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。     

履带式油菜播种机模糊自适应纯追踪控制器设计与试验

针对在丘陵山区小田块中大型农业机械运移不便、作业效率不高和田头调头操作受限等问题,设计了一种针对轻简履带式车辆的基于运动学模型和几何模型的模糊自适应纯追踪控制器。以轻简履带式油菜播种机为研究平台,结合北斗RTK构建了一套自动导航作业系统,根据播种作业需求采用有限状态机设计了田间自动导航作业控制策略。开展了模糊自适应纯追踪控制器与纯追踪控制器的仿真及实地对比试验。仿真结果表明,与纯追踪控制器相比,模糊自适应纯追踪导航控制器具有上升时间短和超调小等特点。水泥路面试验表明,当行驶速度为0.8m/s时,模糊自适应纯追踪控制器最大跟踪偏差为0.039m,平均绝对偏差为0.018m。在旱田路面前进速度0.5、0.8、1.2m/s下,直线导航跟踪最大跟踪偏差分别不大于0.082、0.086、0.092m,平均绝对偏差分别不大于0.031、0.032、0.034m。并对自动导航作业系统进行试验,试验结果表明,所设计的导航控制器直线跟踪稳定,满足丘陵山区小型田块油菜播种要求。     

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.     

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。     

基于MPC算法的无人驾驶插秧机控制系统研究

针对水稻插秧机无人驾驶需求,以井关PZ60型插秧机为试验平台,采用RTK-GPS北斗定位技术获取插秧机无人驾驶所需的高精度位置信息,以华测领航员NX300电动方向盘为执行元件实现无人驾驶插秧机转向操作。基于CAN总线设计了插秧机无人驾驶系统,通过CANOPEN协议与电动方向盘、上位机等进行通信,对待作业地块进行路径规划,用直线段与拐弯段填充作业路径,建立插秧机运动学模型。同时,提出了一种基于线性时变模型预测控制的路径跟踪算法,控制插秧机按规划路径进行直线追踪和地头转弯,实现了插秧机无人驾驶。进行插秧机无人驾驶田间试验,结果表明：基于MPC算法的控制器能够使无人驾驶插秧机车速1m/s时,有效跟踪预定义路线,直线段跟踪误差最大2.02cm,满足插秧机无人驾驶精度要求。     

基于SVR逆向模型的拖拉机导航纯追踪控制方法

针对行驶过程中轮胎侧滑量、路面性质等不确定性因素导致传统拖拉机二轮运动学模型难以准确描述拖拉机运动轨迹的问题,提出了一种基于SVR(Support vector regression)逆向模型的拖拉机导航纯追踪控制方法。采用粒度支持向量回归(Granular support vector regression,GSVR)方法建立了拖拉机前进航向的逆向模型,实时获得实际转弯曲率与运动学理论转弯曲率的函数关系,逆向模型对纯追踪导航模型输出进行,校正提高了纯追踪导航控制方法的适应性和动态性能。拖拉机导航系统的路径追踪路面试验结果表明:当行驶距离大于125 m、行驶速度为1.2 m/s时,直线追踪最大横向偏差小于0.061 4 m,较常规纯追踪模型导航方法具有更好的直线追踪性能;田间试验结果表明:该导航控制方法适用于2BFQ-6型油菜精量联合直播机自动对行作业。     

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。     

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。     

基于模型预测的插秧机路径跟踪控制算法

为了提高自动驾驶插秧机路径跟踪更高频的控制,本文提出一种基于模型预测的路径跟踪控制方法。以模型预测算法为基础设计自动驾驶控制器,通过简化农机车辆模型、线性化运动学方程、制定约束量,实现以当前状态量p=(x,y,θ)预测下一时刻的车辆状态,控制自动驾驶插秧机沿参考路径行走。通过在Matlab中建立仿真模型验证控制器的可行性,结果表明：直线路径跟踪横向偏差小于0.02m,航向偏差小于0.08°,曲线路径横向偏差平均值为0.022m、航向偏差平均值为0.699°,可用于实车试验。另外,以水稻插秧机为试验平台,通过设置不同车速验证算法的鲁棒性,直线路径跟踪平均横向、航向偏差分别为0.021m、6.187°,曲线路径跟踪平均横向、航向偏差分别为0.450m、10.107°,可满足自动驾驶插秧机路径跟踪精度及实时性需求,为农机路径跟踪控制研究提供了参考。     

