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      插秧機(jī)導(dǎo)航路徑跟蹤改進(jìn)純追蹤算法

      2018-05-31 03:15:15郭劉粉童俊華
      關(guān)鍵詞:插秧機(jī)航向控制算法

      李 革 王 宇 郭劉粉 童俊華,2 何 勇

      (1.浙江理工大學(xué)機(jī)械與自動(dòng)控制學(xué)院, 杭州 310018; 2.浙江省種植裝備技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 杭州 310018;3.浙江大學(xué)生物系統(tǒng)工程與食品科學(xué)學(xué)院, 杭州 310058)

      0 引言

      隨著智能農(nóng)業(yè)機(jī)械的不斷發(fā)展,自動(dòng)導(dǎo)航技術(shù)成為研究農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的主要熱點(diǎn)之一[1]。而導(dǎo)航控制技術(shù)中的重點(diǎn)和難點(diǎn)是路徑跟蹤,路徑跟蹤的效果直接決定導(dǎo)航控制的優(yōu)劣。因此,開展農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航路徑跟蹤控制算法的研究對于智能農(nóng)業(yè)機(jī)械的設(shè)計(jì)和開發(fā)有著重要的意義[2-5]。

      國內(nèi)外學(xué)者對導(dǎo)航控制算法做了許多的研究。NAGASAKAN等[6]在地頭以轉(zhuǎn)彎半徑為固定值的前提下,根據(jù)航向偏差來控制決策插秧機(jī)進(jìn)行路徑跟蹤,該方法雖然實(shí)現(xiàn)了地頭轉(zhuǎn)向,但在與直線跟蹤銜接處出現(xiàn)了較大的超調(diào)量。KISE等[7]利用三次樣條函數(shù)進(jìn)行基于最小轉(zhuǎn)彎半徑和最大擺角速率的轉(zhuǎn)向路徑規(guī)劃,設(shè)計(jì)了兩種地頭轉(zhuǎn)彎控制方法,盡管仿真結(jié)果表明在路徑跟蹤過程中的最大跟蹤誤差小于0.2 m,但該方法采用三次樣條函數(shù)對曲線路徑進(jìn)行規(guī)劃,因此,要實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)向必須對曲線路徑進(jìn)行跟蹤,控制難度相對較大。羅錫文等[8]把拖拉機(jī)的運(yùn)動(dòng)模型看作是簡化的二輪車運(yùn)動(dòng)模型,設(shè)計(jì)了直線跟蹤導(dǎo)航PID控制器,控制器參數(shù)是通過對該系統(tǒng)進(jìn)行時(shí)域階躍響應(yīng)仿真分析和田間試驗(yàn)效果綜合整定的,不適應(yīng)曲線路徑跟蹤。黃沛琛等[9]采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)調(diào)整前視距離,提出了一種改進(jìn)純追蹤模型的農(nóng)業(yè)機(jī)械地頭轉(zhuǎn)向控制方法,該方法采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制,需要大量的高質(zhì)量訓(xùn)練成本,若僅對有限的農(nóng)業(yè)車輛起始位姿樣本進(jìn)行訓(xùn)練,則具有局限性。李逃昌等[10]提出的模糊自適應(yīng)純追蹤模型的農(nóng)業(yè)機(jī)械路徑跟蹤方法的模糊控制規(guī)則是根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)制定的,其跟蹤誤差大,很難快速修正。

      本文以井關(guān)插秧機(jī)為研究平臺(tái),以約翰迪爾Starfire3000型接收機(jī)、GS2630型顯示器和ATU200型電動(dòng)方向盤為主要硬件設(shè)備,設(shè)計(jì)基于GPS技術(shù)的改進(jìn)純追蹤模型的插秧機(jī)導(dǎo)航路徑跟蹤控制算法。通過模型仿真和田間試驗(yàn)相結(jié)合的方法,對該導(dǎo)航控制算法進(jìn)行驗(yàn)證分析。

      1 車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型

      農(nóng)業(yè)車輛為井關(guān)PZ60型插秧機(jī),4輪驅(qū)動(dòng),全長2.96 m,發(fā)動(dòng)機(jī)總功率8.3 kW,前輪液壓助力轉(zhuǎn)向,無級變速,前輪外徑0.6 m,后輪外徑0.9 m,軸距1.2 m。

