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履带式油菜播种机模糊自适应纯追踪控制器设计与试验 总被引：2，自引：0，他引：2
针对在丘陵山区小田块中大型农业机械运移不便、作业效率不高和田头调头操作受限等问题,设计了一种针对轻简履带式车辆的基于运动学模型和几何模型的模糊自适应纯追踪控制器。以轻简履带式油菜播种机为研究平台,结合北斗RTK构建了一套自动导航作业系统,根据播种作业需求采用有限状态机设计了田间自动导航作业控制策略。开展了模糊自适应纯追踪控制器与纯追踪控制器的仿真及实地对比试验。仿真结果表明,与纯追踪控制器相比,模糊自适应纯追踪导航控制器具有上升时间短和超调小等特点。水泥路面试验表明,当行驶速度为0.8m/s时,模糊自适应纯追踪控制器最大跟踪偏差为0.039m,平均绝对偏差为0.018m。在旱田路面前进速度0.5、0.8、1.2m/s下,直线导航跟踪最大跟踪偏差分别不大于0.082、0.086、0.092m,平均绝对偏差分别不大于0.031、0.032、0.034m。并对自动导航作业系统进行试验,试验结果表明,所设计的导航控制器直线跟踪稳定,满足丘陵山区小型田块油菜播种要求。 相似文献
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基于双切圆寻线模型的农机导航控制方法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对油菜直播机组导航作业中田头换行、转弯等直线跟踪之间的衔接控制问题,设计了一种适用于2BFQ-6型油菜精量联合直播机导航的双切圆寻线模型控制方法。对初始偏差较大时拖拉机的寻线路径进行了定量分析,获得最优寻线路径的几何关系,依据该关系构建控制决策方法。所建决策方法根据拖拉机位姿状态选择相匹配的控制方程组,计算获得前轮转角以实现导航控制。进行了双切圆寻线模型参数仿真优化和性能与适应性仿真试验。使用该模型控制器进行拖拉机路面导航试验,结果表明:当行驶速度为0.7 m/s,拖拉机与目标直线初始横向偏差为7 m,初始航向偏角为90°时,控制器横向偏差响应的超调量不超过3%,上升时间小于14 s,调节时间不大于19 s,较纯追踪模型方法的超调量和调节时间更小;田间和路面试验结果表明:该模型控制方法对2BFQ-6型油菜精量联合直播机导航作业过程中的对行播种起始位姿调整和套行作业自动转弯操作具有指导价值。 相似文献
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水田环境下水稻直播机自动驾驶控制方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了解决无人化水稻直播机在水田里应用时精度不高的问题,本文提出了一种在不平整泥泞水田环境中的水稻直播机自动驾驶控制方法。本文首先建立了水稻直播机的运动学模型,基于横向偏差和航向角偏差,提出了一种用于直线作业段的非线性转向控制算法。为了避免水田路面不平坦对定位系统的影响,通过倾角传感器获取车身姿态,修正定位误差。通过检测计算位置与地边的相对距离,实现了地头自动转弯。实验表明,本文控制方法的路径跟踪平均绝对误差为0.027m,具有较好的跟踪精度和稳定性,且自动转弯算法切实有效,提供了一种在水田环境下可行的自动驾驶控制方法。 相似文献
4.
为满足水稻穴直播机自主作业的高性能需求,对穴直播机的自主驾驶系统进行了自主化设计与验证。根据洋马VP6型穴直播机的结构特点,对穴直播机自主驾驶进行机电改造,设计了自主驾驶总控制器和CAN总线化电动转向、油门及挡位的分控制系统,满足了自动驾驶的功能要求。经过分析穴直播机的运动学模型及控制模型,分别建立了外环轨迹跟踪和内环转向角度跟踪的双闭环控制算法策略。经过反复试验,确定合适的控制器参数为k_p=1、k_d=3.5。水田环境的试验结果表明:自动驾驶控制系统达到了横向偏差的绝对值不大于8 cm的跟踪效果。 相似文献
5.
