基于領(lǐng)航-跟隨結(jié)構(gòu)的聯(lián)合收獲機群協(xié)同導(dǎo)航控制方法

白曉平 王 卓 胡靜濤 高 雷 熊 鋒

(中國科學(xué)院沈陽自動化研究所，沈陽110016)

基于領(lǐng)航-跟隨結(jié)構(gòu)的聯(lián)合收獲機群協(xié)同導(dǎo)航控制方法

白曉平 王 卓 胡靜濤 高 雷 熊 鋒

(中國科學(xué)院沈陽自動化研究所，沈陽110016)

面向聯(lián)合收獲機群協(xié)同導(dǎo)航作業(yè)需求，提出一種基于領(lǐng)航-跟隨結(jié)構(gòu)的收獲機群協(xié)同導(dǎo)航控制方法。該方法在建立收獲機群運動學(xué)模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合反饋線性化及滑?？刂评碚撛O(shè)計了漸進(jìn)穩(wěn)定的路徑跟蹤控制律和隊形保持控制律。為驗證所提模型及方法的有效性，以4臺收獲機組成的收獲機群為試驗平臺，進(jìn)行了機群協(xié)同導(dǎo)航控制試驗。當(dāng)速度為1.0m/s時，領(lǐng)航者的平均跟蹤誤差為5.81 cm，跟隨者的平均跟蹤誤差為5.93 cm，與單臺收獲機的導(dǎo)航控制精度相近，驗證了所提方法的可行性和有效性。

收獲機群;跟隨-領(lǐng)航結(jié)構(gòu);協(xié)同控制;路徑跟蹤;隊形保持

引言

隨著我國農(nóng)業(yè)機械化作業(yè)水平的不斷提高，農(nóng)業(yè)呈現(xiàn)出集約化、規(guī)?；?、產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展趨勢，出現(xiàn)了多臺農(nóng)機在田間聯(lián)合作業(yè)的集群作業(yè)模式。農(nóng)機集群作業(yè)模式對農(nóng)機導(dǎo)航系統(tǒng)提出了新的技術(shù)挑戰(zhàn)，研究多機協(xié)同導(dǎo)航技術(shù)是下一代農(nóng)業(yè)機械導(dǎo)航系統(tǒng)要解決的關(guān)鍵技術(shù)之一［1－2］。

多機協(xié)同導(dǎo)航控制作為多機協(xié)同導(dǎo)航技術(shù)的重要內(nèi)容，受到了國外學(xué)者的廣泛關(guān)注［3－5］。MOOREHEAD等［6］采用一臺遠(yuǎn)程監(jiān)控終端管理果園中多臺自主導(dǎo)航拖拉機、噴藥機，協(xié)調(diào)多臺農(nóng)機協(xié)同完成作業(yè)任務(wù)。JOHNSON等［7］針對泥苔蘚收獲過程中，多臺收獲機的協(xié)同導(dǎo)航控制問題進(jìn)行了深入研究。HAO等［8］提出了一種收獲機、運糧車主從協(xié)同方案，收獲機作為領(lǐng)航者，可以決定運糧車的行為;運糧車作為跟隨者，可根據(jù)領(lǐng)航者的指令調(diào)整自己的位置及航向。ZHU等［9］針對由兩臺拖拉機組成的拖拉機隊列，設(shè)計了一種主從協(xié)同控制方案，針對兩臺拖拉機之間的橫向距離保持問題，設(shè)計了一種LQR控制器，實現(xiàn)了拖拉機隊列對直線路徑和曲線路徑的精確跟蹤。NOGUCHI等［10］提出了一種FOLLOW算法，使得從機可與主機保持設(shè)定距離和角度跟隨主機完成作業(yè)任務(wù)。國內(nèi)關(guān)于農(nóng)機導(dǎo)航控制的研究主要集中在單臺農(nóng)機的導(dǎo)航控制方面，包括基于模型的控制方法［11－17］和非基于模型的控制方法［18－24］。多機協(xié)同導(dǎo)航技術(shù)在機器人等領(lǐng)域的應(yīng)用已較為廣泛，但在農(nóng)業(yè)機械領(lǐng)域則鮮有文獻(xiàn)報道。畢偉平等［25］設(shè)計了一種基于雙目視覺的主從式果園作業(yè)車輛自主跟隨系統(tǒng)，實現(xiàn)了從機對引導(dǎo)車輛的自動跟隨。

