、车辆当前位置,获得喷雾机的转向角和运动速度,实现路径跟踪。下层以模糊控制和积分分离PID控制构建驱动轮滑移控制器,从而实现路径跟踪、运动速度、驱动轮滑移的有效控制,提高了喷雾机在复杂作业环境中的稳定性和路径跟踪精度。采用Adams/Matlab的联合仿真结果表明,在复杂的工况条件下,喷雾机驱动轮的滑移率依然控制在±20%之内,防止驱动轮发生过度滑移对车速和转向角产生不良影响,有利于喷雾机稳定性的提升。本喷雾机能够快速准确地跟踪期望路径,与未考虑驱动轮滑移的控制相比,能够适应更加复杂的工作环境,跟踪精度有明显提升。     

扰动下农用运输车辆路径跟踪控制器设计与试验

为提高农用运输车辆路径跟踪的鲁棒稳定性,基于线性模型预测控制结合农用运输车辆特点设计了路径跟踪控制器。该方法首先将农用运输车辆的运动学模型进行离散化求解,推出误差模型作为控制器预测方程,为使农用运输车能够克服在田间行驶时的各种干扰,通过构建李雅普诺夫函数重点分析了该模型的鲁棒稳定性,得到控制周期约束条件,然后建立目标函数并引入松弛因子,最后把预测模型代入目标函数进行优化求解,重复以上过程,实现优化控制。Matlab仿真表明：当前轮转角扰动不大于15°及横向扰动不大于1.5m时,控制器可以迅速起到调节作用,使车辆快速回到参考轨迹上行驶。对应的场地试验结果表明：试验小车以2m/s的速度跟踪参考路径时,直线路段跟踪效果良好,最大横向偏差为10.57cm,均值为8.49cm;添加扰动路段的跟踪偏差较大,最大横向偏差为23.89cm,最大纵向偏差为62.53cm,但在控制器的控制作用下可以实现对路径的有效跟踪。由此可见,该控制器在速度小于等于2m/s的情况下,可以满足农用运输车辆对路径跟踪的精度与鲁棒稳定性要求。     

基于虚拟雷达和两级神经网络的割草机路径跟踪算法

为提高果园内小型双电机驱动履带式割草机恶劣路面下路径跟踪精度，提出了一种基于虚拟雷达路径感知和两级深度神经网络的路径跟踪控制算法。首先搭建了两级串联的人工深度神经网络，一级深度神经网络通过虚拟雷达路径感知算法，计算得到履带式割草机与目标路径的相对位置关系。二级深度神经网络根据履带式割草机跟踪偏差、航向角、横向偏差影响因子、折算履带滑转率以及履带式割草机与目标路径的相对位置关系，计算得到两侧驱动电机的控制转速，实现路径跟踪控制。在灌溉翻浆的果园路面，开展了履带式割草机U形路径跟踪实车试验，当车速分别为0.4、0.8 m/s时，该算法路径跟踪的最大横向偏差分别为0.064、0.072 m,平均横向偏差分别为0.026、0.033 m。与传统的纯追踪控制算法相比，最大横向偏差分别减小31.18%、20.88%,平均横向偏差减小35.00%、29.79%。基于虚拟雷达和两级深度神经网络的路径跟踪控制算法可有效提升履带式割草机在恶劣路面下的路径跟踪精度。