为了克服自主式水稻播种机在水田应用中的障碍，基于一种高精度的路径跟踪算法，结合侧向偏差和航向角偏差作为反馈，建立了非线性转向控制模型，对在泥泞不平的水田中直线行驶时的转向控制进行路径跟踪，且为了避免倾斜引起的位置误差，考虑了车辆倾斜时侧倾角和俯仰角对位置坐标的影响。田间试验表明：该算法的平均绝对横向偏差小于2.9cm,航向角偏差小于0.03°,能将横向偏差减小到0.5m以内的短距离，且超过95%的测量横向偏差绝对值小于0.01m,能够满足我国水田自主式水稻播种机的精度及农艺要求。 相似文献
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拖拉机液压转向变论域模糊控制器设计与试验 总被引：2，自引：0，他引：2
2BFQ-6型油菜精量联合直播机田间自动对行作业时,东方红-LX854型拖拉机为其配套动力,实现导航功能,针对导航执行机构——电控全液压转向系统导航作业时转向控制稳定性和准确性差的问题,设计了自适应变论域模糊控制器。应用旋升优选法对模糊控制器参数仿真分析,获得了不同波形、幅值和周期激励信号下的最优参数组合,运用窗口Fourier变换和自卷积法设计了响应类型的实时识别方法,依据识别的结果和仿真寻优获得的参数优化基础模糊器规则的论域。在拖拉机电控全液压转向系统上试验结果表明:变论域模糊控制器对转向20°的阶跃响应的调节时间为2 s,平均稳态误差为0.18°,无稳态振荡现象;跟踪正弦信号平均延时为0.3 s;与定论域模糊控制器相比获得了更好的转向性能。 相似文献
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基于干扰观测器的直播机路径跟踪快速终端滑模控制 总被引：1，自引：0，他引：1
针对农田中存在不确定性干扰时,会导致建立的无人水稻直播机运动学模型精确度不高,从而使路径跟踪收敛时间长,跟踪效果较差等问题,提出由直播机运动学模型建立相应的非线性干扰观测器从而实现对不确定性复合干扰的精确观测。将观测到的干扰值补偿到运动学模型中以提高模型的精度,降低滑模控制的抖振。为了控制直播机沿指定路径作业并提高路径跟踪收敛时间,设计了一种快速终端滑模控制算法。基于李雅普诺夫判据检验了算法闭环系统的稳定性。使用Matlab/Simulink建立了农机运动学仿真模型,仿真结果表明,非线性干扰观测器能精确观测出系统的不确定性干扰。与不带干扰观测器的滑模控制算法相比,本文控制算法可有效减少收敛时间,抑制干扰带来的抖振。无人直播机水田作业实验表明,采用本文所提出的算法以1.2m/s的速度高效作业时,横向平均绝对偏差为0.0247m,均方差为0.0311m。并且转弯收敛速度快,无超调,路径跟踪精度满足实际作业要求。 相似文献
8.
为了实现牛场勤密饲喂,饲草推送机器人自动充电系统采用上置对接式,由充电桩、机器人充电控制部分组成。充电桩包含蓄电池充电器、充电电路和充电电极等;机器人充电控制部分包含控制器、行走驱动模块、电源监控模块、传感数据采集模块、继电器和充电电极等。在充电对接部位建立坐标系XYZ,根据电极长度、电极压缩行程、电极宽度,确定X、Y、Z轴的对接容错范围。根据半开放式牛场工作环境,在自动充电区域设置充电桩、磁条导航路径。饲草推送机器人在磁条导航过程中,通过磁导航传感器实时检测磁信号,获得磁导航偏差,采用模糊PID控制算法,得到左右轮速度控制量后,转换成对应电动机角速度值,控制器输出对应占空比的PWM信号控制电动机转速。结合磁导航传感器特性和试验,获得模糊控制器的输出参数调整规则。自动充电磁条导航试验结果表明：当磁导航偏差绝对值|e|为最大值时,比例系数调整值ΔKp最大值为1.28,最小值为1.03;积分系数调整值ΔKi最大值为0.13,最小值为0.06;微分系数调整值ΔKd最大值为－1.18,最小值为－1.5;通过模糊PID控制,PID控制器系数可进行自适应修正;X轴、Y轴和Z轴最大对接偏差绝对值分别是4.1、1.9、0.7cm,对接偏差均在容错范围之内。 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
10.
