Research on Automatic Navigation Control Method Based on Cascaded Control Strategy for Agricultural Machinery

随着农业现代化进程的加快，具有自动导航能力的轮式农业机械（以下简称农机）具有广阔的发展前景。目前，农机的自动导航控制主要是对农机进行横向控制，即控制农机跟踪事先规划好的作业路径，使其与路径之间的横向位置偏差保持在一定的精度范围之内。由于导航控制方法对农机自动导航系统控制性能的优劣起着决定性的作用，因此有必要对农机自动导航控制方法进行深入的研究。 本文以实际应用为导向、以级联式控制策略为方案，深入地研究了农机转向控制方法、基于位姿偏差的路径跟踪控制方法和基于期望横摆角速度的路径跟踪控制方法，并以这些方法为基础，提出了基于级联式控制策略的农机导航控制方法，实现了农机自动导航控制。为了验证所研究方法的有效性和可行性，本文在不同的农机自动导航控制平台上进行了方法的验证实验和应用实验。本文的主要研究工作和贡献如下： （1）针对农机转向控制问题提出了一种基于非线性积分滑模面的自适应滑模控制方法。当农机转向控制子系统遭受不确定因素和外部干扰的影响时，该方法能够保证农机的转向轮快速而准确地跟踪期望的转向角指令。在方法的研究中，首先研究了农机转向系统的数学模型，将电控机械式和电控液压式驱动的农机转向系统建模成由一阶惯性和纯积分环节组成的二阶模型。然后根据转向系统的执行能力和控制目标设计期望转向角的暂态过程，并在此基础上提出了一种非线性积分滑模面，进而设计出相应的滑模控制律，保证了系统快速而无超调的响应特性；同时，本文采用模糊控制方法实时估计系统等效干扰，实现了滑模切换增益的在线自适应调整，从而减弱了滑模控制量的抖振现象。 （2）针对农机路径跟踪控制问题提出了三种基于位姿偏差的农机路径跟踪控制方法，即最优PD路径跟踪控制方法、模糊自适应纯追踪路径跟踪控制方法和非线性最优路径跟踪控制方法。在第一种方法的研究中，首先推导出以位置误差及其导数为状态变量的状态方程。然后基于此状态方程利用LQR方法确定PD控制器的比例和微分参数，得到符合某一性能指标的最优参数，从而保证农机最优地跟踪期望路径行驶。在第二种方法的研究中，首先讨论了农机的纯追踪模型，并详细分析了纯追踪模型中的前视距离参数对路径跟踪控制效果的影响。然后基于该分析结果提出一种模糊控制规则可在线调整的模糊控制器，进而采用这种模糊控制器来在线自适应地确定前视距离参数。该方法克服了最优PD方法或者其他传统控制方法设计过程中对农机模型进行小角度近似线性化的缺点，而且也解决了纯追踪模型中前视距离的实时自适应确定问题，增强了纯追踪路径跟踪方法对不同初始误差状态的适应性和鲁棒性。在第三种方法的研究中，首先建立了基于空间参数（即路径弧长参数）驱动的非线性农机相对运动学模型。然后研究了基于空间参数驱动的模型进行控制设计的合理性和基于该模型进行反馈线性化的可行性问题。最后，针对该非线性模型进行内环的反馈线性化设计和外环的最优化设计，得到在某一性能指标下最优的且与行驶速度无关的农机路径跟踪控制律。该方法在设计过程中不需要对非线性模型进行常速假设和小角度线性近似处理，且对农机行驶速度的变化具有鲁棒性。 （3）针对农机受到大的扰动时横向位置响应的一致性问题，本文将横摆角速度控制引进到路径跟踪控制中，提出一种基于期望横摆角速度的农机路径跟踪控制方法，重点研究了农机横摆角速度鲁棒自适应控制方法。在方法的研究中，首先建立了农机牵引或者悬挂机具时的农机-机具横摆角速度动力学模型，并分析了农机牵引或悬挂机具时的动力学特性。然后基于所建的动力学模型提出一种鲁棒自适应控制律，并以定理的形式证明了基于所提出的鲁棒自适应控制律的闭环系统的稳定性和鲁棒自适应性。该方法消除了干扰对农机横摆角速度动力学产生的影响，使农机的横摆角速度始终按照期望的横摆角速度变化，保证了在大的机具负载或外部扰动下农机横向位置响应的一致性。 （4）基于上述研究的成果，本文开展了级联式导航控制方法在农机导航系统中的应用研究，阐述了农机导航系统实现上的相关问题的求解方法，并将级联式导航控制方法应用到农机导航控制平台上进行多条连续路径的自动导航控制实验研究，实验结果进一步验证了本文研究成果的可行性和有效性

Research on Automatic Navigation Control Method Based on Cascaded Control Strategy for Agricultural Machinery

