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1.
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
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.
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.
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
5.
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
6.
雷沃ZP9500高地隙喷雾机的GNSS自动导航作业系统设计 总被引：2，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
7.
为解决基于全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）的农业机器人和自动驾驶农机在机库、大棚等卫星信号弱或无环境下定位精度低甚至无法定位的问题,该研究提出了基于激光感知的农业机器人定位方法。采用二维激光雷达和激光接收器设计了基于激光感知的机器人定位系统,通过二维激光雷达发射扫描激光获取机器人上激光接收器的点云,同时激光接收器感应扫描激光,融合感应扫描激光时间差和激光接收器点云特征,得到移动激光接收器（即农业机器人）的定位。以全站仪测量为参照在大棚内开展验证试验,结果表明,在激光雷达扫描范围内,机器人行驶速度为0.8 m/s时,直线行驶时最大偏差绝对平均值为4.1 cm,最大均方根误差为1.5 cm;曲线行驶时最大偏差绝对平均值为6.2 cm,最大均方根误差为2.6 cm,满足农业机器人在农机库等环境中自动导航所需定位精度要求。 相似文献
8.
基于Bezier曲线优化的农机自动驾驶避障控制方法 总被引：4，自引：3，他引：1
动力换挡拖拉机的产生促进农机自动驾驶向着无人化方向发展,农机的自动避障成为需要解决的关键问题。该文针对最短切线路径曲线曲率不连续、跟踪控制精度差及农机运动模型精度低等缺点,采用三阶Bezier曲线优化法形成连续平滑农机避障路径,通过链式控制理论建立农机运动线性控制模型,利用PI控制器进行转角补偿,并进行了控制方法的仿真和犁耕作业试验。仿真结果表明:农机行驶的航向误差角在-0.06～0.06 rad,横向位置误差小于13 cm,前轮转向角变化平缓,没有显著突变,说明该方法控制精度较高,农机能够按预设轨迹行驶。犁耕作业试验结果表明:Bezier曲线部分的避障精度为5.21 cm,曲线路径的跟踪控制效果较好;避障后农机继续沿直线行驶的精度为1.98 cm,说明该方法可保证农机在避障后恢复直线自动驾驶。研究结果表明,该避障路径控制方法在不平整犁耕地中具有较好的鲁棒性和适应性,可满足拖拉机作业的避障要求。 相似文献
9.
研究旨在设计出一套农用车辆自动导航控制系统,让机器人代替农民进行田间作业,实现农用车辆自动驾驶,从而可以有效提高农业机械的作业精度、生产效率和使用安全性,并且为精细农业研究提供技术支持,改善农业生产的方法。该文通过GPS/INS(global positioning system/inertial navigation system)组合导航技术实时获得载体的导航信息(位置、速度、航向、姿态),根据导航信息与预设轨迹参数计算出载体的目标前轮转向角,并以该目标前轮转向角与当前前轮转角的差值作为控制输入,实现对转向执行电机的精确控制,从而实现载体的路径跟踪控制。同时对整个系统的软硬件进行设计,并对系统控制策略进行仿真和试验验证。最终结果表明,本文所设计的组合导航系统定位精度高,其定位精度可达到0.1~0.5 m;路径跟踪系统误差小,当车速分别为0.5 m/s和1 m/s时,路径跟踪的最大横向误差分别为0.16 m和0.27 m;整个系统响应速度快,可达到0.1s。通过将GPS/INS组合导航技术与线控转向技术相结合,能够实现农用车辆的自动驾驶。 相似文献
10.
小型履带式油菜播种机导航免疫PID控制器设计 总被引：9，自引：7，他引：2
针对适应于长江中下游地区稻茬田土壤黏湿、小田块的轻简化播种机智能化问题,设计了一种基于免疫PID的小型履带式油菜播种机导航控制器。以小型履带式油菜播种机为基础,利用电磁铁对其转向系统进行电控改装,采用高精度北斗定位模块和电子罗盘进行组合导航,获取履带式播种机的位置和航向信息作为导航控制器的输入,设计了小型履带式油菜播种机自动导航控制系统。建立了履带式油菜播种机运动学模型和转向角传递函数,利用Matlab仿真和实地导航试验对常规PID控制和免疫PID控制进行了对比试验。仿真表明:在相同参数条件下,与常规PID相比,免疫PID控制具有响应快、超调量小、平均跟踪误差小等特点;路面试验表明:当播种机速度为0.50m/s时,免疫PID控制器直线跟踪的平均绝对偏差为4.2 cm,最大跟踪偏差为11.9 cm。田间试验表明:当播种机速度为0.50 m/s时,免疫PID控制器直线跟踪平均绝对偏差为5.8 cm,最大偏差不超过15.2 cm,能够较好地满足播种机导航作业要求,该研究可为履带式播种机的自主导航提供了技术参考。 相似文献
11.
