實(shí)現(xiàn)果園拖拉機(jī)的自主駕駛是提高中國(guó)果業(yè)生產(chǎn)力的重要途徑,是中國(guó)現(xiàn)代化精細(xì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要方向。自主駕駛系統(tǒng)本身包含多種要素,其中最關(guān)鍵的三個(gè)部分為感知定位、決策控制和執(zhí)行。本文將圍繞這三個(gè)關(guān)鍵部分對(duì)果園拖拉機(jī)的自主駕駛系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)研究。(1)設(shè)計(jì)并搭建適應(yīng)拖拉機(jī)車況的軟硬件平臺(tái)。針對(duì)拖拉機(jī)的車況,在拖拉機(jī)的方向盤上加裝驅(qū)動(dòng)裝置,并通過(guò)直接測(cè)量前輪轉(zhuǎn)角來(lái)檢測(cè)轉(zhuǎn)向情況,保障檢測(cè)結(jié)果的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。為了使系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程更合理高效,軟件平臺(tái)分成上下級(jí)軟件系統(tǒng),上位機(jī)采用ROS分布式軟件平臺(tái),下位機(jī)采用輕量級(jí)嵌入式系統(tǒng),以滿足控制器和執(zhí)行器各自不同的需求。(2)研究基于多源信息融合的感知定位方法。針對(duì)果園環(huán)境,選擇果樹(shù)作為地標(biāo)點(diǎn)構(gòu)建果園地圖,并提出基于雷達(dá)點(diǎn)云的空間特征識(shí)別果樹(shù)的新方法。另外,深入研究EKF SLAM算法在果園環(huán)境下的應(yīng)用方法,通過(guò)對(duì)雷達(dá)、GNSS和INS三者的信息進(jìn)行多源信息融合,提高感知定位系統(tǒng)的性能,增強(qiáng)自主駕駛系統(tǒng)對(duì)果園的適應(yīng)性。(3)研究適應(yīng)果園環(huán)境的決策控制策略。根據(jù)果樹(shù)分布的特點(diǎn),將路徑規(guī)劃分為全局路徑規(guī)劃和行間路徑規(guī)劃。全局路徑規(guī)劃采用梭行法,以減少感知定位系統(tǒng)的誤...

【文章頁(yè)數(shù)】：78 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 選題來(lái)源
    1.2 研究背景和意義
    1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 感知定位方法研究現(xiàn)狀
        1.3.2 決策控制策略研究現(xiàn)狀
    1.4 主要研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)
    1.5 本章小結(jié)
第二章 適應(yīng)果園拖拉機(jī)特征的軟硬件平臺(tái)
    2.1 硬件系統(tǒng)
        2.1.1 總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
        2.1.2 感知定位傳感器
        2.1.3 上、下位機(jī)控制器
        2.1.4 基于閉環(huán)控制的執(zhí)行裝置
        2.1.5 實(shí)際搭建結(jié)果
    2.2 軟件系統(tǒng)
        2.2.1 基于ROS的上位機(jī)軟件系統(tǒng)
        2.2.2 基于輕量級(jí)嵌入式系統(tǒng)的下位機(jī)軟件系統(tǒng)
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于多源信息融合的拖拉機(jī)感知定位方法
    3.1 限定果園環(huán)境的SLAM系統(tǒng)模型
    3.2 限定果園環(huán)境的EKF SLAM算法流程
    3.3 基于多源信息融合的EKF SLAM算法的改進(jìn)
    3.4 EKF SLAM實(shí)驗(yàn)對(duì)比及分析
    3.5 多源信息的處理
        3.5.1 基于點(diǎn)云特征的果樹(shù)識(shí)別方法
        3.5.2 基于經(jīng)緯度特征的導(dǎo)航數(shù)據(jù)濾波
        3.5.3 多源信息坐標(biāo)系的統(tǒng)一
        3.5.4 多源信息時(shí)間戳的統(tǒng)一
    3.6 本章小結(jié)
第四章 限定果園環(huán)境的拖拉機(jī)決策控制策略
    4.1 適應(yīng)果樹(shù)分布的果園路徑規(guī)劃
        4.1.1 基于拖拉機(jī)車況的果園全局路徑規(guī)劃
        4.1.2 基于霍夫變換的果園行間路徑規(guī)劃
    4.2 基于前視距離模糊自適應(yīng)的路徑跟蹤
        4.2.1 拖拉機(jī)的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型
        4.2.2 前視距離模糊自適應(yīng)的純追蹤模型
        4.2.3 用于補(bǔ)償側(cè)滑的前饋控制
        4.2.4 路徑跟蹤仿真試驗(yàn)與結(jié)果分析
    4.3 本章小結(jié)
第五章 實(shí)車試驗(yàn)與結(jié)果分析
    5.1 試驗(yàn)場(chǎng)景
    5.2 試驗(yàn)方法
    5.3 試驗(yàn)結(jié)果及分析
        5.3.1 樹(shù)木定位精度分析
        5.3.2 試驗(yàn)場(chǎng)景建圖精度分析
        5.3.3 路徑規(guī)劃結(jié)果分析
        5.3.4 路徑跟蹤精度分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介



本文編號(hào)：3872081