随着农业现代化进程的加快，具有自动导航能力的轮式农业机械（以下简称农机）具有广阔的发展前景。目前，农机的自动导航控制主要是对农机进行横向控制，即控制农机跟踪事先规划好的作业路径，使其与路径之间的横向位置偏差保持在一定的精度范围之内。由于导航控制方法对农机自动导航系统控制性能的优劣起着决定性的作用，因此有必要对农机自动导航控制方法进行深入的研究。 本文以实际应用为导向、以级联式控制策略为方案，深入地研究了农机转向控制方法、基于位姿偏差的路径跟踪控制方法和基于期望横摆角速度的路径跟踪控制方法，并以这些方法为基础，提出了基于级联式控制策略的农机导航控制方法，实现了农机自动导航控制。为了验证所研究方法的有效性和可行性，本文在不同的农机自动导航控制平台上进行了方法的验证实验和应用实验。本文的主要研究工作和贡献如下： （1）针对农机转向控制问题提出了一种基于非线性积分滑模面的自适应滑模控制方法。当农机转向控制子系统遭受不确定因素和外部干扰的影响时，该方法能够保证农机的转向轮快速而准确地跟踪期望的转向角指令。在方法的研究中，首先研究了农机转向系统的数学模型，将电控机械式和电控液压式驱动的农机转向系统建模成由一阶惯性和纯积分环节组成的二阶模型。然后根据转向系统的执行能力和控制目标设计期望转向角的暂态过程，并在此基础上提出了一种非线性积分滑模面，进而设计出相应的滑模控制律，保证了系统快速而无超调的响应特性；同时，本文采用模糊控制方法实时估计系统等效干扰，实现了滑模切换增益的在线自适应调整，从而减弱了滑模控制量的抖振现象。 （2）针对农机路径跟踪控制问题提出了三种基于位姿偏差的农机路径跟踪控制方法，即最优PD路径跟踪控制方法、模糊自适应纯追踪路径跟踪控制方法和非线性最优路径跟踪控制方法。在第一种方法的研究中，首先推导出以位置误差及其导数为状态变量的状态方程。然后基于此状态方程利用LQR方法确定PD控制器的比例和微分参数，得到符合某一性能指标的最优参数，从而保证农机最优地跟踪期望路径行驶。在第二种方法的研究中，首先讨论了农机的纯追踪模型，并详细分析了纯追踪模型中的前视距离参数对路径跟踪控制效果的影响。然后基于该分析结果提出一种模糊控制规则可在线调整的模糊控制器，进而采用这种模糊控制器来在线自适应地确定前视距离参数。该方法克服了最优PD方法或者其他传统控制方法设计过程中对农机模型进行小角度近似线性化的缺点，而且也解决了纯追踪模型中前视距离的实时自适应确定问题，增强了纯追踪路径跟踪方法对不同初始误差状态的适应性和鲁棒性。在第三种方法的研究中，首先建立了基于空间参数（即路径弧长参数）驱动的非线性农机相对运动学模型。然后研究了基于空间参数驱动的模型进行控制设计的合理性和基于该模型进行反馈线性化的可行性问题。最后，针对该非线性模型进行内环的反馈线性化设计和外环的最优化设计，得到在某一性能指标下最优的且与行驶速度无关的农机路径跟踪控制律。该方法在设计过程中不需要对非线性模型进行常速假设和小角度线性近似处理，且对农机行驶速度的变化具有鲁棒性。 （3）针对农机受到大的扰动时横向位置响应的一致性问题，本文将横摆角速度控制引进到路径跟踪控制中，提出一种基于期望横摆角速度的农机路径跟踪控制方法，重点研究了农机横摆角速度鲁棒自适应控制方法。在方法的研究中，首先建立了农机牵引或者悬挂机具时的农机-机具横摆角速度动力学模型，并分析了农机牵引或悬挂机具时的动力学特性。然后基于所建的动力学模型提出一种鲁棒自适应控制律，并以定理的形式证明了基于所提出的鲁棒自适应控制律的闭环系统的稳定性和鲁棒自适应性。该方法消除了干扰对农机横摆角速度动力学产生的影响，使农机的横摆角速度始终按照期望的横摆角速度变化，保证了在大的机具负载或外部扰动下农机横向位置响应的一致性。 （4）基于上述研究的成果，本文开展了级联式导航控制方法在农机导航系统中的应用研究，阐述了农机导航系统实现上的相关问题的求解方法，并将级联式导航控制方法应用到农机导航控制平台上进行多条连续路径的自动导航控制实验研究，实验结果进一步验证了本文研究成果的可行性和有效性

Test platform and test method for carrying out automatic steering control on hydraulic type agricultural machine

本发明提出了一种液压式农机自动转向控制实验平台及实验方法，实验平台由液压转向系统、转向控制器和实验控制台三部分构成。液压转向系统由液压站、农机转向前桥和转向阀块构成，用于提供与农机相同的液压式转向系统；转向控制器由自动转向控制单元和转向角度测量单元构成，用于实现自动转向的闭环控制；实验控制台由液压调控单元及实验测量单元构成，用于控制液压系统运转，并对实验效果进行测量。本发明的液压式农机自动转向控制实验平台和实验方法能够对自动转向控制实验过程中的转向角度、转向角速度和转向角加速度进行测量和记录，为分析转向控制实验性能、改进转向角度测量单元精度和提高自动转向控制算法精度提供了详尽、可靠的依据