农机具姿态倾角测量系统设计与试验 总被引：1，自引：1，他引：0
农机具姿态倾角测量技术是实现农机装备精准作业的关键技术之一。为进一步提高农机装备作业质量,以ADIS16445微惯性MEMS传感器和STM32F446核心处理器搭建硬件平台,以欧拉角法解算姿态,建立卡尔曼滤波模型融合加速度计与陀螺仪信息,实现农机具姿态倾角的精准测量。融合算法模型考虑陀螺仪零偏特性,并根据MEMS微传感器运动特性,自适应模型误差协方差矩阵Q与R,适应不同工况下农机具姿态倾角测量。采用SGT320E三轴多功能转台与BD982双天线定位测姿模块对系统进行测试与验证。三轴多功能转台试验结果表明,ADIS16445内置陀螺仪与加速度计性能合格,满足系统设计硬件要求;卡尔曼滤波融合模型精准有效,倾角静态测量误差精度为0.15°,动态测量精度典型值为0.3°,最大测量误差为0.5°。田间作业试验结果表明,自适应模型能保证农机具姿态倾角测量系统在不同工况下的测量精度,更稳定可靠,测量平均误差为0.55°。该文研究的农机具姿态倾角测量系统可满足农机装备精准作业要求。 相似文献
12.
基于多学科技术融合的智能农机控制平台研究综述 总被引：9，自引：8，他引：1
农业机械的自动化和智能化包含内容广泛,有农机定位与导航,动态路径规划,机器视觉和远程监控等,牵涉到大量的工程技术学科,包括导航、图像、模型与策略、执行器以及数据链等。农机定位与导航一般采用基于农机运动学模型结合GPS(global positioning system)/IMU(inertial measurement unit)组合导航信息,在导航路径规划算法指引下实现农机轨迹跟踪的方法。建立的农机运动学模型精度,GPS数据的连续性以及惯导器件误差系数漂移等因素都会影响该方法的有效性。路径跟踪通常采用各种现代控制理论与方法,而面对复杂的田间作业环境变化,农机的自主避障以及动态路径规划能力也会影响轨迹跟踪精度。机器视觉的稳定性和目标特征信息分离度影响着农机环境感知能力,目前目标识别主要采用hough变换,hough变换的全局检测特性决定了该算法运算量较大,需要探究改进特征提取算法。远程监控农机作业是智能农机发展的一个方向,构建无线导航,控制和视频数据传输网络有助于提高农机的智能化水平,可以采用分布式哈希表(distributed hash table)来研究网络覆盖和互联技术。该文融合多个学科,从高精度定位与导航技术、复杂环境及工况下农机运动精确自主控制技术、稳定清晰的机器视觉感知技术和基于4G网络和新一代物联网的高覆盖数据传输技术几个方面,论述了智能农机在光机电液多个学科领域内的研究现状,并指出采用北斗地基增强网络和网络RTK(real-time kinematic)技术、惯导定位误差精确建模与补偿、环境感知与自主避障、立体结构自组网技术以及多机协作是现代农业机械的发展方向。以期为现代化智能农业机械的设计提供参考。 相似文献
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基于时间序列分析的卡尔曼滤波组合导航算法 总被引：7，自引：6，他引：1
GPS广泛用于农业机械导航研究中,其定位误差信号一般存在明显的自相关性,不能满足组合导航中常用的卡尔曼滤波算法观测噪声为高斯白噪声的要求。为此,建立了GPS定位误差AR模型,结合卡尔曼估计结果来预测和修正GPS定位误差,再将修正后的GPS定位信息应用于组合导航中的卡尔曼滤波过程。试验结果表明,无论GPS接收机是在静止还是在运动条件下,处理后的定位误差信号自相关性都明显降低,近似为白噪声;目标路径直线时的最大跟踪误差约为0.15 m,为曲线时,最大跟踪误差约为0.3 m。该方法为低精度GPS应用于农业机械导航提供了可行途径。 相似文献
14.