当被控对象结构或参数变化时,比例－积分－微分（PID）控制器因参数不能在线调节使得控制性能变差。模糊自适应PID控制器在传统PID控制器基础上,引入模糊逻辑推理,利用被控量偏差及偏差的变化,在线调整PID参数。通过仿真分析得出,在抗扰动性能上,模糊自适应PID控制没有明显的优势,而当被控对象结构或参数变化时,模糊自适应PID控制比PID控制性能优越。 相似文献
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农机导航自校正模型控制方法研究 总被引：8，自引：0，他引：8
针对运动学模型中的近似条件对模型控制方法曲线路径跟踪精度的影响,提出了一种农机导航自校正模型控制方法。该方法采用模型控制方法设计控制律,并采用模糊控制方法自适应地在线调节模型控制律的控制量。农业机械的路径跟踪实验结果表明,该方法既保留了模型控制方法在直线路径跟踪方面的优点,又弥补了模型控制方法在曲线路径跟踪方面的缺陷。当速度为1.0 m/s时,直线路径跟踪最大横向偏差小于0.064 9 m,曲线路径跟踪的最大横向偏差小于0.185 7 m。 相似文献
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为解决无人化水田植保机在田间作业时上线速度慢、精度不高和抗干扰能力差的问题,提出了一种基于快速幂次趋近律和全局滑模控制的水田植保机路径跟踪控制方法。首先建立了含有滑移干扰项和航向角干扰项的水田植保机四轮异相位转向运动学模型,提出了一种基于全局滑模控制和快速幂次趋近律的直线作业跟踪转向控制算法,解决了滑模控制算法的抖振和趋近模态对干扰敏感的问题,使用Lyapunov判据检验了算法的收敛性。使用Matlab建立了仿真模型,对算法进行了仿真,相比基于指数趋近律和等速趋近律的滑模控制算法,本文算法的快速性更好。实际作业实验结果表明,该方法直线跟踪横向偏差绝对值最大为0.0778m,能够有效提高自主导航控制系统的稳定性和快速性。 相似文献
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农机自动导航控制决策方法与软件系统 总被引：2，自引：0，他引：2
为实现农机自动导航控制，兼顾系统成本和作业效率，对农机自动导航控制决策方法进行了研究，并设计开发了一种导航软件系统。首先，系统根据获取的农田边界、农田形状及作业需求进行路径规划。其次，采用简化二轮车运动学模型，采用模糊控制进行导航决策控制，模糊控制器的输入参数为农机横向偏差和航向偏差，输出参数为前轮转角信息。最后，导航系统根据转角信息，由PLC控制器控制方向盘转动，从而实现导航控制。导航软件采用模块化设计思想，由串口数据通讯、数据分析与处理、数据与图形显示和数据存储4个模块构成，基于C++/MFC语言编写实现。系统还可在导航结束后，对导航偏差数据进行保存，便于试验后进行误差分析。试验结果表明：农机自动导航控制决策方法可以实现较好的控制精度，软件系统界面友好、通讯稳定、功能较为齐全，满足农机田间自动导航作业的需求。 相似文献
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农业机械（农机）运动学模型的精度影响导航控制精度和稳定性,为提高农机路径跟踪控制器精度,提出了一种基于运动特性的农机导航控制器设计方法。该方法主要是对传统二轮车运动学模型建模方法进行改进,针对传统二轮车模型小角度近似替代（方向角等于横摆角）的缺点,采用加入侧偏角的方法优化农机运动学建模过程。采用相同的控制方法（状态反馈控制）和不同的运动学模型设计控制器进行对照实验。直线路径跟踪时,侧偏角对模型精度影响较小,引入侧偏角可以在一定程度上影响农机的跟踪精度;曲线路径跟踪时,侧偏角对方向角的变化影响较大,可以大幅影响路径跟踪精度。以安装有自动导航设备的拖拉机为实验平台进行实地实验,结果表明：直线行驶的最大横向误差平均值为0.0454m,绝对平均误差平均值为0.0149m,标准差平均值为0.0119m;曲线行驶的最大横向误差平均值为0.1613m,绝对平均误差平均值为0.0688m,标准差平均值为0.0434m;基于本文提出的优化模型设计的路径跟踪控制器对直线路径跟踪有一定提升,对曲线跟踪精度有大幅提升。 相似文献
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针对高地隙喷雾机在自主导航作业中因侧滑影响而导致轨迹跟踪精度降低的问题,提出一种基于四轮独立驱动(4WID)高地隙无人喷雾机的自适应控制方法。首先,建立4WID高地隙喷雾机的运动学模型;然后基于运动学几何约束和速度约束,引入两个表征侧滑效应的参数构建改进位姿误差模型;最后将参数自适应与反步控制方法结合,设计自适应控制律实时估计并补偿侧滑效应。以典型的U形作业路径为例,在考虑和不考虑侧滑的情况下分别进行了仿真和试验验证。仿真结果表明：本文提出的控制算法在喷雾机出现侧滑的情况下可以保证较高的轨迹跟踪精度;水田试验表明,当喷雾机在常规作业速度3.6km/h时,与不考虑侧滑的轨迹跟踪控制算法相比,喷雾机轨迹跟踪的横向平均绝对误差减小至0.041m,标准差减小至0.059m;纵向平均绝对误差减小至0.018m,标准差减小至0.015m;航向平均绝对误差减小至2.56°,标准差减小至3.57°。 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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农业机器人自主导航改进自适应滤波控制器研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为提高导航精度与控制精度,对农业机器人的自主导航控制进行研究。结合Sage-Husa自适应滤波与强跟踪卡尔曼滤波两种算法优点,利用严格收敛判据,设计了改进的自适应卡尔曼滤波算法。新算法保证了系统的实时性和稳定性,且具有更好的滤波精度。利用变结构切换方法来阻止PID控制器积分饱和现象,有效解决了控制器过饱和问题。将改进的自适应滤波算法与变结构PID控制器相结合,可提高导航系统的稳定性和精度。对所提理论进行仿真与试验,结果表明该方法大幅度提高了滤波器抑制发散的能力和导航的控制精度。 相似文献