鑒于上述分析，面向聯(lián)合收獲機群協(xié)同導(dǎo)航作業(yè)需求，本文提出一種基于領(lǐng)航-跟隨結(jié)構(gòu)的聯(lián)合收獲機群協(xié)同導(dǎo)航控制方法。

1 基于領(lǐng)航-跟隨結(jié)構(gòu)的聯(lián)合收獲機群運動學(xué)模型

1.1 單臺收獲機的運動學(xué)模型

在不考慮車輪與地面相互作用，無側(cè)傾俯仰、側(cè)滑等運動的情況下，可將聯(lián)合收獲機簡化成二輪車模型進(jìn)行運動學(xué)分析，如圖1所示。其中，點M是曲線路徑上距控制點O最近的點。

圖1 運動學(xué)模型示意圖Fig．1 Kinematicmodel

基于以上運動學(xué)模型示意圖，結(jié)合幾何知識及物理規(guī)律［26］，可推導(dǎo)出收獲機運動學(xué)模型微分方程組為

式中 c(s)——跟蹤曲線路徑在M點的曲率

當(dāng)收獲機追蹤的路徑為直線時，農(nóng)機運動學(xué)模型可表述為

對式(2)進(jìn)行簡單運算可得到收獲機橫向運動學(xué)模型微分方程組為

1.2 收獲機群運動學(xué)模型

基于領(lǐng)航-跟隨結(jié)構(gòu)的收獲機群以1臺收獲機作為領(lǐng)航者，其余收獲機均作為跟隨者，與領(lǐng)航者保持設(shè)定的橫向距離和縱向距離完成收獲作業(yè)任務(wù)，如圖2所示。

圖2 收獲機群編隊作業(yè)示意圖Fig．2 Schematic diagram of harvester group

定義領(lǐng)航者為V0，跟隨者為Vj，可用如圖3所示的領(lǐng)航-跟隨結(jié)構(gòu)模型來描述收獲機的編隊結(jié)構(gòu)。

圖中 LAjLBj——跟隨者的設(shè)定路徑

A0B0——領(lǐng)航者的設(shè)定路徑

圖3 領(lǐng)航-跟隨結(jié)構(gòu)Fig．3 Leader-follower structure

由圖3所示，跟隨者與領(lǐng)航者間的橫向偏差和縱向偏差計算式為

由式(4)知，領(lǐng)航者與跟隨者僅需追蹤各自的設(shè)定路徑作業(yè)，使得y0→0，yj→0，即可使得跟隨者與領(lǐng)航者的橫向偏差ey→0。

至此，領(lǐng)航者與跟隨者間的橫向距離保持控制問題可轉(zhuǎn)化為領(lǐng)航者、跟隨者的路徑跟蹤問題進(jìn)行解決。因此，可依據(jù)式(3)所示的收獲機橫向運動學(xué)模型，進(jìn)行領(lǐng)航者、跟隨者的路徑跟蹤控制器設(shè)計。

式(4)中，es對時間t求導(dǎo)

由于在收獲作業(yè)過程中，領(lǐng)航者和跟隨者均追蹤直線路徑作業(yè)，結(jié)合式(2)和式(5)，可得跟隨者相對領(lǐng)航者的縱向運動學(xué)模型微分方程為

縱向運動學(xué)模型為隊形保持控制器的設(shè)計提供了依據(jù)。

2 基于領(lǐng)航-跟隨結(jié)構(gòu)的協(xié)同導(dǎo)航控制方法

根據(jù)第1節(jié)所建立的聯(lián)合收獲機群運動學(xué)模型，基于領(lǐng)航-跟隨結(jié)構(gòu)的協(xié)同導(dǎo)航控制器設(shè)計分成路徑跟蹤控制器設(shè)計和隊形保持控制器設(shè)計兩部分，控制器設(shè)計結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 基于跟隨-領(lǐng)航結(jié)構(gòu)的協(xié)同導(dǎo)航控制器設(shè)計總體框圖Fig．4 Overall block diagram of collaborative navigation controller design based on leader-follower structure