基于农机空间轨迹的作业面积的缓冲区算法 总被引：1，自引：2，他引：1
农机规模化管理与市场化作业服务需要准确、实时、便捷的农机作业面积测量方法。该研究基于农机空间运行轨迹,设计了作业面积测量的矢量缓冲区算法和栅格缓冲区算法,并通过农机满幅作业和重叠作业对比试验,检验了上述2种缓冲区算法与距离测量算法分别在R1K(real time kinematic,实时动态差分)、亚米级和单点定位3种不同GNSS(global navigation satellite system,全球导航卫星系统)定位精度条件下的测量相对误差。试验结果表明:当农机具备自动导航满幅作业条件时,距离测量算法在任何定位精度下均能获得较高精度测量结果;缓冲区算法仅在差分定位时测量精度较高。当农机无导航重叠作业时,距离测量算法的误差会随着作业重叠率的增加而显著增大,而缓冲区算法不受作业重叠的影响,测量精度稳定。目前国内仍普遍采用人工操控的农机作业方式,重叠作业不可避免,缓冲区测量算法能够提供更加准确的作业面积测量结果。 相似文献
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田间作业车辆外部加速度辨识与姿态测量系统研制 总被引：2，自引：2，他引：0
复杂田间作业环境与精细作业效果要求农机装备具备实时精准感知农机具姿态的能力,田间作业时普遍存在的车辆外部加速度对此带来挑战。为进一步提高农机装备作业质量,该文以6轴微惯性传感器为硬件传感器,以方向余弦矩阵法进行姿态解算,基于一阶外部加速度模型设计卡尔曼滤波融合算法,实现动态情况下田间作业车辆外部加速度辨识与姿态精准估计。分别采用Innova 2100型摇床与装配有MTi300航向姿态参考模块的高地隙喷雾机对系统进行试验验证。摇床试验结果表明:在外部加速度小于10g情况下,系统对外部加速度辨识误差小于0.214 m/s2;田间作业高地隙喷雾机试验结果表明,相比于MTi300,横滚角最大误差为0.23?,俯仰角最大误差为0.39?。说明该文研制姿态测量系统可准确辨识外部加速度与测量姿态,研究结果可为满足精细农业作业要求的姿态测量系统研发提供依据。 相似文献
16.
针对农业生产劳动力短缺、人工成本增加和作业效率不高等问题,该研究设计了一种自走式农用移动平台,可更换搭载不同农具进行田间无人驾驶作业,以"机器换人"完成精度高、强度大、重复性强的农业工作。以小麦播种为例,基于全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)定位测速技术、播深控制技术实现自动化播种;采用CAN总线技术、多电机同步驱动技术、差速-电动推杆结合的转向控制方法实现移动平台行走和转向。田间试验结果表明:基于GNSS的电控排种系统稳定可靠,排量稳定性变异系数≤1.8%,播深稳定性系数≥89%.驱动控制系统响应速度快,启动伺服电机2.6 s后实际转速逐渐接近目标转速,同步速度误差变化也趋于相对稳定,平台在负载作业状态下具有较强的抗干扰能力和速度一致性;转向控制系统通过电动推杆驱动车轮转向,转角平均绝对误差0.7°。研究可为促进农业播种智能装备的发展提供参考。 相似文献
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农业机械全方位视觉定位系统根据标识方位角角度估算传感器相对于标识坐标系的绝对位置,包括系统校正、除噪、标识特征提取、方位角度估算和定位算法,其中定位算法是实现农业机械全方位视觉定位系统的关键部分。该文主要研究了4个标识和3个标识的定位算法,并通过室外30m×30m平地上的定点试验和传感器倾斜试验验证定位精度及传感器倾斜对定位精度的影响。试验结果表明,试验点坐标的估算值与实测值之间距离的均方根误差与平均绝对误差分别为14.75和14.06cm,最大绝对误差为25.72cm;倾斜角度越大,对定位精度的影响越大。研究表明本文定位算法是可行的,且算法简单、运行速度快;实用中当传感器倾斜角度大于5°或者凹凸不平明显的作业环境中,有必要考虑传感器倾斜造成的定位误差的补偿。 相似文献