基于自适应MPC的拖拉机路径跟踪控制方法

针对传统模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)无法适应拖拉机田间作业工况复杂性的问题，提出了一种基于自适应时域MPC的路径跟踪控制算法。首先，基于拖拉机运动学建立线性时变车辆误差模型；然后，根据拖拉机实时速度和参考路径曲率，利用模糊控制算法确定当前最优预测时域和控制时域；最后，结合MPC算法控制拖拉机跟踪预先设置好的参考路径。实车试验表明：拖拉机路径跟踪横向误差绝对值均值<0.03m,直线段横向误差绝对值<0.07m,曲线段横向误差绝对值<0.15m,且路径跟踪控制器能够保证拖拉机在5s以内准确、快速地跟踪预先设置的参考路径。     

久保田插秧机的GPS导航控制系统设计

将计算机技术、传感器技术、GPS技术和数据通讯技术等集成和融合,在久保田插秧机上开发了基于DGPS和电子罗盘的导航控制系统.论述了导航控制系统的结构和工作原理,提出了一种利用航向跟踪实现路径跟踪的控制方法.仿真和试验结果表明,该控制方法简单有效,导航控制系统可以控制插秧机按预定的路线行走.速度为0.75 m/s,直线路径跟踪时,平均误差0.04 m,最大误差0.13 m;速度为0.33 m/s,圆曲线路径跟踪时,平均误差0.04 m,最大误差0.087 m.     

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。     

自动导航插秧机路径跟踪系统稳定性模糊控制优化方法

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,以前视距离为输出,建立模糊控制模型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对所提出方法进行了实验验证,结果证明,该方法能有效提高路径跟踪系统的稳定性。     

基于RTK-BDS的果园农用车辆自主导航系统研究

根据果园农用车辆作业需求,设计了一种基于RTK-BDS的自动导航控制系统。利用卡尔曼滤波技术提高了RTK-BDS在果园应用中的定位精度,同时将模糊控制与纯追踪模型相结合,设计了果园农用车辆直线跟踪导航控制器,并进行了追踪仿真和田间试验。结果表明:当果园农用车辆前进速度为0.5m/s时,最大横向误差不大于0.086m,平均误差不大于0.036m。     

基于计算机网络控制的插秧机自动路径规划研究

首先,对插秧机导航控制原理进行了分析,建立了插秧机行驶模型;然后,通过确定矩形地块边界、直线和转弯路径规划实现了基于计算机网络控制的插秧机自动路径规划系统。系统采用Ω式转弯式覆盖方法,可以较大程度提高作业覆盖率。试验结果表明：插秧机在进行直线行驶的路径和仿真路径一致,只有在转弯时才会出现较小偏差,证明控制系统能够满足实际应用需求。     

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.     

基于双切圆寻线模型的农机导航控制方法

针对油菜直播机组导航作业中田头换行、转弯等直线跟踪之间的衔接控制问题,设计了一种适用于2BFQ-6型油菜精量联合直播机导航的双切圆寻线模型控制方法。对初始偏差较大时拖拉机的寻线路径进行了定量分析,获得最优寻线路径的几何关系,依据该关系构建控制决策方法。所建决策方法根据拖拉机位姿状态选择相匹配的控制方程组,计算获得前轮转角以实现导航控制。进行了双切圆寻线模型参数仿真优化和性能与适应性仿真试验。使用该模型控制器进行拖拉机路面导航试验,结果表明:当行驶速度为0.7 m/s,拖拉机与目标直线初始横向偏差为7 m,初始航向偏角为90°时,控制器横向偏差响应的超调量不超过3%,上升时间小于14 s,调节时间不大于19 s,较纯追踪模型方法的超调量和调节时间更小;田间和路面试验结果表明:该模型控制方法对2BFQ-6型油菜精量联合直播机导航作业过程中的对行播种起始位姿调整和套行作业自动转弯操作具有指导价值。     

基于改进粒子群优化模糊控制的农业车辆导航系统

以采用机器视觉导航的农业车辆为研究对象,提出了一种基于改进粒子群优化自适应模糊控制的农机导航控制方法。建立了车辆2自由度转向模型和视觉预瞄模型,对车辆横向控制进行状态描述。对粒子群算法进行了改进,提高了粒子群算法的收敛速度,降低了算法计算时间。构建了自适应模糊控制器,在模糊控制器中引入加权因子,以横向偏差和航向偏差时间误差绝对值积分(ITAE)之和作为系统目标函数,通过粒子群算法计算得到最优加权因子,进而调整控制规则实现导航车辆的自适应控制。仿真和导航试验结果表明,提出的控制方法可以迅速消除横向误差,具有超调量小、响应速度快等特点,既保留了模糊控制算法的优点,又提高了系统控制品质。在相同参数条件下,与常规模糊控制相比,改进模糊控制算法导航精度显著提高。当车速为0.8/s时,直线路径跟踪最大横向偏差不超过4.2 cm,曲线路径跟踪最大横向偏差不超过5.9 cm,能够较好地满足农业车辆导航作业要求。