      圖1 車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型Fig.1 Vehicle kinematics model

      該車輛模型采用KELLY提出的簡化二輪車運(yùn)動(dòng)學(xué)模型[11]。在WGS- 84的高斯投影平面坐標(biāo)系下對該簡化模型進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)分析。如圖1所示,δ為前輪轉(zhuǎn)角,以車輛縱向?yàn)榛鶞?zhǔn),偏右為正,偏左為負(fù)。θ為車輛航向角,即車輛的縱向逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)到y(tǒng)軸的夾角,取值范圍為0°~360°。L為車輛前后兩軸間距,對該模型進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)分析可得

      式中v——車輛縱向速度

      x′(t)——車輛在x軸方向分速度

      y′(t)——車輛在y軸方向分速度

      θ′(t)——車輛角速度

      2 導(dǎo)航控制方法設(shè)計(jì)

      2.1 前視距離的動(dòng)態(tài)調(diào)整

      前視距離是模仿人工駕駛車輛時(shí)向前觀察的距離,研究表明該距離與車輛速度以及前面路徑彎曲程度有關(guān)[12-14]。速度越大前視距離越大,彎度越大則前視距離越小,由此可設(shè)前視距離為

      l=lp+k1v+k2Ω

      式中l(wèi)p——前視距離的基值

      k1——速度系數(shù),數(shù)值為正

      k2——彎度系數(shù),數(shù)值為負(fù)

      Ω——彎度

      首先確定預(yù)定義路徑,將該路徑以二維數(shù)組的形式存儲(chǔ)起來,可表示為(x(n),y(n))。當(dāng)前車輛的GPS定位點(diǎn)Pr坐標(biāo)為(x,y),求取預(yù)定義路徑上與車輛當(dāng)前位置最近的點(diǎn)的方法是通過計(jì)算預(yù)定義路徑上的每個(gè)點(diǎn)與當(dāng)前車輛坐標(biāo)點(diǎn)的距離,距離最小的那個(gè)點(diǎn)即為車輛當(dāng)前位置與預(yù)定義路徑的最近點(diǎn)Pk坐標(biāo)為(xk,yk),由該最近點(diǎn)向后每隔i個(gè)點(diǎn)取1個(gè)點(diǎn),再取3個(gè)點(diǎn),由此可得到4個(gè)點(diǎn),分別為Pk、Pk+i、Pk+2i和Pk+3i,其中i為正整數(shù),取值根據(jù)前向預(yù)測距離而定,如圖2所示。用直線依次連接這4個(gè)點(diǎn),Ω表示前面路徑的彎度,很顯然前面路徑越彎曲,Ω越大。由此可以達(dá)到動(dòng)態(tài)調(diào)整前視距離的目的。最后根據(jù)前視距離可得到車輛的目標(biāo)點(diǎn)。

      圖2 確定彎度的方法Fig.2 Method of determining camber

      2.2 導(dǎo)航偏差的設(shè)定

      導(dǎo)航偏差分為橫向偏差和航向偏差,橫向偏差為車輛當(dāng)前位置距預(yù)定義路徑最近的垂直距離,以車輛在路徑的右邊為正,左邊為負(fù),該距離可以評價(jià)導(dǎo)航效果。航向偏差是車輛當(dāng)前航向與目標(biāo)航向的夾角,以車輛當(dāng)前航向相對于目標(biāo)航向右偏為正,左偏為負(fù),將該值作為路徑跟蹤控制算法的輸入量。如圖3所示,Pr點(diǎn)為當(dāng)前車輛的位置,以車輛后軸中心點(diǎn)為控制點(diǎn),A點(diǎn)為在車輛縱向方向上截取適當(dāng)前視距離所得到的點(diǎn),Pk+j是預(yù)定義路徑上距A點(diǎn)最近的點(diǎn),也就是目標(biāo)點(diǎn),則向量PrPk+j為目標(biāo)方向,φ為航偏角,d為橫向偏差。

