首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到16条相似文献,搜索用时 343 毫秒
1.
基于模型预测的插秧机路径跟踪控制算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
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。  相似文献   

2.
为了提高无人插秧机地头转向时的曲线路径跟踪精度,针对传统的误差权重矩阵固定的线性二次调节器(Linear quadratic regulator,LQR)路径跟踪控制器对插秧机的纵向速度、横向偏差以及航向角偏差的变化适应性较差的问题,基于车辆二自由度动力学模型,提出了一种通过模糊控制实时调整LQR控制器误差权重矩阵的路径跟踪控制器优化方法。该方法以纵向速度、横向偏差、航向角偏差为输入,以横向偏差和航向角偏差对应的误差权重为输出,建立模糊控制模型实时调整LQR控制器的误差权重矩阵。为了验证所提出算法的曲线路径跟踪控制精度和可行性,以改装后的洋马VP6E型无人插秧机为对象,进行Carsim和Simulink联合仿真试验以及实车试验。仿真试验结果表明,控制插秧机跟踪半径为2m的1/4圆弧路径时,所提出算法控制下的横向偏差绝对值均值为0.014m,最大值为0.032m,小于0.04m的占100%,航向角偏差绝对值均值为1.67°,最大值为4.94°,相较于传统引入前馈控制的LQR控制器,横向偏差绝对值均值降低50%,航向角偏差绝对值均值降低23%。实车试验结果表明,在插秧机跟踪半径为2m的1/4圆弧路径时,所提出算法控制下横向偏差绝对值均值为0.027m,最大值为0.048m,小于0.04m的占62%,航向角偏差绝对值均值为1.86°,最大值为4.94°,相较于传统引入前馈控制的LQR控制器,横向偏差绝对值均值降低40%,航向角偏差绝对值均值降低4.1%。该方法提升了无人插秧机曲线路径跟踪控制精度,为无人插秧机曲线路径跟踪控制提供了参考。  相似文献   

3.
轮式拖拉机械诱导导航技术研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
为实现果园机械自动化,开发了一种结构简单的拖拉机机械式导航系统.以车辆的航向偏差、横向偏差和前轮转角为输入量,转向驱动电机的转速为输出量,设计了车辆直线跟踪的PID控制器.实验结果表明,当拖拉机行驶速度为0.53m/s时,最大横向偏差小于0.1m,能够满足拖拉机果园作业的要求.  相似文献   

4.
基于机器视觉的农业车辆路径跟踪   总被引:2,自引:0,他引:2  
简述了一种基于机器视觉的农业车辆自动导航系统.提出了直线检测算法,显著降低了内存需求和时间消耗;以横向偏差和航向偏差作为输入量,构建了二维模糊决策器,对期望前轮转角进行决策;构建了基于PID的转向控制器,实现前轮转向控制,并采用简化的两轮车运动学模型进行了仿真.仿真和实验结果表明,该导航系统可以有效地实现直线路径跟踪.当车速为0.3m/s时,最大跟踪横向偏差不超过5cm,平均偏差不超过2cm;当车速为0.6m/s时,最大跟踪横向偏差不超过8cm,平均偏差不超过4cm.  相似文献   

5.
基于模糊控制的拖拉机路径跟踪仿真研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
结合拖拉机实际工作性能与环境,建立了一种基于模糊控制的拖拉机路径跟踪仿真系统,分别对简化二轮模型、模糊控制模型、纯追踪模型及转向操纵控制模型等4个部分进行了阐述。此外,将模糊控制与纯追踪模型结合,分别对相同横向偏差下、不同航向偏差下前轮转角响应情况和相同航向偏差下、不同横向偏差下前轮转角响应情况进行了Matlab/Simulink仿真。仿真结果表明:该仿真系统可靠,具有一定的参考价值。  相似文献   

