隨著設(shè)施農(nóng)業(yè)的發(fā)展,農(nóng)業(yè)導(dǎo)航小車受到越來(lái)越多人的關(guān)注。本文以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境下的室內(nèi)道路為研究對(duì)象,以滿足小車自動(dòng)完成設(shè)施農(nóng)業(yè)、農(nóng)業(yè)運(yùn)輸?shù)哪繕?biāo),對(duì)基于紅外導(dǎo)航的農(nóng)業(yè)導(dǎo)航小車進(jìn)行深入研究,主要研究?jī)?nèi)容如下:首先,通過(guò)對(duì)導(dǎo)航傳感器的分析,綜合考慮選擇紅外傳感器作為小車的導(dǎo)航傳感器。分析農(nóng)業(yè)導(dǎo)航小車驅(qū)動(dòng)方式的類型,根據(jù)研究?jī)?nèi)容選定四輪式小車,其中前輪為驅(qū)動(dòng)輪,驅(qū)動(dòng)輪采用輪轂電機(jī),依靠差速完成轉(zhuǎn)向控制。其次,根據(jù)選定的導(dǎo)航小車類型,設(shè)計(jì)樣車機(jī)械結(jié)構(gòu)及硬件接口電路,并加工裝配樣車,完成導(dǎo)航小車樣車設(shè)計(jì)。通過(guò)對(duì)農(nóng)業(yè)導(dǎo)航小車的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型分析,對(duì)角度偏差和距離偏差的模型關(guān)系建立運(yùn)動(dòng)狀態(tài)模型,對(duì)得到的高階傳遞函數(shù)進(jìn)行降階處理,最終得出系統(tǒng)控制狀態(tài)方程。再次,根據(jù)模糊控制理論,設(shè)計(jì)路徑跟蹤模糊控制器,以角度偏差和距離偏差作為系統(tǒng)的輸入量,以電壓差作為系統(tǒng)的輸出變量,構(gòu)建雙輸入-單輸出模糊控制器。根據(jù)設(shè)計(jì)的模糊控制器,在MATLAB/Simulink環(huán)境下建立仿真模型,仿真結(jié)果表明設(shè)計(jì)的模糊控制器具有良好的穩(wěn)定性和糾偏性能,滿足控制器的設(shè)計(jì)要求。最后,根據(jù)設(shè)計(jì)的樣車,將模糊控制策略應(yīng)用于樣車試驗(yàn)中,試驗(yàn)結(jié)果表明... 

【文章來(lái)源】：浙江農(nóng)林大學(xué)浙江省

【文章頁(yè)數(shù)】：83 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

激光導(dǎo)引樣機(jī)Fig.1.1Laserguidedprototype

圖 1.1 激光導(dǎo)引樣機(jī)Fig. 1.1 Laser guided prototype江蘇大學(xué)劉軍等[30]設(shè)計(jì)了基于 GPS/INS(Global Positioning System/InertialNavigation System)組合導(dǎo)航的農(nóng)業(yè)車輛，如圖 1.2 所示。通過(guò)組合導(dǎo)航技術(shù)獲得農(nóng)業(yè)車輛的位置、姿態(tài)以及航向等信息，根據(jù)獲得的導(dǎo)航信息和預(yù)定軌跡參數(shù)算出目標(biāo)前輪轉(zhuǎn)向角與當(dāng)前前輪轉(zhuǎn)角的差值，進(jìn)而對(duì)電機(jī)進(jìn)行控制，最終實(shí)現(xiàn)路徑跟蹤控制。試驗(yàn)結(jié)果表明：當(dāng)農(nóng)業(yè)車輛行駛速度為 0.5m/s 時(shí)，行駛過(guò)程中產(chǎn)生的橫向誤差為 0.16m，導(dǎo)航系統(tǒng)定位精度在 0.1m～0.5m，滿足了農(nóng)業(yè)車輛自動(dòng)駕駛的功能。

圖 1.3 農(nóng)業(yè)運(yùn)輸導(dǎo)航小車Fig. 1.3 Agricultural transport navigation vehicle等[32]研究了農(nóng)業(yè)專用 AGV 小車，小車為四輪結(jié)構(gòu)，后端無(wú)刷直流電機(jī)控制，路徑跟蹤采用模糊控制策略，通過(guò)仿在直線和圓弧路徑跟蹤的效果優(yōu)于常規(guī) PID，其穩(wěn)定性得濤等[33]提出了基于模糊控制的純追蹤路徑跟蹤方法，并航插秧機(jī)，能夠較好的提高路徑跟蹤系統(tǒng)的穩(wěn)定性，但是的穩(wěn)態(tài)偏差問(wèn)題一直未能解決；楊玨等[34]提出基于模糊控制算法，該控制算法能夠較好的提高了鉸接式車輛橫向但是在車輛轉(zhuǎn)彎時(shí)會(huì)產(chǎn)生較大的震動(dòng)，導(dǎo)致路徑糾偏產(chǎn)]提出基于模糊控制的 4 輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)小車軌跡跟蹤研究，較快的跟蹤目標(biāo)軌跡，但由于智能車是 4 輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)，增。等[36]對(duì)拖掛式機(jī)器人路徑跟蹤控制進(jìn)行了研究，提出快xploring Random Tree，RRT）算法，將該算法與路徑跟蹤

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號(hào)：3562202