      圖3 偏差的確定方法Fig.3 Method of determining deviations

      2.3 路徑跟蹤控制算法的設(shè)計(jì)

      在大量的理論和試驗(yàn)研究的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了一種簡單有效的路徑跟蹤控制算法,其基本原理是利用上述得出的航向偏差作為控制器的輸入量,建立控制算法的幾何模型,理論推導(dǎo)出前輪的轉(zhuǎn)角公式,將前輪轉(zhuǎn)角作為控制器的輸出量,另外由于橫向偏差是衡量導(dǎo)航效果優(yōu)劣的量,因此將橫向偏差作為觀測調(diào)節(jié)量,當(dāng)橫向偏差過大時(shí),給輸出量一個(gè)補(bǔ)償值,使橫向偏差快速減小。

      具體算法是將預(yù)定義路徑以二維數(shù)組的形式存儲(chǔ)于車載工控機(jī)(GS2630型顯示器)中,由車載GPS接收機(jī)實(shí)時(shí)接收衛(wèi)星定位信號和基站的差分定位信號,由此可解算出插秧機(jī)當(dāng)前的位置坐標(biāo),工控機(jī)將該位置坐標(biāo)與預(yù)定義路徑數(shù)組信息進(jìn)行比對,通過計(jì)算得出距離當(dāng)前車輛定位點(diǎn)最近的預(yù)定義路徑上的點(diǎn),即能夠得出橫向偏差,再通過上述方法得出合適的前視距離,由前視距離來獲得路徑跟蹤的目標(biāo)點(diǎn),從而確定目標(biāo)方向,將該信息與電子羅盤采集到的當(dāng)前航向信息進(jìn)行對比能夠得出航向偏差,將航向偏差作為輸入量輸入路徑跟蹤算法控制器中,同時(shí)將橫向偏差作為觀測量,最后輸出前輪轉(zhuǎn)角。該輸出值作為下位機(jī)的輸入量,計(jì)算后得出步進(jìn)電動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)角,由步進(jìn)電動(dòng)機(jī)帶動(dòng)方向盤轉(zhuǎn)動(dòng),進(jìn)而帶動(dòng)轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)動(dòng),從而達(dá)到預(yù)計(jì)的前輪轉(zhuǎn)角。

      如圖4所示,Pr為當(dāng)前車輛的位置點(diǎn),Pk+j為目標(biāo)點(diǎn),R為轉(zhuǎn)彎半徑,C為圓心點(diǎn),φ為航偏角,則在直角三角形BPrC中可得

      (1)

      由于φ為圓C的弦切角,因此可得

      ∠PrCPk+j=2φ

      (2)

      在等腰三角形PrCPk+j中,由正弦定理可得

      (3)

      式中l(wèi)PrPk+j——點(diǎn)Pr與點(diǎn)Pk+j間的距離

      由式(1)~(3)可得

      (4)

      從式(4)可以看出,由輸入量φ即可求得前輪轉(zhuǎn)角。該角度求出后輸入到下位機(jī)中,轉(zhuǎn)換成指令,由轉(zhuǎn)向系統(tǒng)完成轉(zhuǎn)向動(dòng)作,從而實(shí)現(xiàn)路徑跟蹤。另外,式(4)是從幾何角度分析得出的,理論上證明可行,但該式不包含橫向偏差,因此需要將其進(jìn)行改進(jìn)。在設(shè)計(jì)控制器時(shí)[15-19],將橫向偏差作為觀測量進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測,如果橫向偏差過大,即當(dāng)橫向偏差d≥dr時(shí),則將前輪轉(zhuǎn)角δ乘以一個(gè)系數(shù)kdr(kdr>0),由此可以增大前輪轉(zhuǎn)角,使其快速到達(dá)目標(biāo)點(diǎn),通過仿真和試驗(yàn)得出:當(dāng)dr=0.02、kdr=1.08時(shí),導(dǎo)航效果最佳。這樣就能夠使車輛快速減小橫向誤差,提高導(dǎo)航效果,由于該方法在推導(dǎo)中并未對預(yù)定義路徑提出要求,因此這種算法既可實(shí)現(xiàn)直線路徑跟蹤,也可實(shí)現(xiàn)曲線路徑跟蹤,適應(yīng)性較強(qiáng)。

