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1.
拖拉机自动导航变曲度路径跟踪控制 总被引：2，自引：2，他引：0
针对当前拖拉机自动导航曲线跟踪控制精度不能满足生产需要的问题,该研究提出一种基于前轮转角前馈补偿策略的变曲度路径跟踪控制方法。综合考虑农机作业速度和目标路径曲度对前视距离的影响,通过调整前视区域和计算预瞄点,动态调整前视距离和前轮转角前馈量,在追踪预瞄点的过程中,利用农机与目标路径偏差设计变曲度路径跟踪模糊控制器,通过实时调整拖拉机前轮转角补偿量减小稳态误差。以DF2204无级变速拖拉机为试验平台,设计并研发了自动导航系统,开展21组变曲度路径跟踪控制试验。试验结果表明,拖拉机以1、1.5、2和3 m/s速度行驶时的平均绝对误差的平均值分别为2.7、2.7、3.3和4.0 cm,均方根误差的平均值分别为3.4、3.7、4.6和5.0 cm,满足农业生产需求。所提方法可有效提高农机曲线路径跟踪精度,减少漏耕,提高农田利用率。 相似文献
2.
基于GNSS的农机自动导航路径搜索及转向控制 总被引：8，自引：8，他引：0
为提高农机自动导航系统性能,提出了一种基于全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)的农机自动导航路径搜索方法和基于预瞄点搜索的纯追踪模型。根据农机不同作业需求,导航系统可选择直线路径搜索或曲线路径搜索,实现农机直线和曲线自动导航作业;建立基于预瞄点搜索的纯追踪模型,并将其用于农机转向控制,该模型不涉及复杂的控制理论,适用性较强。为验证路径搜索方法和纯追踪模型性能,以John Deere拖拉机为试验平台,进行了农机直线跟踪和转向控制导航试验。结果表明:直线路径跟踪导航试验,车速为0.8、1.0和1.2 m/s时,导航均方根误差分别为3.79、4.28和5.39 cm;转向导航试验,车速为0.6 m/s时,在弓形转弯和梨形转弯导航方式下,导航均方根误差分别为25.23和14.42 cm;与模糊控制方法对比试验,直线路径导航方式下,应用该文方法和模糊控制方法的导航均方根误差分别为4.30和5.95 cm,在曲线路径导航方式下,应用该文方法和模糊控制方法的导航均方根误差分别为13.73和21.40 cm;基于GNSS的农机自动导航路径搜索方法和预瞄点搜索的纯追踪模型可以得到较好的定位控制精度,可满足田间实际作业的要求。 相似文献
3.
基于速度自适应的拖拉机自动导航控制方法 总被引：3，自引：3，他引：0
针对速度因素对拖拉机自动导航系统稳定性的影响,提出了基于横向位置偏差和航向角偏差的双目标联合滑模控制方法,在建立两轮拖拉机-路径动力学模型和直线路径跟踪偏差模型的基础上,应用Matlab/Simulink进行整体系统仿真,验证了控制方法的可靠性;以雷沃TG1254拖拉机为载体搭建了自动导航控制系统田间试验平台,分别在定速和变速条件下,进行了拖拉机直线路径跟踪控制的田间试验;分析了不同速度条件下的动态跟踪控制效果,验证了设计的自动导航控制系统的稳定性和控制精度。试验结果表明:在拖拉机田间作业常见的定速直线行驶工况下,采用基于速度自适应的双目标联合滑模控制方法,拖拉机直线路径跟踪控制的横向位置偏差最大值为10.60 cm,平均绝对偏差在3.50 cm以内;航向角偏差最大值为3.87°,平均绝对偏差在1.70°以内;在进入稳态以后,前轮转向角最大摆动幅度为3°,摆动标准差为0.80°。结论表明,该文提出的基于速度自适应的拖拉机自动导航控制系统,能基本实现不同速度下的直线路径自动跟踪控制。 相似文献
4.