隊形保持控制的作用就是使各跟隨者與領(lǐng)航者保持設(shè)定縱向距離，即，使收獲機無碰撞完成作業(yè)任務(wù)。隊形保持控制器以各跟隨者與領(lǐng)航者的縱向距離與設(shè)定縱向距離的偏差為輸入，設(shè)計漸進(jìn)穩(wěn)定的控制器，輸出期望的跟隨者前進(jìn)速度，使各跟隨者與領(lǐng)航者間的縱向距離追蹤設(shè)定值。在該層控制中，采用集中式的控制計算，領(lǐng)航者根據(jù)各跟隨者的位置及自身的位置計算縱向距離偏差值及控制量，然后通過網(wǎng)絡(luò)將控制量傳遞給需要調(diào)整的跟隨者。

路徑跟蹤控制的作用是使各跟隨者追蹤各自的設(shè)定路徑作業(yè)，從而保持與領(lǐng)航者間橫向距離追蹤設(shè)定值，即。路徑跟蹤控制器以實際收獲機位置與設(shè)定路徑的橫向偏差和航向偏差作為輸入，設(shè)計漸進(jìn)穩(wěn)定的控制器，輸出期望的車輪轉(zhuǎn)角，使各跟隨者與領(lǐng)航者間的橫向距離追蹤設(shè)定值。在該層控制中采用集中式路徑規(guī)劃和分布式控制量計算，即集中規(guī)劃機群中各臺收獲機的路徑，然后將規(guī)劃好的路徑通過通信網(wǎng)絡(luò)傳遞給各跟隨者，各跟隨者根據(jù)自身的位姿情況，獨立進(jìn)行各自的路徑跟蹤控制量計算。

為節(jié)省駕駛室內(nèi)的空間、提高裝置的集成度，將除田間計算機外的其余電路集成在導(dǎo)航控制箱內(nèi)，如圖5所示。其中，智能節(jié)點負(fù)責(zé)解析航向傳感器和電子尺等外部傳感器的數(shù)據(jù);位姿解析電路負(fù)責(zé)解析高精度定位裝置的定位數(shù)據(jù);導(dǎo)航控制器是路徑跟蹤控制和隊形保持控制的代碼執(zhí)行載體(硬件電路與智能節(jié)點基本相同);網(wǎng)關(guān)電路負(fù)責(zé)領(lǐng)航者與跟隨者間的通信。

圖5 集成式導(dǎo)航控制箱Fig．5 Integrated navigation control box

2.1 基于積分滑?？刂频年犘伪３挚刂坡稍O(shè)計

隊形保持控制器的設(shè)計目標(biāo)是通過對跟隨者設(shè)定速度的調(diào)整，使得跟隨者與領(lǐng)航者保持設(shè)定縱向距離前進(jìn)。

隊形保持控制器采用基于積分滑模面的滑?？刂品椒?，控制器設(shè)計包括積分滑模面求解和控制律設(shè)計兩部分。

為消除靜態(tài)偏差，提高滑?？刂凭?，本文選取積分滑模面為

式中 es——跟隨者與領(lǐng)航者間實時縱向距離偏差

eτ——跟隨者與領(lǐng)航者間歷史縱向距離偏差

kp——比例系數(shù)

kI——積分系數(shù)，為正實數(shù)

式(12)中，Δvs表示跟隨者速度沿設(shè)定路徑方向分量的增量，將式(12)代入式(11)得

2.2 基于反饋線性化滑?？刂频穆窂礁櫩刂坡稍O(shè)計

路徑跟蹤控制器的設(shè)計目標(biāo)是通過對跟隨者、領(lǐng)航者車輪轉(zhuǎn)角的控制，使跟隨者、領(lǐng)航者追蹤各自設(shè)定路徑前進(jìn)，從而保持橫向距離，即使y0→0，yj→0。

路徑跟蹤控制器采用基于反饋線性化滑?？刂品椒?，控制器設(shè)計包括反饋線性化模型求取、線性滑模面求解和控制律設(shè)計3部分。

為求取等價線性化模型，首先選取合適的狀態(tài)變量和輸入變量，將式(3)所示的模型轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)的仿射非線性模型。

