基于模糊控制的拖拉机转向跟踪控制研究

【目的】对拖拉机转向跟踪控制进行研究,寻求提高转向跟踪控制精度的方法。【方法】以福田欧豹4040型拖拉机为研究对象,以车辆航向角偏差和前轮转角为输入变量,转向驱动电机转速为输出变量,设计车辆转向控制模糊控制器,并用于拖拉机航向角的控制。【结果】拖拉机以0.53 m/s的速度行驶时,航向角偏差可控制在1°以内;拖拉机在50 m行驶距离内,最大横向偏差为0.16 m。【结论】所设计的控制器能够满足拖拉机转向跟踪控制的要求。     

基于UWB定位的农业机械辅助导航系统设计与试验

【目的】低成本实现南方中小型田块中农业机械田间精确定位,降低农机操作人员劳动强度、提高农机作业效率。【方法】采用超宽带(Ultra wide band,UWB)技术对作业机械进行实时定位,通过位置解算算法,得到定位标签的三维精确位置坐标;利用位置校正算法,修正作业机械车身倾斜引起的田间定位误差;设计基于AB线的路径规划算法,实时规划作业路径并计算作业偏差;通过可视化人机交互界面为农机操作人员提供实时辅助驾驶信息。【结果】水田环境中,分别以0.5、1.0和1.5 m/s的速度沿规划路径行驶时,系统平均横向定位偏差均小于7 cm;当行驶速度大于1.0 m/s时,利用位置校正算法平均横向定位偏差降低了52.79%,标准差降低了49.82%,最大横向定位偏差降低了50.04%。搭载辅助导航系统进行田间插秧试验,各行作业轨迹与自身行拟合直线的平均横向偏差为5.90 cm,标准差为3.64 cm;各行作业轨迹与其规划直线路径的平均横向偏差为6.98 cm,标准差为4.95 cm。【结论】辅助导航系统具有较高的定位精度和良好的稳定性,成本低且通用性强,能够满足南方中小型田块中农业机械田间作业要求。研...     

油菜直播机组自动对厢作业控制器设计与试验

针对基于视觉的油菜直播机组自动对厢作业控制,本研究提出了结合模糊控制和带死区的PD控制的组合控制器,其中模糊控制器作为对厢作业路径跟踪控制器,带死区的PD控制器作为直播机组转向控制器。根据直播机组运动模型和相机成像模型,分析了图像路径参数跟随直播机组运动的变化规律,并设计模糊控制器的控制规则。同时,在图像中将直播机组与目标厢沟相对位置没有偏差时的图像路径标定出来作为图像目标路径,据此以图像实时检测路径与图像目标路径的角度偏差和截距偏差设计为模糊控制器输入,前轮目标转角为模糊控制器输出。对直播机组前轮转向控制则设计了带死区的PD控制器,通过两者的有机结合实现了直播机组的自动对厢作业。田间试验结果表明:油菜直播机以0.5或0.8m/s的速度行驶时,直线导航跟踪的横向偏差小于6cm,以1.0m/s的速度行驶时,横向偏差小于10cm。     

激光控制水田打浆平地机设计与试验

【目的】满足水稻种植对田面平整度的要求,减少拖拉机进田次数,提高打浆平地质量和效果,实现一次进田完成水田打浆和平地作业。【方法】采用先打浆后平地原理,设计了激光控制水田打浆平地机、打浆机与平地铲自动调平机构、平地铲高程自动调节机构和通过集成带自动调平的激光平地控制系统,并进行田间试验;利用2台姿态航向参考系统分别测量拖拉机车身和打浆平地机的横滚角,采用水准测量试验田块作业前后的田面平整度。【结果】拖拉机横滚角在±4.5°内变化,打浆平地机的横滚角始终保持在±1°内,表明调平自动控制系统明显提高了水田打浆平地机构水平稳定性;打浆平地作业后田面最大高差从作业前的17.7cm降低到6.7cm,标准偏差值从作业前的4.08cm下降到1.75cm,绝对差值不大于3 cm的平整度采样点占比由作业前的62%提高到82%以上。【结论】激光控制水田打浆平地机打浆平地作业后可显著改善田面平整情况。     

基于路径弯曲度动态预瞄搜索算法的车辆路径跟踪控制软件系统设计

为实现农业机械田间作业时的路径跟踪控制,在无人驾驶高速插秧机硬件系统基础上,采用基于规划路径弯曲度的动态搜索预瞄算法设计了路径跟踪控制软件。该算法以作业机械横向偏差和航向偏差作为航向模糊控制器的输入变量,以前轮转角期望值为输出变量,设计航向模糊控制器,实现航向控制;同时结合转向模糊免疫PID控制器对步进电机的PWM频率进行控制,实现水田作业机械的方向改变,从而完成作业机械沿规划路径自动行驶跟踪,并用Matlab/Simulink仿真平台对所采用的路径跟踪控制原理和所设计的模糊控制器进行了有效性验证,结果表明所采用的控制方法是可行的。经试验,插秧机以1 m/s的速度进行直线跟踪时最大的跟踪偏差只有4 cm,且始终围绕零值附近上下波动,计算平均跟踪偏差为0.84 cm,能够满足水田作业机械路径跟踪控制的要求。     