为了提高农机路径跟踪系统控制性能对作业速度变化的适应性,该研究提出一种基于预瞄运动学模型的快速预测控制方法。采用预瞄跟随理论建立预瞄航向误差模型,并将其作为输出方程与路径跟踪误差常规状态方程联立,构建预瞄运动学状态空间误差模型,进而运用模型预测控制算法与输入参数化衰减策略设计路径跟踪控制律。仿真试验结果表明,在不同作业速度下,预瞄模型预测控制器的直线路径跟踪横向误差均渐近趋于0,行驶曲线均无超调;当作业速度为1、3与5 m/s时,预瞄模型预测控制器的圆形路径跟踪横向最大绝对误差分别为8.52、10.42和10.82 cm,标准差分别为3.96、5.83和6.17 cm;当控制时域为10、30与60时,预瞄模型预测控制器的运算周期相对常规模型预测控制器分别减小7.5%、43.0%和48.5%;与常规模型预测控制相比,预瞄模型预测控制能够在确保路径跟踪系统控制精度的同时有效改善系统的动态性能和提高系统的实时性,使不同作业速度下的跟踪效果更加均衡。田间测试结果表明,在0.5～5 m/s作业速度范围内,预瞄模型预测控制器对作业速度变化具有较强的适应性,能够使农机快速平稳地跟踪参考路径并具有较高的控制精度,其直线路径跟踪的横向最大绝对误差均值小于5.5 cm、标准差均值小于2.5 cm,圆形路径跟踪的横向最大绝对误差均值小于15.5 cm、标准差均值小于8.5 cm,跟踪效果满足农机实际作业要求,适于复杂作业环境或高速作业场合。 相似文献
5.
为解决农机田间作业避障路径实时规划问题,该研究提出一种在动态识别区内利用三阶贝塞尔曲线实时规划农机避障路径算法。首先构建农机作业行走动态识别区,在动态识别区内利用激光雷达感知障碍物。然后利用障碍物信息计算避障路径控制点选取范围,生成满足农机最小转弯半径等多约束条件下的路径簇,同时以曲率最小为目标从路径簇中选取最优避障路径。最后进行避障路径实时规划试验。试验结果表明,本文算法规划的避障路径最大曲率和平均曲率分别为0.126和0.054 m-1;路径跟踪过程中产生的最大横向误差和平均横向误差分别为0.12和0.057 m;拖拉机到障碍物外轮廓的距离大于0.375 m。和现有算法比较,本文算法规划的避障路径最大曲率和平均曲率分别减少25.9%和42.6%,路径跟踪过程中产生的最大横向误差和平均横向误差分别减少36.8%和28.8%。研究结果可为拖拉机无人驾驶作业提供技术支撑。 相似文献
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雷沃ZP9500高地隙喷雾机的GNSS自动导航作业系统设计 总被引：16，自引：14，他引：2
为减少农药喷雾作业对人体造成的化学损害,该研究以雷沃高地隙喷杆喷雾机为平台,基于GNSS开发了自动导航作业系统,实现喷雾机在极少人工干预情况下的自动导航作业。通过对平台的机-电-液改造,实现了喷雾机作业系统的电气化控制。基于简化的二自由度车辆转向模型设计了以位置偏差和航向偏差为状态变量的直线路径跟踪控制算法,基于纯追踪模型设计了曲线路径跟踪控制算法。根据喷雾机田间作业需要设计了喷雾机一体化自动导航作业控制方法,使系统能够自动控制喷雾机完成直线、地头转弯行驶和喷雾作业,油门调节以及车辆启停控制。在1.3 m/s左右的前进速度条件下,分别在水泥路面、旱田、水田环境中进行了试验,测试结果表明:水泥路面车身横滚在–1.6?~1.5?范围,直线路径跟踪误差最大值为3.9 cm,平均值为-0.15 cm,标准差为1.0 cm;旱田地块车身横滚在–1.4?~3.3?范围,跟踪误差最大值为9.8 cm,平均值为1.3 cm,标准差为3.3 cm;水田环境车身横滚在–2.4?~5.2?范围,跟踪误差最大值为17.5 cm,平均值为2.2 cm,标准差为4.4 cm。试验数据表明,所设计的自动导航作业系统初始上线快速、地头转弯对行平顺、各设计功能执行可靠;导航系统具有良好的稳定性和控制精度,能够满足水田、旱田环境下的喷雾作业要求。 相似文献