選擇系統(tǒng)輸入變量u=tanσ，系統(tǒng)狀態(tài)變量X=［x1x2］T=［ymθ］T，將式(3)所示的非線性運動學(xué)模型轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)仿射非線性模型

應(yīng)用可反饋線性化定理，得該二維非線性系統(tǒng)是可反饋線性化的。即該二維非線性單輸入系統(tǒng)局部反饋等價于具有控制器標(biāo)準(zhǔn)型的線性系統(tǒng)。即通過坐標(biāo)變換

可將原非線性系統(tǒng)變換成線性系統(tǒng)布魯諾夫斯基標(biāo)準(zhǔn)型

經(jīng)過反饋線性化，得到了系統(tǒng)的反饋線性化模型，可采用線性系統(tǒng)的控制方法設(shè)計漸進(jìn)穩(wěn)定的控制律。原非線性系統(tǒng)的控制問題轉(zhuǎn)換為系統(tǒng)在原點的鎮(zhèn)定問題。

由于系統(tǒng)追蹤參考值 Z*=［z1refz2ref］=［0 0］，可得到以誤差變量E=［e1e2］為狀態(tài)變量的系統(tǒng)狀態(tài)方程為

為解決以上原點鎮(zhèn)定問題，選取線性切換函數(shù)為

整理得，系統(tǒng)的滑動模態(tài)運動方程為

式中 c1——調(diào)節(jié)參數(shù)，為正實數(shù)

因此，只要保證c1＞0，即可保證滑動模態(tài)在原點(0，0)上漸進(jìn)穩(wěn)定，調(diào)節(jié)c1值，即可調(diào)節(jié)滑動模態(tài)的動態(tài)品質(zhì)。

經(jīng)過坐標(biāo)反變換，可得到原系統(tǒng)的滑模面s(X)

結(jié)合式(23)和式(26)，可得控制律u'為

經(jīng)過坐標(biāo)反變換，原系統(tǒng)的控制律為

3 試驗與結(jié)果分析

為驗證本文所提模型及方法，將集成研發(fā)的聯(lián)合收獲機群協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)安裝在試驗收獲機上，搭建收獲機群編隊控制試驗平臺，進(jìn)行1臺領(lǐng)航者與3臺跟隨者的協(xié)同導(dǎo)航控制試驗，如圖6所示。

圖6 協(xié)同導(dǎo)航控制試驗現(xiàn)場Fig．6 Collaborative navigation control experiment scene

3.1 試驗系統(tǒng)

作業(yè)過程中，領(lǐng)航者與跟隨者的行駛速度均為1.0m/s。領(lǐng)航者導(dǎo)航子系統(tǒng)和跟隨者導(dǎo)航子系統(tǒng)均由路徑跟蹤控制器、田間計算機、位姿檢測單元、轉(zhuǎn)向控制器和執(zhí)行裝置構(gòu)成。2個子系統(tǒng)內(nèi)部各機載裝置間由CAN總線實現(xiàn)通信，2個子系統(tǒng)間由短距無線網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)互通互聯(lián)。其中位姿檢測單元包括位置檢測單元、航向檢測單元和轉(zhuǎn)角檢測單元。位置檢測單元由高精度定位裝置和智能節(jié)點組成，高精度定位裝置實時采集收獲機的位置信息，采樣頻率為5 Hz，定位精度為1 cm。航向檢測單元由MTI和智能節(jié)點組成，MTI實時采集收獲機的航向信息，采樣頻率為100 Hz，測量精度為1°。轉(zhuǎn)向角檢測單元由電子尺和智能節(jié)點組成，檢測精度為1°。試驗系統(tǒng)實物如圖7所示。

3.2 路徑規(guī)劃

選擇長為200 m左右的田塊MNPQ，如圖8中虛線所示。AB表示領(lǐng)航者設(shè)定路徑，A1B1表示第1臺跟隨者設(shè)定路徑，A2B2表示第2臺跟隨者設(shè)定路徑，A3B3表示第3臺跟隨者設(shè)定路徑。