基于无人驾驶的小麦密行精密播种机组的 设计与试验

为了实现小麦密植播种以及华北地区小麦玉米联作的农艺要求,将无人驾驶技术和精密播种技术相结合是最佳选择。本文设计了无人驾驶拖拉机以及精密播种机组,采用自动导航无人驾驶拖拉机为播种机提供动力,小麦播种机开沟盘采用“八密一稀”的排布方式。对小麦密植播种机关键部件进行了设计,对无人驾驶拖拉机动力系统的动力以及续航需求进行匹配。田间试验表明：选取的50 m的作业距离内整机作业横向最大偏差为2.1 cm,平均偏差0.094 cm,具有较好的直线行驶能力,在进行换行作业时相邻行程间邻接行距最大偏差1.5 cm,平均偏差为0.48 cm,能够满足换行作业时整机作业相邻幅宽行间距11 cm的作业需求。     

自动导航插秧机作业性能试验研究

农业机械自动导航技术日渐成熟,导航产品带来了较好的经济效益,但这些导航产品只与部分车型的旱地拖拉机配套使用,仍缺少一套适用于水田拖拉机作业的自动导航产品。现提出一种改装方法,将一套旱地拖拉机导航系统安装至水田插秧机上,分别在广东和黑龙江进行田间试验,利用全球定位系统(global positioning system,简称GPS)分别采集记录插秧机自动导航作业与驾驶员人工作业时的数据,分析两者作业轨迹的直线度,比较两者的作业效果,探究该导航系统在插秧机上的作业性能。结果表明,驾驶员直线作业轨迹的平均绝对横向偏差为4.46~4.50 cm,横向偏差的标准差为2.69~3.36 cm。自动导航的平均绝对横向偏差为2.29~2.70 cm,横向偏差的标准差为1.63~1.90 cm,说明该自动导航插秧机的作业精度以及稳定性比人工驾驶高,通过这一改装方法将自动导航系统安装至水田拖拉机上后在水田作业过程中依然保持良好的作业性能,其安装方法简单而且可靠性高,为后续水田拖拉机自动导航系统的开发与研究提供参考。     

水稻插秧机导航控制器设计与路径追踪仿真研究

为了实现水稻插秧机部分或完全自主行走,需要设计合适的导航控制器代替驾驶员分析插秧机与预定义路径的位姿信息后,决策出转向方向和角度控制插秧机按照预定义路径行走。采用基于驾驶员模拟技术,设计了以航向偏差和横向位置偏差作为输入变量,插秧机转向轮期望转角作为输出变量,总结并模拟驾驶员驾驶经验采用模糊控制算法制定模糊规则,构建二维模糊导航控制器;在MATLAB/Simulink下使用简化的二轮车运动学模型进行路径追踪斜坡响应和阶跃响应仿真研究,分析该二维模糊导航控制器控制水稻插秧机追踪预定义路径能力。仿真结果表明水稻插秧机路径追踪斜坡响应最大误差为1.23m,追踪距离为3.45m,稳态误差为0.41m;在此过程中航向追踪信号的超调量MP为17.5°,调整时间ts为7.15s,稳态误差ess为0.2°。水稻插秧机路径追踪30cm阶跃响应的超调量MP为0.8cm,调整时间ts为30.2s,稳态误差ess为0.5cm。水稻插秧机路径追踪仿真结果说明本研究设计的二维模糊导航控制器的转向决策成功控制水稻插秧机追踪预定义路径,该控制系统响应的快速性、平稳性、精确性均良好,为实现水稻插秧机自主行走提供理论支撑。     

基于GNSS航向微分和MEMS陀螺仪的农机轮角测量方法

【目的】设计一种农机前轮转角测量方法,代替安装复杂的连杆式轮角传感器。【方法】采用GNSS天线测量航向和速度,MEMS陀螺仪测量车身和车轮的合转动速率,计算MEMS陀螺仪与GNSS航向微分差值,获得车轮转动速率;设计自适应卡尔曼滤波器进行信息融合和校正,获得车轮转向角,并进行性能验证和田间应用试验。【结果】与连杆式轮角传感器测量结果对比,轮角测量方法的拖拉机在偏离航线2.5和1.5 m进行上线时,平均绝对误差(MAE)分别为1.13°和0.87°,均方根误差(RMSE)分别为0.90°和0.68°,上线时间分别为29.4和23.5 s;以4 km/h田间导航应用时,MAE为0.44°,RMSE为0.87°,满足拖拉机旱地作业要求。【结论】GNSS航向微分和MEMS陀螺仪轮角测量方法与连杆式轮角传感器测量性能相当,能够替代轮角传感器用于较低速农业机械导航。     

拖拉机路径跟踪的变论域模糊控制

为了提高拖拉机自动导航控制系统的精度,采用变论域理论设计纠正位置和方向偏差的自适应模糊控制器,对搭载全液压转向装置的东风DF904拖拉机进行了在无干扰平坦路面和有干扰坑洼路面按预定路径行走的试验。结果表明,在平坦路面无干扰时路径跟踪的最大偏差不超过7 cm,平均偏差小于4 cm,在遇到障碍干扰而发生路径和方向偏差时拖拉机能快速、准确地纠正偏差,返回预定路径,完全满足作业要求,验证了提出方案的可行性和有效性。