基于多源信息融合的智能农机路径规划和路径跟踪研究

发布时间：2020-08-14 13:27

【摘要】：智能农机自动驾驶作业能够减少农业生产对劳动力的依赖,减轻农忙季节农业从业人员的工作强度,提高农业生产效率。现有研究多针对农机跟踪参考轨迹的能力,缺少考虑实际作业环境对农机自动驾驶的影响,地块遍历不仅使用传统的地头转向方式,没有充分考虑地头转向对边界空间需求的条件,而且忽略松软路面对轮胎作用的影响,大部分研究还停留在技术研究层面,具体的算法实际可操作性没有得到验证。本文主要研究内容包括以下几个方面:(1)本文首先搭建了智能农机试验平台,设计该平台的系统组成,根据横向运动控制的基本要求,设计环境感知系统、多源信息融合系统、路径规划决策系统和横向控制系统。(2)对标准果园实际环境进行了调研,针对标准果园地块内部及边界信息的具体情况,对地块内的遍历方式及地头转向方式进行了综合分析,采用当前物流行业热门的车辆路径问题(VRP)数学模型,将地块遍历问题模型化,采用分支定界的方法求解VRP问题,实现了智能农机标准果园的全局路径规划。(3)考虑到行驶路面的松软特性,对轮胎与松软路面之间的相互作用进行分析,使用轮胎/松软路面经验模型,进行轮胎力计算,为智能农机横向控制提供依据。根据自动驾驶横向控制的要求,以拖拉机横向动力学模型和路径跟踪误差动力学模型为预测模型,采用模型预测控制(MPC)方法设计路径跟踪控制器,搭建Simulink-Carsim联合仿真平台进行仿真实验,完成“S”形路径及“8”字形路径工况下路径跟踪控制算法的仿真验证,实验结果表明,所设计的控制器能够实现大曲率路径的地头转向,并且具有较好的操作稳定性。(4)为验证算法的实际可操作性,课题以黄海金马404C型拖拉机为平台,进行了自动转向系统的改装,分别在水泥路面和松软草地上进行了实车试验,试验结果表明,所设计的控制器运算速度实时性程度高,且可以有效地控制智能农机在预先设置的期望路径上自动行驶。
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：S220
【图文】：

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大学自主,英国

【参考文献】