圖7 試驗系統(tǒng)Fig．7 Experimental system

圖8 路徑規(guī)劃示意圖Fig．8 Schematic diagram of path planning

以領(lǐng)航者路徑為基準(zhǔn)，采用AB線偏移的方法依次規(guī)劃出跟隨者路徑，并將跟隨者路徑通過無線節(jié)點發(fā)送給跟隨者。

3.3 試驗過程

(1)打開試驗相關(guān)的高精度定位裝置基準(zhǔn)站系統(tǒng)、試驗數(shù)據(jù)檢測記錄系統(tǒng)，并進(jìn)行航向傳感器的磁場校正和磁偏角補償。

(2)將領(lǐng)航者與跟隨者?？吭诟髯詫?dǎo)航路徑AB線的A端內(nèi)側(cè)，并使車輛盡量?？吭贏B線上。

(3)開動領(lǐng)航者，并啟動導(dǎo)航控制系統(tǒng)，進(jìn)行領(lǐng)航者路徑追蹤。跟隨者計算沿導(dǎo)航路徑AB線方向與領(lǐng)航者的距離，到達(dá)設(shè)定距離后啟動跟隨者導(dǎo)航系統(tǒng)，進(jìn)行跟隨者路徑跟蹤。同時，使用高精度定位裝置記錄領(lǐng)航者與跟隨者的作業(yè)軌跡。

(4)當(dāng)領(lǐng)航者到達(dá)B點時，提示駕駛員停止路徑跟蹤，駕駛員通過人機界面停止路徑追蹤，恢復(fù)人工駕駛;同樣，當(dāng)跟隨者到達(dá)設(shè)定點B結(jié)束一次直線路徑追蹤試驗。

(5)重復(fù)步驟(2)～(4)，重復(fù)試驗5次。

3.4 數(shù)據(jù)采集

以架設(shè)在聯(lián)合收獲機上的高精度定位裝置(定位精度為1 cm)的定位數(shù)據(jù)作為收獲機的實際行駛軌跡，對路徑追蹤試驗時記錄下的行駛軌跡與目標(biāo)路徑進(jìn)行誤差分析，試驗時平均偏差為

式中 (x0，y0)——軌跡點坐標(biāo)

n——軌跡點數(shù) e——平均偏差di——第i個軌跡點的橫向偏差

di——第i個軌跡點的橫向偏差

3.5 結(jié)果分析

領(lǐng)航者跟蹤平均偏差為5.81 cm，如表1所示。跟隨者平均跟蹤偏差為5.93 cm，如表2所示。

表1 領(lǐng)航者橫向跟蹤誤差統(tǒng)計結(jié)果Tab．1 Lateral tracking error statistics of leader cm

表2 跟隨者橫向跟蹤誤差統(tǒng)計結(jié)果Tab．2 Lateral tracking error statistics of follower cm

以上試驗結(jié)果表明，采用本文所提方法進(jìn)行收獲機群編隊，領(lǐng)航者與跟隨者的平均偏差均小于6 cm，最大偏差均小于15 cm。單機導(dǎo)航的平均偏差一般為5 cm左右［27－28］，從導(dǎo)航精度來看，機群協(xié)同導(dǎo)航與單機導(dǎo)航相近。但是，機群導(dǎo)航更易實現(xiàn)機群間多臺農(nóng)機信息共享、機群間多臺農(nóng)機間協(xié)同作業(yè)，可提高多臺農(nóng)機的大面積作業(yè)能力，便于管理，對實現(xiàn)收割、耕整地等大面積作業(yè)環(huán)節(jié)的自動化具有重要的推動作用。

4 結(jié)束語

針對聯(lián)合收獲機群協(xié)同導(dǎo)航控制問題，提出了一種基于領(lǐng)航-跟隨結(jié)構(gòu)的聯(lián)合收獲機群協(xié)同導(dǎo)航控制方法。該方法將協(xié)同導(dǎo)航控制問題解耦成橫向距離保持控制和縱向距離保持控制2個子問題進(jìn)行解決，并采用滑?？刂评碚撛O(shè)計了漸進(jìn)穩(wěn)定的路徑保持控制律和隊形保持控制律。試驗結(jié)果表明:領(lǐng)航者與跟隨者的平均偏差均小于6 cm，導(dǎo)航控制精度與單機導(dǎo)航相近，驗證了本文所提方法的可行性和有效性。但是，本文僅對機群田間作業(yè)過程中的協(xié)同導(dǎo)航控制問題進(jìn)行了研究，未涉及地頭轉(zhuǎn)向過程中機群的協(xié)同導(dǎo)航控制問題。因此，下一步工作將重點對地頭轉(zhuǎn)向過程中機群協(xié)同導(dǎo)航控制問題進(jìn)行研究，以實現(xiàn)機群連續(xù)自主收割作業(yè)目標(biāo)。