6.
为降低履带式联合收获机导航路径跟踪转向控制频率和提高控制系统的稳定性,提出了一种预瞄-切线局部跟踪路径动态规划算法。规划的局部跟踪路径由平滑连接的两段弧线组成,第1段圆弧由收获机当前位姿与1/2横向偏差线上的预瞄点确定,第2段圆弧由收获机在1/2横向偏差线的实际位姿与期望路径的几何关系确定;基于收获机实际转向运动特性建立了相适应的转向控制模型,左转、右转控制模型拟合的决定系数R2分别为0.978、0.980。田间直线导航跟踪对比试验表明:当前进速度为0.4、0.8m/s时,横向偏差的标准差分别为0.0489、0.0507m,航向偏差的标准差分别为3.94°、4.66°,转向控制次数分别为19、12次;与传统纯追踪算法相比,横向偏差的标准差分别减小19.04%、31.30%,航向偏差的标准差分别减小25.94%、9.16%,转向控制次数分别减少47.22%、42.86%。本研究可为履带式农机车辆导航控制器设计提供参考。  相似文献   

7.
轮式AGV沿葡萄园垄道行驶避障导航算法与模拟试验   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对轮式AGV沿葡萄园垄道循迹受到障碍物阻碍的问题,应用滚动优化原理提出了基于超声波测距与航向角检测的AGV防碰避障导航算法。采用交叉布置的8路超声波传感器检测垄道边界与障碍物,提出了同一障碍物匹配与类型判据及动态障碍物轨迹预测模型。以AGV横向位置偏差和航向偏角作为模糊控制器输入,获得AGV前轮期望导向角,为AGV绕行障碍物提供参考航向角。基于滚动优化原理提出了调节绕行偏角和调节车速的避障导航策略,设计了AGV绕行静态障碍物、减速或停车避让动态障碍物的导航算法。试验系统的上位机采用Lab VIEW开发的避障导航算法程序,实时将导航数据发送到下位机PLC来控制AGV转向。模拟试验结果表明,该导航算法实现AGV沿垄道预设路径纠偏行驶的同时,可导引AGV避免与垄道上的障碍物发生碰撞,验证了防碰避障导航算法的有效性,可为无人化轮式拖拉机等前轮导向车辆沿垄道循迹的防碰预警与避障技术提供参考。  相似文献   

8.
路径跟踪控制是提高自主导航系统控制精度的关键。针对在复杂农田作业环境下转弯时纯跟踪算法跟踪精度不高的问题,本文提出了一种基于改进纯追踪模型的四轮同步转向农机路径跟踪控制算法。建立了基于四轮同步转向农机的运动学模型和纯跟踪模型,在此基础上考虑航向误差得到改进纯跟踪模型,进行RTK定位坐标修正,根据量化误差的评价函数搜索前视区域最优目标点,得到最优前视距离。本文算法能实时确定四轮同步转向农机改进纯跟踪模型中的前视距离,使航向误差和横向误差最小化,实现目标点的自适应优化。仿真结果表明,本文方法转弯时平均绝对横向误差减至0.035m,平均绝对航向误差减至0.212°;水田实验结果表明,当四轮同步转向农机作业速度为3.6km/h时,四轮转向农机轨迹跟踪平均绝对横向误差减至0.109m,平均绝对航向误差减至2.799°,转弯跟踪精度显著提高。  相似文献   

9.
为满足轮式收获机地头收获路径跟踪精度要求,本研究提出了一种基于粒子群改进的带有预测特性的纯追踪路径跟踪算法。建立了轮式收获机运动学模型,推导了基于轮式收获机运动学模型的纯追踪路径跟踪算法。以收获机航向误差和横向误差为基础,构建了带有预测特性的隶属度函数,采用权重系数自适应方法,通过粒子群优化(PSO)算法,实现了实时动态确定最优前视距离。以玉米收获机为试验平台,开展了直线路径跟踪路面试验与“8”字曲线路径跟踪路面实验,试验结果表明:在1.5m/s速度时,直线路径跟踪的最大横向误差为4.39cm,最大航向误差为2.31°。在1m/s时,曲线路径跟踪的最大横向误差为5.24cm,最大航向误差为2.41°。试验结果表明本文设计改进的路径跟踪算法对直线路径及曲线路径都具有良好的路径跟踪效果,满足轮式收获机田间作业要求。  相似文献   

