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1.
基于模糊控制的纯追踪模型稳定性改善方法 总被引：1，自引：0，他引：1
《农业机械学报》2017,(12)
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。 相似文献
2.
自动导航插秧机路径跟踪系统稳定性模糊控制优化方法 总被引：4，自引：0，他引：4
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。 相似文献
3.
关于纯追踪模型跟踪算法的研究很多,但大都集中在直线路径跟踪方面。由于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。本研究以约翰迪尔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。该导航控制算法的具体步骤如下: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。试验结果为:车辆以1m/s的速度行驶且在转弯半径为0.9m时,最大误差可控制在16cm以内。 相似文献
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插秧机导航路径跟踪改进纯追踪算法 总被引：11，自引：0，他引：11
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。 相似文献
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基于Kalman滤波和纯追踪模型的农业机械导航控制 总被引：8，自引：0，他引：8
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. 相似文献
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为提高温室内智能农机自动导航的路径跟踪精度,提出一种基于粒子群算法的纯追踪模型动态前视距离确定方法及其路径跟踪控制方法。利用超宽带(UWB)模块和电子陀螺获取温室内智能农机的位置偏差和航向偏差;为提高纯追踪模型的自适应能力,对农机位姿偏差进行定量分析并根据位姿偏差程度构建适应度函数,通过粒子群优化(PSO)算法实时确定纯追踪模型中的最优前视距离,为提升算法求解效率对惯性权重系数进行改进;根据农机位姿偏差程度构建速度控制函数对农机进行变速控制。样机试验结果表明:在3种初始状态下的直线路径跟踪时,平均偏差均值为24.4 cm,稳态偏差平均值为4.3 cm,导航时间平均值为13.2 s,稳定距离平均值为318.1 cm。路径跟踪的各项指标均优于同等条件下的恒速固定视距试验。 相似文献
8.
针对拖挂式大载荷特种车辆作业自动化以及高精度安全作业需求,以大载荷牵引车为对象,设计了一套拖挂式机组自主导航控制系统。车载程控系统采用模块化分布式系统,通过CAN总线实现系统内各模块间通信,远程运管平台与车载程控终端之间采用TCP协议进行数据通信,实现远程运管平台与车载程控系统间信息交互。建立拖挂式特种车辆的运动学模型,分析牵引作业时被牵引机具的牵引状态和最小转弯半径。针对传统纯追踪算法中固定前视距离缺陷,本文根据当前牵引车实时速度、追踪路径曲率、航向等信息动态计算前视距离,将固定前视距离改进为动态前视距离追踪,由单参数变为多参数进行优化控制参数,显著提高了轨迹追踪精度;使用随机森林算法对轨迹追踪数据进行特征提取,根据各个特征重要性指标权重,修改算法参数。在试验场地为水平倾斜度最大为2°的空旷的水泥跑道上,牵引车质量2t,被牵引机具质量10t、长22m,且牵引机组设计要求最大行驶速度为6km/h、最大横向偏差为50cm。根据复杂路径试验与数据分析,系统纠偏响应时延最大为84ms,牵引机组绝对横向误差最大为37.14cm,平均绝对误差为14.91cm,满足大载荷拖挂作业中的实际应用要求。 相似文献
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基于改进纯追踪模型的农机路径跟踪算法研究 总被引：5，自引：0，他引：5
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。 相似文献
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基于模糊自适应纯追踪模型的农业机械路径跟踪方法 总被引：20，自引：0，他引：20
为了提高农业机械自动导航控制系统的精度,提出了一种基于模糊自适应纯追踪模型的农业机械路径跟踪方法.该方法基于纯追踪模型进行农业机械路径跟踪控制,结合农业机械运动学模型来确定车轮期望转向角;采用模糊自适应控制在线自适应地确定纯追踪模型中的前视距离,提高了路径跟踪的精度.农业机械的路径跟踪实验结果表明,路径跟踪的最大误差不超过10 cm,平均误差小于5 cm,完全满足农业机械的作业要求,验证了提出方法的可行性和有效性. 相似文献
11.