1 SHEARER SA，PITLA SK，LUCK JD．Trends in the automation of agricultural field machinery［C］∥Proceedings of the 21st Annual Meeting of the Club of Bologna，Italy，2010．

2 胡靜濤，高雷，白曉平，等．農(nóng)業(yè)機械自動導(dǎo)航技術(shù)研究進(jìn)展［J］．農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2015，31(10):1－10．HU Jingtao，GAO Lei，BAIXiaoping，et al．Review of research on automatic guidance of agricultural vechicles［J］．Transactions of the CSAE，2015，31(10):1－10．(in Chinese)

3 BOCHTISD D，SRENSEN CG．The vehicle routing problem in field logistics part I［J］．Biosystems Engineering，2009，104(4): 447－457．

4 BOCHTISD D，SRENSEN C G．The vehicle routing problem in field logistics:part II［J］．Biosystems Engineering，2010，105(2): 180－188．

5 BOCHTISDD，SRENSENCG．Conceptualmodel of fleetmanagement in agriculture［J］．Biosystems Engineering，2010，105(1): 41－50．

6 MOOREHEAD S，WELLINGTON C，GILMORE B，et al．Automating orchards:a system of autonomous tractors for orchard maintenance［C］∥ Proceedings of the IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems，Portugal，2012．

7 JOHNSON D A，NAFFIN D J，PUHALLA JS，et al．Development and implementation of a team of robotic tractors for autonomous peatmoss harvesting［J］．Journal of Field Robotics，2009，26(6－7):549－571．

8 HAO Y，LAXTON B，BENSON E，et al．Differential flatness-based formation following of a simulated autonomous small grain harvesting system［J］．Transactions of the ASABE，2004，47(3):933－941．

9 ZHU Z，TAKEDA J，XIE B，et al．Tractor platooning system on sloping terrain at low speed［J］．Transactions of the ASABE，2009，52(4):1385－1393．

10 NOGUCHIN，WILL J，REID J，et al．Development of a master-slave robot system for farm operations．［J］．Computers＆Electronics in Agriculture，2004，44(1):1－19．

11 呂安濤，宋正河，毛恩榮．拖拉機自動轉(zhuǎn)向最優(yōu)控制方法的研究［J］．農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2006，22(8):116－119．LAntao，SONG Zhenghe，MAOEnrong．Optimized controlmethod for tractor automatic steering［J］．Transactions of the CSAE，2006，22(8):116－119．(in Chinese)

12 陳軍，鳥巢諒，朱忠祥，等．拖拉機在牧草地上自動引導(dǎo)行走的控制［J］．農(nóng)業(yè)機械學(xué)報，2005，36(7):104－107．CHEN Jun，TORISU R，ZHU Zhongxiang，et al．Study on automatic guidance for tractor on grassland［J］．Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery，2005，36(7):104－107．(in Chinese)

13 陳軍，鳥巢諒．拖拉機行駛路線的自動變更研究［J］．農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2005，21(1):83－86．CHEN Jun，TORISU R．Automatic control of lane change for autonomous tractors［J］．Transactions of the CSAE，2005，21(1): 83－86．(in Chinese)

14 陳軍，鳥巢諒，朱忠祥，等．拖拉機沿曲線路徑的跟蹤控制［J］．農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2006，22(11):108－111．CHEN Jun，TORISU R，ZHU Zhongxiang，et al．On-tracking control of tractor running along curved paths［J］．Transactions of the CSAE，2006，22(11):108－111．(in Chinese)

15 LENAIN R，THUILOT B，CARIOU C，et al．A new nonlinear control for vehicle in sliding conditions:application to automatic guidance of farm vehicles using RTK GPS［C］∥Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation，2004:4381－4386．

