本文關(guān)鍵詞：基于模糊自適應(yīng)純追蹤模型的農(nóng)業(yè)機(jī)械路徑跟蹤方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

基于模糊自適應(yīng)純追蹤模型的農(nóng)業(yè)機(jī)械路徑跟蹤方法(2)

人氣指數(shù):點(diǎn) 發(fā)布時間:2016-01-04 14:21  來源：  作者：李逃昌，胡靜濤，高雷

　　在純追蹤模型中，希望當(dāng)橫向位置誤差較大時，在前視距離的決策中增大位置誤差的權(quán)重以保證農(nóng)機(jī)快速地跟蹤到路徑;當(dāng)位置誤差較小時，減小位置誤差的權(quán)重，增大航向誤差的權(quán)重，以保證農(nóng)機(jī)穩(wěn)定地跟蹤路徑。因此將自調(diào)整函數(shù)選為：α=k1dMp(8)式中k1———比例參數(shù)，為了保證1－α≥0，取k1(≤Md)maxp；M———誤差最大設(shè)定值，一個大于|dmax|的數(shù)p———自調(diào)整函數(shù)的冪次根據(jù)p的取值不同，自調(diào)整函數(shù)具有的3種形態(tài)。當(dāng)p＜1時，自調(diào)整函數(shù)的值隨橫向位置誤差遞增較快，橫向位置誤差在控制決策中所占的比重較大;反之，當(dāng)p＞1時，，橫向位置誤差所占的比重較小。

　　由于農(nóng)機(jī)路徑跟蹤的主要目的是使農(nóng)機(jī)與期望路徑之間的距離達(dá)到一定的容許范圍內(nèi)，因此無論什么時候橫向誤差的權(quán)重都應(yīng)重視。綜上所述，選擇自調(diào)整函數(shù)的冪次為p＜1。

　　1.3.3量化因子和比例因子的選擇

　　模糊自適應(yīng)控制的輸入為橫向位置誤差和航向誤差。橫向位置誤差和航向誤差的基本論域分別為［－90cm，90cm］和［－90°，90°］，其論域為［－6，－5，－4，－3，－2，－1，0，1，2，3，4，5，6］，量化因子選為1/15。

　　模糊自適應(yīng)控制的輸出為前視距離，輸出量的論域根據(jù)上述解析模糊控制的結(jié)果確定，模糊自適應(yīng)控制的結(jié)果乘以比例因子即為需要的前視距離。控制量的比例因子選為1/4。

　　1.4路徑跟蹤控制器設(shè)計

　　將純追蹤模型和模糊自適應(yīng)控制結(jié)合起來，提出一種基于模糊自適應(yīng)純追蹤模型的農(nóng)機(jī)路徑跟蹤方法。由農(nóng)機(jī)的運(yùn)動學(xué)模型可知Ψ·=γv=vtanδL(9)式中L———農(nóng)機(jī)軸距；Ψ·———農(nóng)機(jī)航向變化率；v———農(nóng)機(jī)速度；δ———農(nóng)機(jī)期望轉(zhuǎn)向角。結(jié)合純追蹤模型式(6)和式(9)可得控制律，即期望的轉(zhuǎn)向角為δ=arctan2L(dcosΨe－L2d－d2sinΨe)L2d(10)其中前視距離參數(shù)采用模糊自適應(yīng)控制進(jìn)行在線自適應(yīng)地確定。至此，可以得到基于模糊自適應(yīng)純追蹤模型的農(nóng)機(jī)路徑跟蹤控制系統(tǒng)。

　　路徑跟蹤控制器由純追蹤模型單元和模糊自適應(yīng)控制單元組成，它通過位姿傳感器獲得農(nóng)機(jī)的當(dāng)前位姿，然后與期望的位姿相比較得到農(nóng)機(jī)與期望路徑之間的相對位姿。模糊自適應(yīng)控制單元利用相對位姿在線實(shí)時地確定純追蹤模型中的前視距離參數(shù)，純追蹤模型根據(jù)該前視距離和當(dāng)前的相對位姿信息并結(jié)合農(nóng)機(jī)的運(yùn)動學(xué)模型決策出農(nóng)機(jī)的期望轉(zhuǎn)向角。最后將期望轉(zhuǎn)向角發(fā)送給轉(zhuǎn)向執(zhí)行器，控制農(nóng)機(jī)轉(zhuǎn)向輪的偏轉(zhuǎn)角度。

　　2、實(shí)驗驗證

　　2.1實(shí)驗平臺

　　為了對提出的方法進(jìn)行實(shí)車驗證，以洋馬VP6型高速插秧機(jī)作為實(shí)驗農(nóng)機(jī)，并在其上面安裝自主研發(fā)的基于CAN總線的農(nóng)機(jī)自動導(dǎo)航控制平臺，該平臺由田間計算機(jī)、導(dǎo)航控制器、轉(zhuǎn)向執(zhí)行裝置、轉(zhuǎn)角檢測裝置和位姿傳感器構(gòu)成。