水稻插秧机路径追踪设计——基于SOPC嵌入式视觉导航 总被引：2，自引：0，他引：2
针对水稻插秧机路径追踪问题,利用SOPC嵌入式和视觉导航技术,以FPGA为硬件核心,利用3×3窗口模块、中值滤波、Sobel边缘检测和Hough变换进行移动路径图像信息处理,并结合齐次变换法将图像位姿信息转换到空间坐标系中,为插秧机进行路径导航。同时,通过人工设置标志线对水稻插秧机进行路径导航和追踪试验,结果表明:该系统在一定干扰环境下,水稻插秧机移动路径最大偏差为18cm,平均偏差为6.9m,基本达到预期目标,实现了路径追踪功能,而且可以根据偏差自动进行调整,具有精准度高、灵活性强等优点,应用前景非常广阔。 相似文献
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水稻插秧机自动作业系统设计与试验 总被引：3，自引：0，他引：3
为适应现代农机自动作业发展需求,实现插植作业和速度的自动控制,设计了水稻插秧机自动作业系统。以井关PZ-60型水稻插秧机为试验平台,研究了具有CAN(Controller area network)通信接口和手动优先的手自一体插秧机速度与插植机构控制方案,设计了插秧机专家PID速度控制算法和PID插值机构控制算法以及插秧机自动作业联合控制策略。联合导航控制系统分别在水泥路面、泥底层平坦和不平坦的水田进行了速度控制试验,结果表明,速度平均误差分别为3. 25%、5. 40%和8. 01%,速度平均误差不超过10%的概率分别为98. 6%、90. 1%和68. 0%;泥底层平坦水田联合控制试验结果表明,插秧机联合控制与人工操作相当,效果良好。插秧机自动作业系统满足插秧机在无人驾驶时自动作业的需求。 相似文献
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基于机器视觉的自主插秧机导航信息的提取研究 总被引：3，自引：0，他引：3
针对基于机器视觉的插秧机的自主导航,提出了一种利用秧苗行分割线作为基准线提取导航参数的算法.根据秧苗在田间环境的特征,用EXG因子分割图像,将按列累加的灰度值所形成的曲线图,设定水平分割线找到秧苗区域,确定各苗区的起始列点和终止列点,找到定位点,拟合分割线.根据秧苗行分布呈平行线状的特点,利用分割线在图像平面上形成的灭点和成像的斜率来计算插秧机的位移偏差和角度偏差,为视觉导航提供必要的参数.实验结果表明该方法具有一定的可行性,能够用于插秧机器人的导航研究. 相似文献
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以水稻插秧机仿形机构作业升降和保持过程为研究对象，采用力反馈和位移反馈相互切换的控制方式构建作业过程控制系统，并利用数学建模的方式搭建仿形机构作业过程控制模型，在MatLab/Simulink环境中建立控制系统模型。采用模糊PID算法对控制系统仿真模型进行优化，仿真结果表明：模糊PID控制算法能够显著提升插秧机控制系统在不同控制阶段的工作性能。 相似文献
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针对国内自动驾驶插秧机路径跟踪精度不高的现象，提出一种基于线性时变模型预测控制的路径跟踪方法。将建立的非线性插秧机运动学模型进行线性化和离散化处理，并基于此模型进行模型预测路径跟踪控制；建立以控制增量为状态量的目标函数；考虑系统控制量和控制增量的约束条件，将目标函数求解转为带约束的二次规划问题；采用内点法进行求解，将所得控制序列第一个元素作用于系统，并且不断重复以上过程实现最优控制。在MATLAB/Simulink环境下，搭建上述模型预测控制器系统仿真，并与路径跟踪效果良好的Stanley控制算法对比，结果表明，上述模型预测控制器优于Stanley控制算法。采用卫星信号接收机、电动方向盘和转角传感器，改造井关PZ60型插秧机，搭建插秧机自动驾驶试验平台，进行田间试验，试验结果表明，基于线性时变模型预测控制器能够使自动驾驶插秧机车速1 m/s时，有效进行路径跟踪，直线段跟踪误差最大2.02 cm，满足插秧机自动驾驶路径跟踪精度要求。 相似文献
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插秧机行驶速度变论域自适应模糊PID控制 总被引：3，自引：0，他引：3
农机行驶速度控制是精细农业中导航控制和变量作业控制系统的重要组成部分。农机在田间行驶过程中状态多变且环境恶劣,对行驶速度控制算法的自适应能力要求较高。在分析农机变速机构的基础上设计了插秧机行驶速度控制系统,将变论域方法引入模糊PID控制器设计中,提高了控制算法的适应性,并以高速乘坐式插秧机为试验平台进行了控制算法的水泥道路试验验证。试验结果表明,所提出的控制算法对插秧机行驶速度控制是可行的,插秧机行驶速度平均误差小于0.02m/s,与PID控制算法相比,调节时间更短,超调量较小,并且具有更好的自适应能力。 相似文献
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为深入了解插秧机的运动学机理,基于CNC智能控制技术对其进行分析与讨论。在充分理解插秧机结构组成与工作原理的基础上,融入SOPC嵌入导航控制,建立插秧机分插部件秧针的位移运动学模型;利用CNC控制与设计加工需求的关联度,建立插秧机关键运动部件线性回归方程;进行了插秧机核心部件参数设计优化与加工试验。结果表明:对数控加工过程中的关键参数建立最佳控制函数,得出最优解,效果明显。插秧机关键部件实现智能加工,可在保证加工精度与要求的前提下迅速完成算法迭代,且轨迹路径完成较为符合实际,可为其他农用机械相关运动规律分析提供参考。 相似文献
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针对水稻插秧机设计过程中存在的参数多、交互关系复杂、设计计算繁琐等特点,开发了一种人机交互式智能化设计平台,可缩短设计周期,优化水稻插秧机机构。通过对水稻插秧机的运动过程进行分析,认定插秧株距及插秧深度为插秧过程中的两大核心目标参数,建立各结构参数与目标参数之间的约束关系,并确定优化设计算法。利用优化设计算法,建立人机交互式设计系统,并利用设计系统得出水稻插秧机结构参数。对比分析及试验验证表明:该人机交互式智能设计系统可根据不同的设计需求快速有效地迭代出水稻插秧机结构参数,并进行最优化参数组合,有效地缩短设计计算周期,提高了设计效率及准确性。 相似文献
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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。 相似文献