16 CARIOU C，CORDESSESL，MARTINET P．Automatic guidance of a farm tractor along curved paths，using a unique CP-DGPS［C］∥Proceedings of the IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems，USA，2001:674－679．

17 李逃昌，胡靜濤，高雷，等．一種與行駛速度無關(guān)的農(nóng)機路徑跟蹤方法［J/OL］．農(nóng)業(yè)機械學(xué)報，2014，45(2):59－65．http:∥www．j-csam．org/jcsam/ch/reader/view_abstract．a(chǎn)spx?flag=1＆file_no=20140211＆journal_id=jcsam．DOI:10．6041/j．issn．1000-1298．2014．02．011．LITaochang，HU Jingtao，GAO Lei，et al．Agricultural machine path tracking method irrelevant to travel speeds［J/OL］．Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery，2014，45(2):59－65．(in Chinese)

18 周建軍，張漫，汪懋華，等．基于模糊控制的農(nóng)用車輛路線跟蹤［J］．農(nóng)業(yè)機械學(xué)報，2009，40(4):151－156．ZHOU Jianjun，ZHANG Man，WANG Maohua，et al．Path tracking for agricultural vehicle based on fuzzy control［J］．Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery，2009，40(4):151－156．(in Chinese)

19 呂安濤，毛恩榮，宋正河，等．一種拖拉機自動駕駛復(fù)合模糊控制方法［J］．農(nóng)業(yè)機械學(xué)報，2006，37(4):17－20．LAntao，MAO Enrong，SONG Zhenghe，etal．A complex fuzzy control technique of tractor automatic steering［J］．Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery，2006，37(4):17－20．(in Chinese)

20 劉兆祥，劉剛，籍穎，等．基于自適應(yīng)模糊控制的拖拉機自動導(dǎo)航系統(tǒng)［J］．農(nóng)業(yè)機械學(xué)報，2010，41(11):148－152．LIU Zhaoxiang，LIU Gang，JI Ying，et al．Autonomous navigation system for agricultural tractor based on self-adapted fuzzy control［J］．Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery，2010，41(11):148～152．(in Chinese)

21 李逃昌，胡靜濤，高雷，等．基于模糊自適應(yīng)純追蹤模型的農(nóng)業(yè)機械路徑跟蹤方法［J/OL］．農(nóng)業(yè)機械學(xué)報，2013，44(1): 205－210．http:∥www．j-csam．org/jcsam/ch/reader/view_abstract．a(chǎn)spx?flag=1＆file_no=20130139＆journal_id=jcsam．DOI:10．6041/j．issn．1000-1298．2013．01．039．LITaochang．HU Jingtao，GAO Lei，etal．Agriculturalmachine path trackingmethod based on fuzzy adaptive pure pursuitmodel［J/OL］．Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery，2013，44(1):205－210．(in Chinese)

22 白曉平，胡靜濤，高雷，等．農(nóng)機導(dǎo)航自校正模型控制方法研究［J/OL］．農(nóng)業(yè)機械學(xué)報，2015，46(2):1－7．http:∥www．jcsam．org/jcsam/ch/reader/view_abstract．a(chǎn)spx?flag=1＆file_no=20150201＆journal_id=jcsam．DOI:10．6041/j．issn．1000-1298．2015．02．001．BAIXiaoping，HU Jingtao，GAO Lei，et al．Self-tuningmodel controlmethod for farm machine navigation［J/OL］．Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery，2015，46(2):1－7．(in Chinese)

23 熊中剛，葉振環(huán)，賀娟，等．基于免疫模糊PID的小型農(nóng)業(yè)機械路徑智能跟蹤控制［J］．機器人，2015，37(2):212－223．XIONG Zhonggang，YE Zhenhuan，HE Juan，et al．Small agriculturalmachinery path intelligent tracking control based on fuzzy immune PID［J］．Robot，2015，37(2):212－223．(in Chinese)

24 李逃昌，胡靜濤，高雷．基于級聯(lián)式控制策略的農(nóng)業(yè)機械魯棒自適應(yīng)路徑跟蹤控制［J］．機器人，2014，36(2):241－249．LITaochang，HU Jingtao，GAO Lei．Robust adaptive path tracking control of agriculturalmachines based on cascaded control strategy［J］．Robot，2014，36(2):241－249．(in Chinese)