      圖4 改進(jìn)純追蹤算法模型Fig.4 Improved pure tracking algorithm model

      3 仿真

      在Matlab/Simulink環(huán)境下,以兩輪車運(yùn)動(dòng)學(xué)模型為控制對象,對上述路徑跟蹤控制方法建立仿真模型[20],由于兩輪車運(yùn)動(dòng)模型是在理想的條件下建立的,即不考慮側(cè)滑因素,因此需要加一個(gè)擾動(dòng)模型,對車輛的位置進(jìn)行干擾。該模型主要由5部分組成,分別是車輛模型、擾動(dòng)模型、偏差求解、導(dǎo)航算法和轉(zhuǎn)向系統(tǒng)。將插秧機(jī)的速度設(shè)定為1 m/s,初始航向偏差為5°,初始橫向偏差為0.1 m,初始位置坐標(biāo)為(0.9,1),仿真時(shí)間為18 s,仿真步長為0.1 s。

      通過Matlab/Simulink搭建系統(tǒng)仿真模型,如圖5所示。

      圖5 路徑跟蹤仿真框圖Fig.5 Simulation block diagram of path tracking

      預(yù)定義路徑如圖6所示,該路徑是井關(guān)PZ60型插秧機(jī)作業(yè)時(shí)的標(biāo)準(zhǔn)路徑,其轉(zhuǎn)彎半徑為0.9 m。

      圖6 預(yù)定義路徑Fig.6 Predefined path tracking

      從圖6可以看出,插秧機(jī)在田間作業(yè)時(shí)行走的路徑包括直線段和轉(zhuǎn)彎曲線段,因此要實(shí)現(xiàn)其完全自動(dòng)導(dǎo)航,其控制算法必須滿足既能實(shí)現(xiàn)直線路徑跟蹤,又能實(shí)現(xiàn)曲線路徑跟蹤。為了清楚地表達(dá)跟蹤效果,利用Matlab編寫了路徑跟蹤效果圖界面,如圖7所示。

      圖7 導(dǎo)航控制效果圖界面Fig.7 Navigation control effect diagram

      從圖7右側(cè)的偏差波動(dòng)圖可以看出,在跟蹤的起始階段有0.1 m的橫向偏差,仿真曲線也出現(xiàn)了一定程度的振蕩,但很快便與預(yù)定義路徑很好的重合,只有在轉(zhuǎn)彎的地方出現(xiàn)了少許偏差。在整個(gè)仿真路徑跟蹤過程中,橫向偏差基本維持在5 cm以內(nèi),而航向偏差除了在轉(zhuǎn)彎處出現(xiàn)較大的偏差外,基本維持在10°以內(nèi)。仿真結(jié)果表明:該導(dǎo)航控制算法從理論上是可行的。

      4 實(shí)車試驗(yàn)

      4.1 試驗(yàn)與數(shù)據(jù)采集

      試驗(yàn)車為經(jīng)過改造的井關(guān)PZ60型插秧機(jī),GPS接收機(jī)采用約翰迪爾生產(chǎn)的GreenStar3000型接收機(jī),該接收機(jī)集成了位置傳感器、速度傳感器和陀螺儀傳感器[21],采樣頻率為5 Hz,數(shù)據(jù)通過CAN總線發(fā)送到控制器中??刂破魇褂眉s翰迪爾公司自主研發(fā)的GS2630型控制器,該控制器內(nèi)集成3種導(dǎo)航模式,分別是:SF1模式,精度為±33 cm;SF2模式,精度為±10 cm;RTK模式,精度為±2 cm。前兩種導(dǎo)航模式只需1個(gè)GPS接收機(jī)即可,而最后一種導(dǎo)航模式需要2個(gè)GPS接收機(jī),其中一個(gè)為基站。改進(jìn)純追蹤導(dǎo)航控制算法存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)內(nèi),其含有導(dǎo)航控制軟件,兩者之間通過CAN總線進(jìn)行數(shù)據(jù)通訊。自動(dòng)方向盤采用約翰迪爾公司生產(chǎn)的AutoTrac200型轉(zhuǎn)向套件,將其安裝在井關(guān)PZ60型插秧機(jī)上,通過計(jì)算機(jī)操作即可實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航控制。

