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)
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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