25 畢偉平，張歡，瞿振林，等．基于雙目視覺的主從式果園作業(yè)車輛自主跟隨系統(tǒng)設(shè)計［J］．湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2016，42(2): 344－348．BIWeiping，ZHANG Huan，QU Zhenlin，et al．Design of autonomous following system for master slave vehicles operating in orchard based on binocular serveo vision［J］．Journal of Hunan Agricultural University，2016，42(2):344－348．(in Chinese)

26 BAIXiaoping，HU Jingtao，GAO Lei，etal．A sliding-mode variable-structure controller based on exact feedback linearization for automatic navigation system［J］．International Journal of Agricultural and Biological Engineering，2016，9(5):158－165．

27 張美娜，呂曉蘭，陶建平，等．農(nóng)用車輛自主導(dǎo)航控制系統(tǒng)設(shè)計與試驗［J/OL］．農(nóng)業(yè)機械學(xué)報，2016，47(7):42－47．http:∥www．j-csam．org/jcsam/ch/reader/view_abstract．a(chǎn)spx?flag=1＆file_no=20160707＆journal_id=jcsam．DOI:10．6041/j．issn．1000-1298．2016．07．007．ZHANGMeina，LXiaolan，TAO Jianping，et al．Design and experiment of automatic guidance control system in agricultural vehicle［J/OL］．Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery，2016，47(7):42－47．(in Chinese)

28 劉進(jìn)一，杜岳峰，張碩，等．基于GNSS/MIMU/DR的農(nóng)業(yè)機械組合導(dǎo)航定位方法［J/OL］．農(nóng)業(yè)機械學(xué)報，2016，47(增刊): 1－7．http:∥www．j-csam．org/jcsam/ch/reader/view_abstract．a(chǎn)spx?flag=1＆file_no=2016s001＆journal_id=jcsam．DOI: 10．6041/j．issn．1000-1298．2016．S0．001．LIU Jinyi，DU Yuefeng，ZHANG Shuo，etal．Automatic navigationmethod for agriculturalmachinery based on GNSS/MIMU/DR information fusion［J/OL］．Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery，2016，47(Supp．):1－7．(in Chinese)

Harvester Group Corporative Navigation Method Based on Leader-Follower Structure

BAIXiaoping WANG Zhuo HU Jingtao GAO Lei XIONG Feng
(Shenyang Institute of Automation，Chinese Academy of Sciences，Shenyang 110016，China)

With the improvement of the farm mechanization level，more‘corporate’style farming emerged．For example，more than one harvester collaborated with each other to complete the task of harvesting operations．The new‘corporate’style farming created several new challenges for the agricultural machinery navigation，and the group navigation was the trend of the development of agricultural machinery navigation technology．Group collaborative navigation control is the critical technical problem to be resolved．In order to solve this problem，a collaborative navigation controlmethod based on the leader-follower structure was proposed．Firstly，the harvester group based on master-slave structure was introduced，and a kinematics model of harvester group was established on the basis of kinematics analysis．Secondly，a formation keeping control law and a path following control law were designed on the basis of feedback linearization and slidingmode control theory．Finally，in order to verify the effectiveness of the proposed model and method，the formation experiments were carried out．When the leader and follower ran at speed of 1.0 m/s，the average error of the leader and follower were respectively 5.81 cm and 5.93 cm．The experimental results showed that the average navigation errors of the harvester group were similar to the average navigation error of a single farm machinery，and the proposed method could meet the harvester navigation demand．

harvester group;leader-follower structure;collaborative control;path following;formation keeping

TP24

A

1000-1298(2017)07-0014-08

2016-11-17

2016-12-20

國家重點研發(fā)計劃項目(2016YFD0701903)和遼寧省科技攻關(guān)計劃項目(2015104005)

白曉平(1986—)，男，助理研究員，博士，主要從事農(nóng)機導(dǎo)航研究，E-mail:baixiaopin@sia．cn

胡靜濤(1963—)，男，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事農(nóng)機精準(zhǔn)作業(yè)控制技術(shù)研究，E-mail:hujingtao@sia．cn

10．6041/j．issn．1000-1298．2017．07．002