　　2.2方法驗證及結(jié)果討論

　　2.2.1相同初始誤差的路徑跟蹤實(shí)驗

　　在相同初始誤差條件下，本文對固定前視距離的純追蹤模型方法和本文提出的方法進(jìn)行對比實(shí)驗。實(shí)驗中初始誤差設(shè)定為30cm左右，固定的前視距離分別設(shè)定為1m、1.8m和3m。采用較小的前視距離(1m)進(jìn)行實(shí)驗時，路徑跟蹤誤差的變化曲線，可以看出，當(dāng)前視距離選擇較小時，雖然可以使系統(tǒng)的響應(yīng)加快，但是路徑跟蹤過程中明顯發(fā)生了振蕩，最大跟蹤誤差絕對值超出了15cm。采用較大的前視距離(3m)進(jìn)行路徑跟蹤實(shí)驗時，其跟蹤過程的誤差曲線，可以看出此時的路徑跟蹤響應(yīng)很慢，農(nóng)機(jī)跟蹤到路徑需要行駛近30m，而且即使跟蹤到路徑上也不能取得很好的穩(wěn)態(tài)性能。通過反復(fù)調(diào)參實(shí)驗得知，采用1.8m的前視距離進(jìn)行實(shí)驗時，能夠獲得很好的路徑跟蹤效果。

　　在同樣的誤差條件下，采用本文提出的方法進(jìn)行農(nóng)機(jī)路徑跟蹤實(shí)驗，路徑跟蹤誤差的變化曲線。通過實(shí)驗測定結(jié)果得知，農(nóng)機(jī)行駛小于5m的距離就可以跟蹤到路徑上，具有很好的跟蹤響應(yīng)速度;當(dāng)跟蹤到期望路徑后，路徑跟蹤誤差平均值小于5cm，最大跟蹤誤差的絕對值小于8cm，方差小于0.0006，完全滿足插秧機(jī)作業(yè)的要求。

　　通過對比實(shí)驗可以得知:在相同的初始誤差條件下，較大或者較小的前視距離都不能獲得滿意的路徑跟蹤效果，只有選擇一個適中的前視距離才能取得滿意的效果。而本文提出的方法，可以在線自適應(yīng)地調(diào)節(jié)前視距離參數(shù)，進(jìn)而獲得滿意的路徑跟蹤效果。

　　2.2.2不同初始誤差的路徑跟蹤實(shí)驗

　　在不同的初始誤差條件下，對固定前視距離的純追蹤模型方法和本文提出方法進(jìn)行對比實(shí)驗。實(shí)驗中初始誤差分別設(shè)定為30cm和60cm。

　　采用上述實(shí)驗確定的較優(yōu)的1.8m前視距離的純追蹤模型方法分別進(jìn)行初始誤差為30cm左右和60cm左右的路徑跟蹤實(shí)驗，其路徑跟蹤誤差變化曲線如圖6所示。結(jié)果表明:當(dāng)初始誤差為30cm左右時，1.8m前視距離的純追蹤模型方法可以得到滿意的效果。然而當(dāng)初始誤差為60cm左右時，農(nóng)機(jī)跟蹤到路徑需要行駛大于5m的距離，跟蹤誤差平均值達(dá)到7cm，最大跟蹤誤差絕對值大于10cm，方差為0.0008，此時的控制效果明顯變差。

　　采用本文方法分別進(jìn)行初始誤差為30cm和60cm的路徑跟蹤實(shí)驗，其路徑跟蹤誤差變化曲線如圖7所示。實(shí)驗結(jié)果表明:即使初始誤差大于30cm，本文方法也能得到小于5cm的平均誤差，小于0.0006的方差，農(nóng)機(jī)行駛小于5m的距離就可以跟蹤到路徑上，具有很好的跟蹤響應(yīng)速度，而且最大跟蹤誤差絕對值也能控制在10cm之內(nèi)。

　　通過對比實(shí)驗可以得知:在不同的初始誤差條件下，采用相同的前視距離不能使農(nóng)機(jī)在任何初始誤差條件下都取得好的路徑跟蹤效果。而本文方法對不同的初始誤差具有一定的魯棒性和適應(yīng)性，可以得到滿意的路徑跟蹤效果。

　　綜上可知，本文提出的基于模糊自適應(yīng)純追蹤模型的路徑跟蹤方法優(yōu)于前視距離固定的純追蹤模型路徑跟蹤方法，具有很好的控制精度，而且針對農(nóng)機(jī)的不同初始誤差狀態(tài)具有很好的適應(yīng)性和魯棒性，進(jìn)而驗證了本文提出方法的可行性和有效性。

　　3、結(jié)束語

　　針對純追蹤模型中前視距離對路徑跟蹤控制性能的影響問題，提出了基于模糊自適應(yīng)純追蹤模型的農(nóng)機(jī)路徑跟蹤方法。首先從幾何的角度推導(dǎo)了純追蹤模型，然后在此模型的基礎(chǔ)上采用模糊自適應(yīng)控制對模型中的前視距離進(jìn)行在線實(shí)時整定，考慮到不同誤差條件對模糊控制規(guī)則的要求不同，以及控制算法實(shí)現(xiàn)上的方便，采用帶有自調(diào)整函數(shù)的解析式模糊控制器對前視距離的大小進(jìn)行在線自適應(yīng)調(diào)整。本文提出的方法對于不同的初始誤差具有一定的魯棒性和適應(yīng)性，提高了農(nóng)機(jī)路徑跟蹤的控制精度。插秧機(jī)的路面實(shí)驗結(jié)果表明本文提出的方法能夠使農(nóng)機(jī)的路徑跟蹤平均誤差控制在5cm以下，驗證了方法的可行性和有效性。

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