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《拖拉机与农用运输车》2020,(4)
针对国内无人驾驶拖拉机导航控制系统的控制精度问题,设计了一种基于GPS/BDS定位系统的横向偏差跟踪算法和PID控制方式的复合导航控制算法。首先介绍了拖拉机无人驾驶系统的组成原理;其次介绍了导航控制系统算法的组成同时对拖拉机进行运动学建模,并采用横向偏差跟踪算法和PID控制方式的复合导航控制算法设计拖拉机无人驾驶导航控制器;最后仿真结果表明,该算法具有较好的横向误差控制精度,能够有效提高无人驾驶拖拉机的工作效率。 相似文献
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为了提高排种机排种器的排种盘的加工质量,在排种盘的加工工艺设计过程中引入了遗传和PID算法,通过遗传算法对PID参数的整定,提高了PID控制器的控制精度,并利用遗传PID算法对加工误差进行反馈,降低了排种盘的加工误差.为了验证加工工艺的优化效果,采用仿真模拟的方法对PID控制器的响应速度和精度、加工实时误差进行了计算,... 相似文献
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农田平地机导航侧滑估计与自适应控制方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对农田平地机在无人驾驶作业时因受地面侧滑影响而导致路径追踪控制精度降低的问题,提出一种基于牵引式农田平地机的导航侧滑估计与自适应控制方法。根据路径追踪时平地铲与拖拉机的位置关系,建立了牵引式农田平地机的运动学模型;基于运动学模型,提出了一种侧滑估计器,用来预测导航控制中车轮因侧滑产生的侧滑角,并计算出拖拉机的前轮转角控制率;采用改进的非线性函数构造方法对PID控制器的参数KP、KI、KD进行实时整定,实现了农田平地机自适应导航控制。田间试验表明,该方法使平地铲路径追踪的平均绝对偏差减小了6.78 cm,标准偏差减小了10.1 cm。与无侧滑估计和参数自适应的导航控制相比,本文方法提高了农田平地机的路径追踪精度,增强了导航控制系统对平地机的适应性和鲁棒性。 相似文献
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通过增加积分环节,提出了改进的自适应最小控制合成算法( MCSI)作为道路模拟机试验系统的伺服控制系统外环,以克服振动台在测试中存在的未知时变参数及时变干扰的影响,以提高振动台位移跟踪精度.通过对单通道道路模拟机试验系统动力机构进行建模,并对PID、MCS和MCSI控制器进行了设计与仿真.仿真结果表明,MCS及MCSI控制器跟踪精度远远高于传统的PID控制器,而改进的MCS跟踪精度又优于MCS,并且具有在线调节参数的优点.基于快速原型的MCS算法,利用Matlab/Simulink建立振动台控制系统模块,在CCS集成开发环境中自动生成代码,然后将可执行代码下载到DSP TMS320C2812和TMS320C6713中,实现了基于MCSI的道路模拟机试验系统设计. 相似文献
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基于改进粒子群优化模糊控制的农业车辆导航系统 总被引：9，自引：0，他引：9
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。 相似文献
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智能轨迹控制割草机器人设计——基于FPGA神经网络 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高割草机器人自主导航和定位的精确性和智能性,设计了一种新型的基于FPGA神经网络算法的割草机器人。该设计采用FPGA可重构技术,以3层误差反向传播神经网络作为典型的模型来展开;利用成熟的BP算法公式,设计了割草机器人智能控制的模型;利用FPGA技术,设计了割草机器人的硬件系统;最后采用文本输入的设计方法,利用田间试验的方式,对机器人的轨迹规划能力和控制精度进行了验证。试验结果表明:利用FPGA和神经网络模型可以有效地穿越5个障碍物,并可得到满意的轨迹规划结果。将普通的PID控制器和神经网络PID控制器得到的控制结果误差进行了对比,结果表明:神经网络PID控制器得到的割草机器人控制误差明显比传统的PID控制器误差小。该方法为神经网络的硬件实现提供了可靠的理论基础。 相似文献
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参数自适应模糊PD在恒压供水中 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高大范围变负荷恒压供水系统的控制精度和可靠性，提出了采用多台水泵分级控制，变频调速的恒压控制策略。针对恒压供水系统具有多参数、非线性、大时滞的特点,设计了一种参数自适应模糊PID控制器。该控制器能够对供水系统中的水压调节进行有效控制。仿真结果和实际应用表明,采用参数自适应模糊PID控制器后,控制系统的响应速度加快,超调量减小,过渡过程时间大大缩短,振荡次数少,具有较强的鲁棒性和良好的稳定性。该系统取代了高塔或水泵直接加压供水方式, 提高了供水质量, 节能效果明显, 极具推广及应用价值。 相似文献
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微流控PCR温度控制算法设计 总被引：1，自引：0，他引：1
在开发的微流控PCR检测仪基础上对温度循环控制算法进行了改进设计.设计了经典PID控制器,在控制算法上研究了模糊PID算法,并用Matlab构建Simulink仿真模型进行验证.仿真结果表明,传统PID算法的超调为8.5％,调整时间为3.4s,控制精度达到0.044℃;模糊PID算法的超调为1.45％,调整时间为1.94 s,控制精度达到0.015℃.2种算法比系统原有控制精度(0.1℃)均有显著提高.模糊PID算法克服了传统PID超调较大的缺陷,大大缩短了调整时间. 相似文献