10.
基于神经网络的拖拉机自动导航系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对数学模型复杂的拖拉机转向控制问题,使用基于神经网络的控制方法,以福田欧豹4040型拖拉机为研究对象,进行农用车辆导航控制研究。以车辆航向偏差和航向偏差的变化率为输入变量,以前轮转角的变化量为输出变量,设计车辆转向控制神经网络控制器,对拖拉机进行转向控制。仿真表明,该方法可以对拖拉机的转向进行有效控制。实验结果表明,拖拉机在50m的行驶距离内,最大横向偏差为0.18m。  相似文献   

11.
以富来威2 ZG-6 DM型水稻插秧机为应用对象,设计了一款以步进电机作为动力源的电动方向盘集成系统,由摩擦式扭矩限制器、减速器、步进电机及驱动器、角度传感器、主控装置、通信模块、开关及传动机构组成.提出了步进电机转角与转速控制算法,构建了考虑转向阻力矩的电动方向盘转角闭环控制模型,并运用MatLab对此模型动态响应进...  相似文献   

12.
遥控插秧机自动转向系统设计与试验   总被引:4,自引:0,他引:4  
以久保田NSD8型插秧机为研究平台,在保证现有转向机构可用性的前提下,设计了一种遥控自动转向系统。该系统主要由转向执行机构、单片机控制单元、遥控发送接收装置、角度传感器、步进电动机等部分组成,可实现插秧机转向的遥控自动控制。利用该系统进行了遥控插秧机自动转向性能测试试验,通过检测系统获得的试验数据以系统识别的方法获得执行系统的传递函数,并分析了系统性能,分析表明该自动转向系统可实现插秧机整机遥控操作。同时分别进行了180°和90°平地转向试验,试验表明自动转向系统可以实现预定田间工作轨迹转向操作过程。  相似文献   

13.
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   

14.
久保田插秧机的GPS导航控制系统设计   总被引:13,自引:3,他引:13  
将计算机技术、传感器技术、GPS技术和数据通讯技术等集成和融合,在久保田插秧机上开发了基于DGPS和电子罗盘的导航控制系统.论述了导航控制系统的结构和工作原理,提出了一种利用航向跟踪实现路径跟踪的控制方法.仿真和试验结果表明,该控制方法简单有效,导航控制系统可以控制插秧机按预定的路线行走.速度为0.75 m/s,直线路径跟踪时,平均误差0.04 m,最大误差0.13 m;速度为0.33 m/s,圆曲线路径跟踪时,平均误差0.04 m,最大误差0.087 m.  相似文献   

15.
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   

16.
基于DGPS与双闭环控制的拖拉机自动导航系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
以东方红X-804型拖拉机为平台,设计了一种基于RTK-DGPS定位和双闭环转向控制相结合的自动导航系统,研究提高农业机械导航控制精度的方法。阐述了导航系统整体设计方案,以RTK-DGPS和AHRS500GA分别提供位置信息和辅助修正信息实现准确定位,以电控液压转向系统实现转向控制。分析了整体控制的策略,建立了路径跟踪的传递函数模型,阐述了双闭环转向控制算法的建立过程,以及控制器的硬件实现。试验结果表明:GPS定位数据经过校正后,平均偏差降低至0.031 m;双闭环控制算法提高了自动转向系统性能,稳态时方波信号以及正弦波信号的跟踪误差平均值为0.40°;在拖拉机田间作业跟踪过程中,路径跟踪误差平均值不超过0.019 m,转向轮偏角跟踪误差平均值为0.43°,标准差不超过0.041 m。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号