      改裝后的插秧機(jī)如圖8所示。通過CAN記錄儀采集數(shù)據(jù),實(shí)時(shí)保存導(dǎo)航過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù),主要包括車輛的位置、速度、航向、橫向偏差和航向偏差等,以便在試驗(yàn)結(jié)束后對導(dǎo)航效果進(jìn)行分析。

      圖8 試驗(yàn)插秧機(jī)Fig.8 Experimental transplanter

      試驗(yàn)在農(nóng)場水田中進(jìn)行,有較多的水,泥腳深度約為20 cm。首先人工駕駛插秧機(jī)沿標(biāo)記好的路徑慢速行走,利用車載GPS接收機(jī)記錄路徑數(shù)據(jù),將該數(shù)據(jù)修正后作為自動(dòng)導(dǎo)航的預(yù)定義路徑。然后將插秧機(jī)駕駛到數(shù)據(jù)記錄的起始位置,開啟自動(dòng)導(dǎo)航模式,實(shí)現(xiàn)無人駕駛。圖9為插秧機(jī)在水田中自動(dòng)導(dǎo)航行駛現(xiàn)場圖。

      4.2 數(shù)據(jù)分析

      將自動(dòng)導(dǎo)航時(shí)行駛的路徑數(shù)據(jù)和預(yù)定義路徑數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,可以得到路徑跟蹤的誤差。圖10為插秧機(jī)在水田中自動(dòng)導(dǎo)航時(shí)的數(shù)據(jù)分析圖。

      對比數(shù)據(jù)分析得出,路徑跟蹤的平均誤差為0.096 m,最大跟蹤誤差為0.183 m,最大跟蹤誤差出現(xiàn)在插秧機(jī)轉(zhuǎn)彎過程中,但直線作業(yè)段路徑跟蹤的平均誤差為0.058 m,最大跟蹤誤差為0.135 m,該誤差在插秧機(jī)作業(yè)允許的誤差范圍內(nèi),表明該導(dǎo)航控制算法具有良好的導(dǎo)航效果。綜合轉(zhuǎn)彎與直線路徑跟蹤數(shù)據(jù),平均跟蹤誤差為0.077 m,最大跟蹤誤差為0.159 m。

      圖9 插秧機(jī)水田自動(dòng)導(dǎo)航現(xiàn)場圖Fig.9 Automatic navigation scene of transplanter in paddy field

      圖10 插秧機(jī)水田作業(yè)路徑跟蹤試驗(yàn)結(jié)果Fig.10 Experimental results of paddy field operation path tracking for rice transplanter

      5 結(jié)論

      (1)提出通過動(dòng)態(tài)調(diào)整前視距離的方法對插秧機(jī)進(jìn)行目標(biāo)點(diǎn)的確定,這樣能夠減小插秧機(jī)在導(dǎo)航過程中的橫向偏差和航向偏差,有利于提高導(dǎo)航精度。

      (2)提出了一種改進(jìn)純追蹤模型的插秧機(jī)導(dǎo)航路徑跟蹤算法,該控制算法不僅可以進(jìn)行直線路徑跟蹤,也可以進(jìn)行曲線路徑跟蹤,并能適應(yīng)車輛速度的變化,實(shí)現(xiàn)插秧機(jī)在田間的智能控制。其轉(zhuǎn)向靈活,有較好的實(shí)時(shí)性和魯棒性。

      (3)設(shè)計(jì)的導(dǎo)航控制算法利用航向偏差實(shí)現(xiàn)對直線路徑和轉(zhuǎn)彎曲線路徑的跟蹤,并用橫向偏差作為觀測量實(shí)現(xiàn)對控制量的補(bǔ)償。試驗(yàn)結(jié)果表明:當(dāng)行駛速度為1 m/s時(shí),平均跟蹤誤差為0.077 m,最大跟蹤誤差為0.159 m,滿足插秧機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航控制的要求。

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