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基于GNSS姿态与电机编码器的农机转向角度测量系统研制 总被引：4，自引：4，他引：0
典型的农业机械自动驾驶系统需要在车辆转向轮上安装角度传感器测量转向角度,存在安装不便与可靠性差问题。该研究提出一种基于GNSS模块和电机编码器组合的转向轮转向角度测量系统。该系统通过组合利用GNSS姿态测量值与运动模型得到转向轮期望角度,利用电机转向速度和全液压转向阀的传递模型推算转向角度变化值,经卡尔曼滤波融合解算得到车辆转向轮的实时转向角度。与霍尔式绝对角度传感器对比的动态测试结果表明,该系统在直线行驶时的测量标准方差小于0.91°,在转向轮-10°～+10°区间,测量标准方差小于1.0°;直线自动驾驶作业时的导航误差小于2.5 cm,曲线作业自动驾驶的导航误差小于9.0 cm,满足农机自动调头等场景应用。 相似文献
8.
水稻田土壤松软,收割机作业后会出现残留秸秆凸起、地表坑洼等现象,导致秸秆旋埋还田作业易出现重耕、漏耕和自动驾驶路径跟踪精度差等问题。该研究基于滑移估计模型推导了拖拉机路径跟踪的前轮转角控制率,并设计了一种变增益单神经元PID导航控制器。在自主设计的电控比例液压转向系统基础上开发了秸秆旋埋还田导航系统,采用双天线RTK-GNSS获取拖拉机的实时位置和航向角信息,由变增益单神经元PID控制器根据理论转角和航向角偏差变化输出实际执行转角,实现旋埋作业自主路径跟踪。田间试验表明,作业速度为1.15m/s时,变增益单神经元PID控制器的自适应直线跟踪最大横向偏差不超过0.071 m,平均绝对偏差不超过0.031 m。与常规PID控制器相比,变增益单神经元PID控制器的最大横向偏差和平均绝对偏差控制精度分别提高了53.08%和51.72%;与单神经元PID控制器相比,最大横向偏差和平均绝对偏差控制精度分别提高了39.00%和28.21%。该研究设计的变增益单神经元PID控制器可以增强导航系统的适应性和鲁棒性,提高路径跟踪精度,适用于未来无人驾驶下的秸秆旋埋还田作业。 相似文献
9.
小地块履带农机UWB导航系统设计及其基站布置 总被引：1，自引：1，他引：0
针对中国南方分布零散和土壤黏重的稻麦、稻油轮作区小地块长期使用轮式农机导致深泥脚现象加重造成自主导航性能变差且卫星导航面对普通大众使用门槛高用户友好性欠缺、难以满足便捷跨区作业要求,该研究以履带农机为研究对象,提出一种基于快速稳态转向原理的路径跟踪控制方法,以农田边界布置随插近距超宽带（UWB,Ultra Wide Band）基站组作为参照路径设计了具备基站偏移误差自诊断自主导航系统,实现小地块内高精度自主导航。近距UWB基站布置最佳方式选取与优化结果表明：双UWB基站平行农机于目标作业路径布置在农田外侧是最佳方式且距农田边界最佳临界距离为10 m。静态校正试验结果表明：快速稳态转向路径校正控制器的跟踪控制误差≤1 cm,变异系数＜5%,路径校正时间≤1 s,变异系数＜3%。动态校正试验结果表明：中低车速的直线作业精度误差≤8 cm,随作业车速增大,直线作业精度略有降低,但精度误差≤10 cm,变异系数≤5%。研究结果表明,改进AOA模式大田农机自主导航位姿检测方法与快速稳态路径校正控制策略组合导航具有较高的稳定性和较好的鲁棒性,可满足大田农机自主导航作业需求。研究结果可为高精度小地块农田自主导航技术研究提供参考。 相似文献
10.