Micro mechanical gyro denoising method based on improved wavelet threshold

陀螺的噪声是影响组合导航系统精度的重要因素之一。以插秧机GPS/INS组合导航系统为研究背景,在分析常规硬阈值和软阈值小波去噪的基础上,提出了一种改进的小波阈值去噪方法。该方法构造了一种改进的阈值函数,改进的阈值函数具有较好的连续性,避免了将混叠在噪声中的有效信号完全消除,能够自动调节小波系数的收缩程度,具有一定的自适应性。利用插秧机组合导航系统中微机械陀螺的实际输出数据,分别采用硬阈值、软阈值和改进阈值小波去噪方法进行了对比试验。结果表明改进的小波阈值去噪方法处理后信号的信噪比提高了约3倍、均方差小,具有一定的实用价值

Self-tuning model control method for farm machine navigation

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的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,该方法即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1.0m/s时,直线路径跟踪最大横向偏差小于0.0649m,曲线路径跟踪的最大横向偏差小于0.1857m

Agricultural Machine Path Tracking Method Irrelevant to Travel Speeds

针对智能农机自主作业中的路径跟踪控制问题，提出一种与行驶速度无关的农机路径跟踪方法，该方法对农机行驶速度的变化具有鲁棒性。首先建立了空间参数驱动的非线性相对运动学模型，并证明了基于该模型进行控制方法设计的合理性和可行性。然后对此模型进行反馈线性化和最优控制设计，得到一种与速度无关的农机路径跟踪控制律。最后进行了实车的路径跟踪实验，实验结果表明该方法的直线路径跟踪精度为4cm，曲线路径跟踪精度为7cm，且跟踪精度不受速度变化的影响，验证了该方法的有效性和对速度变化的鲁棒性

Random error analysis and modeling for micromechanical gyro of transplanter

微机械陀螺广泛应用于组合导航系统。以插秧机GPS/INS组合导航系统为研究背景,针对微机械陀螺的误差进行了研究。为了提高插秧机组合导航系统的定位精度,首先通过分析微机械陀螺的工作原理对微机械陀螺的误差来源和分类进行了深入的分析,说明微机械陀螺的随机误差是影响插秧机组合导航系统定位精度的一个主要因素。然后基于时间序列的分析建立了微机械陀螺的AR随机误差模型,并利用此模型采用Kalman滤波算法对采集的试验数据进行处理。实验结果表明,在采用AR模型后,微机械陀螺的随机误差的方差减小了一个数量级,随机误差的幅值也明显减小

Universal CAN node for distributed agricultural-machine navigation control system

本实用新型提供了一种分布式农机导航控制系统通用CAN节点，该通用智能节点具有模拟电压测量、数字信号I/O、RS232、RS485及CAN等数字通信接口，并可通过软件配置使其具有位姿数据解析、车轮转角检测及转向控制等功能。位姿数据解析功能是对GPS、电子罗盘的数据进行接收、解析并转发到CAN总线上；车轮转角检测功能是接收转角编码器的信息，根据模型计算出车轮转角并发送到CAN总线上；转向控制功能是控制机械式转向机构中的步进电机，实现农机的自动转向控制。本实用新型的智能节点通用性强，既可以将GPS、电子罗盘、车轮转角编码器、转向执行器等外围装置通过CAN总线接入分布式农机导航控制系统，也可以实现上述装置的数据处理与控制

Agricultural machine automatic navigation controller and control method

本发明公开一种农机自动导航控制器及其控制方法，该控制器分为两层，下层为控制单元，上层为扩展单元；其中，控制单元主要由基于32位ARM9内核的处理器模块、存储器模块、CAN通信模块、电源管理模块组成；扩展单元主要由第1~6通用智能节点模块和GPS模块组成，通用智能节点模块和GPS模块通过插槽与扩展单元的底板连接；控制单元与扩展单元之间通过排线相互连接；本发明方法主要是结合嵌入式操作系统，控制单元采用多任务、事件触发的设计思想及基于模糊自适应纯追踪模型的路径跟踪算法，实时地计算出农机跟踪田间路径所需要的期望车轮转向角，使实际车轮转向角与期望车轮转向角保持一致，以实现农机田间自动导航控制

Adaptive H2/H∞ Filter for Integrated Navigation System

Conventional H∞filter is much more conservative, as the filter parameters are set in the initial while Kalman filter requires the statistical properties of noise accurately. For the above limitations, this paper proposed an adaptive H2/H∞ filter for multi-sensor integrated navigation systems. The method derives the gain weight coefficient using the theory of matrix inequalities and estimation variance matrix based on the least trace criterion. The method can improve the accuracy and robustness of integrated navigation systems by adjusting gain weight coefficient automatically. Finally, the adaptive H2/H∞ filter method is compared with Kalman filter and H∞ filter on the test platform, Results show that the adaptive H2/H∞ filter can provide better performance of integrated navigation systems by combining the advantages of the Kalman filter and H∞ filter