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为实现稳定可靠的植保机器人视觉伺服控制,提出了一种基于语义分割网络的作物行特征检测方法。基于语义分割网络ESNet实现农田场景图像像素级带状区域检测,并利用最小二乘算法拟合得到每条行作物线特征;在此基础上通过设计一种主导航线提取算法获取导航路径,并利用卡尔曼滤波对主导航线几何参数进行平滑处理,有效抑制了不平整地面导致的机器人运动颠簸与视觉图像测量噪声引起的导航参数波动。继而构建机器人前轮转向、后轮差速的阿克曼运动学模型;在图像空间坐标下设计纯追踪控制器实现植保机器人的伺服运动控制。大田环境下的现场实验结果为：总体横向偏差为0.092m,验证了本文方法的有效性。 相似文献
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玉米定向种子带恒张力卷绕系统自适应模糊PID控制 总被引：5，自引：0，他引：5
在玉米定向种子带的卷绕过程中,种子带的张力控制影响到种子带的质量。为此依据玉米定向种子带的要求,建立恒张力卷绕系统的传递函数,利用模糊控制技术实现玉米种子带的恒张力卷绕控制,创建了模糊自适应PID控制器,利用Matlab对其进行仿真,得到了较为合理的模糊控制算法,并将模糊控制算法通过西门子S7-200型PLC为核心的硬件控制电路应用于实际的张力控制,并进行了实际的卷绕试验。试验结果表明:模糊PID控制器与传统PID控制器相比,具有更好的动态稳定性和跟踪性能,张力产生阶跃时,系统过渡时间约为2 s,超调量在1.2%内,能够较好地满足种子带的卷绕要求。 相似文献
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针对传统喷杆喷雾机在转弯、换行过程中调头空间有限、转向半径大、易碾压作物等问题，提出了一种可利用车辆平行移动来实现换行作业的控制方法。基于平移换行方式设计了四轮转向喷杆喷雾机的导航控制系统，该控制系统采用RTK(Real time kinematic)定位模块和姿态传感器进行组合导航，以喷雾机位置信息和姿态信息作为输入，在四轮转向运动学模型基础上，结合运动学解算实现了喷杆喷雾机非转弯调头换行的自动导航跟踪控制，根据喷雾作业要求设计了基于有限状态机的自动作业策略。开展了传统PID(Proportion integration differentiation)控制器与单神经元PID控制器的实地对比测试。在常规方形硬质平整地块试验时，搭载常规PID控制器的喷雾机在平移换行过程中的最大跟踪偏差、平均绝对偏差为7.63、4.27 cm,而搭载单神经元PID控制器的喷雾机在平移换行过程中的的最大跟踪偏差、平均绝对偏差为6.48、3.24 cm。在常规方形田间地块试验时，搭载常规PID控制器的喷雾机在平移换行过程中的最大跟踪偏差、平均绝对偏差为11.01、6.66 cm,而搭载单神经元PID控制器的... 相似文献
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为了实现温室环境与作物信息的采集与监测,设计了可实现环境全方位移动监测的机器人。以机器人为研究对象,通过对机器人结构分析,建立了运动学模型;提出了基于航向角误差算法的路径跟踪控制方法,以实现对机器人转向和速度控制,使其按照期望路径运动,达到路径跟踪目的。仿真结果表明:所提出的路径跟踪控制算法,能使机器人较稳定快速地收敛于期望路径。试验结果表明:当机器人跟踪稳定后,直线路径跟踪横向误差范围为±8mm,圆弧路径跟踪横向误差范围为±11mm。本研究可为温室环境监测机器人路径跟踪控制提供参考。 相似文献
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为获得更加准确、全面、实时的农田障碍物信息,提高农业机械智能体自主导航定位的精度,提出一种基于北斗系统和视觉导航的组合定位方法。针对农田环境,选择BDS、视觉CCD为外部传感器,设计一种基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的数据融合算法,该算法融合了BDS和视觉传感器数据,实时定位农机智能体的位置。系统通过对导航角度和行驶进度进行跟踪,完成绝对定位。通过机器视觉图像处理,获取导航基准和作业目标信息,完成相对定位。通过试验验证该算法的有效性,并通过卡尔曼滤波算法(KF)的成果进行对比分析。结果表明：滤波后的路径更平滑,抖动偏差减小,坐标数据比KF滤波结果更稳定、更平滑。此外,距离的平均误差可以从滤波前的0.119 5 m降低到滤波后的0.07 0 m,有效地降低了过程噪声。且位置偏差在±0.1 m以内,精度较高,提升了农机智能体自主导航的定位精度。 相似文献
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设计了氢发动机的怠速PID控制器,使发动机的转速迅速逼近目标转速,使发动机怠速稳定。提出了怠速过量空气系数的控制策略,对瞬态工况采用卡尔曼预测算法,对过量空气系数实行开环控制,满足实时性要求;对稳态工况采用卡尔曼滤波算法,对过量空气系数实行闭环控制,满足精确性要求。 相似文献
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基于视觉导航和RBF的移动采摘机器人路径规划研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为了提高采摘机器人自主导航和路径规划能力,提出了基于计算机视觉路径规划和RBF神经网络自适应逼近算法的导航方法。使用图像分割、平滑处理和边缘检测技术,根据图像像素灰度值确定了导航线的位置,利用逐行扫描的方法得到了导航离散点。路径规划和跟踪使用RBF神经网络逼近算法,通过逼近误差和权值控制路径跟踪的精度,系统响应的执行端使用液压伺服系统,提高了机器人自主导航的精度。以黄瓜采摘作为研究对象,在日光温室对机器人采摘作业进行了测试,通过测试得到了RBF神经网络的路径跟踪误差曲线。测试结果表明:机器人可以很好地逼近跟踪规划路径,其计算精度较高,跟踪效果较好。 相似文献
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