拖拉机自动转向最优控制方法的研究 总被引：2，自引：3，他引：2
该文讨论了拖拉机自动驾驶(自动转向)控制点的选择，并且在此基础上建立了拖拉机跟踪直线行驶时的运动学与动力学模型，分别对基于这两种模型的拖拉机自动驾驶最优控制方法进行了研究，分析了参数选择对控制方法的影响。由于拖拉机是一个具有大延迟、高度非线性的复杂系统，为了减少试验确定参数时的试凑次数，提高其最优控制参数的整定精度，提出一种融合运动学与动力学模型各自特点的控制参数的确定方法，对拖拉机自动驾驶试验时控制参数的整定具有指导意义。结果表明，所提出的方法用于拖拉机自动驾驶是可行的。 相似文献
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针对机耕道场景下自动驾驶农机行驶的安全性、平稳性与规划实时性的实际需求，该研究提出了一种基于二次规划的局部路径规划方法。首先基于有限状态机构建农机机耕道行驶模式，其次采用横纵向解耦的方法，通过改进状态栅格法分别对农机速度行为和轨迹行为进行决策，随后利用二次规划方法生成满足多目标、多约束条件的农机轨迹和速度，得到最优路径，最后在多种行驶环境中进行仿真和实车试验，行驶参考速度为2 m/s。实车试验结果表明，在绕行静态障碍物场景中，规划轨迹的平均绝对曲率为0.021 m-1，最大绝对曲率为0.056 m-1，平均绝对横向误差为3.23 cm，最大绝对横向误差为8.69 cm，农机与障碍物外轮廓的距离大于0.76 m；在规避相向行驶、同向行驶和横穿机耕道的动态障碍物场景中，规划速度的平均绝对速度误差为0.08～0.12 m/s，绝对速度误差小于0.38 m/s，加速度变化范围为-0.38～0.44 m/s2。在规划周期为200 ms的仿真试验中，本文算法平均耗时48 ms，最大耗时75 ms，相比采用静态状态栅格法平均耗时减少38 ms，算法效率提升44%。研究结果可为机耕道场景下的农机局部路径规划提供技术支持。 相似文献
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基于预瞄追踪模型的农机导航路径跟踪控制方法 总被引：17，自引：12，他引：5
农机导航系统的上线性能和复杂路面抗干扰能力影响着农田作业的质量和效率,为提高农机导航系统的上线速度、上线稳定性和对复杂路面的适应性,提出了一种预瞄追踪模型的农机导航路径跟踪控制方法。该方法实质是对农机运动学模型方法的改进,针对农机运动学模型小角度线性化算法中近似条件的缺点,采用预瞄追踪辅助直线引导农机快速稳定跟踪规划路径。该文参考农机运动学模型极点最优配置算法证明过程,分3步证明了该控制方法的可行性,并通过仿真和试验验证了该方法的有效性。仿真结果显示在不同的初始位置偏差和航向偏差条件下该方法都可以迅速消除偏差以稳定跟踪规划路径,位置偏差校正曲线平滑且超调量微小,说明预瞄追踪模型方法对提高农机导航系统的上线性能和抗干扰能力是有效的。田间试验结果:在初始航向偏差为0,初始位置偏差分别为0.5、1、1.5 m条件下,上线时间分别为6.8、8.2、9.4 s,上线距离分别为6.73、8.11、9.33 m,超调量分别为5.2、7.0、8.5 cm;颠簸不平旱地路面直线路径跟踪的最大误差不超过4.23 cm,误差绝对值的平均值为1 cm,标准差为1.25 cm。数据表明采用该文提出的控制方法具有良好的上线和直线路径跟踪效果,满足农业机械的导航作业要求。 相似文献
