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。     

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。     

基于滑模变结构的农机路径跟踪控制算法研究

为提高农机路径跟踪时的精确性，提出了一种基于滑模变结构的路径跟踪控制算法，并运用滑模变结构算法设计了自动驾驶控制器，通过简化农机车辆模型与线性化二自由度模型，求解出滑模变结构控制器的控制规律。通过在Simulink与CarSim中建立联合仿真模型验证控制器的可行性，结果表明：基于滑模变结构的农机路径跟踪控制算法的车辆作业转弯时横向偏差可控制在0.45m之内，实际行走路径与预设路径基本吻合，较加入预瞄模块的PID控制算法控制精度得到提高，满足自动驾驶农机路径跟踪精度及实时性的需求，可为农机路径跟踪控制的研究提供参考。     

基于多维感知的玉米大田巡检平台设计与试验

为了提高对大田种植玉米生长动态、干旱胁迫和病虫害等方面的智能巡检监测能力，设计了一种基于多维感知的移动巡检平台。首先，对底盘总成的转向系统、驱动系统和控制系统进行设计，并基于Arduino UNO控制器实现了巡检平台的转向及行驶功能。其次，搭建了包括GNSS/INS(Global navigation satellite system/inertial navigation system)组合导航系统、激光雷达(Light detection and ranging, LiDAR)和工业相机的多维感知系统，对感知系统时间同步方案、数据通信结构和信息采集软件进行设计，实现了巡检平台对环境的感知和数据可视化。最后，在玉米大田对巡检平台进行了底盘行驶性能试验和感知系统环境感知试验。试验结果表明：巡检平台左转平均最小转弯半径为2 922 mm,右转平均最小转弯半径为2 736 mm,最大爬坡度大于26.7%,位置PID控制下直线行驶平均速度为0.523 m/s,与期望速度0.5 m/s的误差为4.6%,行驶15 m平均偏移量为0.636 m,平均偏移率为4.24 cm/m,满足田间行驶性能要求...