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为了改善现阶段拖拉机自动化驾驶系统主要针对单个特定型号的拖拉机进行开发的局限性,该文设计了一套采用分布式控制方式的拖拉机自动化驾驶系统。该系统的作用在于同SAFAR系统（software architecture for agricultural robot,农业机器人的软件体系结构）整合,成为一个能够进行实际工作的系统。系统采用Raspberry Pi微型计算机作为系统的电子控制单元（electronic control unit,ECU）,在不同的ECU上分别处理不同的任务,利用通讯协议传输控制协议/互联网络协议来进行ECU之间的通讯。为了保障系统的安全,该系统采用激光测距传感器R2100来保障车辆和周围环境的安全,采用Heart Beat（心跳）检测机制来探测系统故障。该系统可以接收来自SAFAR的控制信号,并对拖拉机进行相应的操作来实现拖拉机的自动化驾驶。除此之外,该系统还提供了无线遥控的功能,能够方便操作人员进行简单、直观的操控。经过测试,该系统能够正确、快速地响应来自操作人员或SAFAR的控制,控制系统的响应时间低于0.5 s,电机转向角误差小于0.06;舵机角度偏差4°左右;系统各个ECU之间通讯稳定可靠,可在试验设定的4 h内稳定工作,每0.25 s检测一次工作环境并给予响应。该研究对农业机械自动化的实现提供了参考。 相似文献
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无人驾驶农机自主作业路径规划方法 总被引：1，自引：3，他引：1
针对无人驾驶农机自主作业的应用需求,该研究设计了一种基于区块套行作业模式的路径规划方法,以生成含有速度指令和机具状态指令的可执行路径,重点解决田内作业的四边形地块适应性、无人驾驶农机适应性和农田作业路径完整规划等问题。该方法由农田信息处理模块和路径规划模块组成,农田信息处理模块将测绘产生的地块轮廓数据和障碍物数据处理为便于运算的地块轮廓点数据和障碍物轮廓点数据形式,然后由路径规划模块利用用户输入的作业方向、作业幅宽、转弯半径和起始方位等作业参数,经过作业梯形区生成、掉头区与作业区划分、作业条带分割、障碍物条带处理、作业条带路由、掉头路径生成和最终指令路径生成等子模块,最终生成无人驾驶农机的指令路径。仿真试验结果表明,相对于相邻法,该方法的作业面积比及作业路程比分别提升了10.0%和8.8%。播种作业田间试验结果表明,无人驾驶农机自主作业的横向偏差的均值和标准差分别为左偏0.002和0.027m,满足作业要求。研究结果表明,该研究提出的方法适应不同的四边形农田和障碍物,可以结合不同的作业参数完成路径规划,能够满足无人驾驶农机自主作业的需求。 相似文献
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路径跟踪控制技术作为农业机械导航的核心,是提高控制系统控制精度和对环境适应性的关键,可提高农机具作业精度和效率,同时可避免重复作业和遗漏现象,减少农业生产资料浪费。该文根据农业机械导航路径跟踪控制方法中是否涉及农机模型,将路径跟踪控制技术分为与农机运动学模型相关、与农机动力学模型相关以及与模型无关的路径跟踪控制方法。通过对原理的解析明确了各类控制方法的优缺点,及对现有解决方案进行了总结分析,指出了现有方案存在共性或个性问题,由此完成了对现阶段国内外针对农业机械导航路径跟踪控制方法的研究进展的阐述。通过对各类控制方法适用性及农机导航产品发展现状的分析,提出了农机导航路径跟踪控制方法的发展展望,以期为后续路径跟踪控制方法的研究提供指导性方向和有针对性的参考,具体如下：1）明确了现有模型对农机运动过程描述的局限性,指出高精度农机模型研究的必要性;2）为提升控制方法自适应性和鲁棒性,研究需从常规工况向极限工况和复杂工况拓展;3）明确单一控制方法的局限性,明确多方法融合控制的发展趋势。 相似文献