[发明专利]基于动态双三角形原理的自走式平地机智能控制方法

说明书

本发明公开了基于动态双三角形原理的自走式平地机智能控制方法，涉及智能化农业机械装备技术领域，具体为基于动态双三角形原理的自走式平地机智能控制方法，包括以下步骤：S1、系统以平地机为作业机械测试平台，通过在平地机上安装受步进电机控制的激光接收靶，并完成采集两固定顶点处用来跟踪的激光束，经由无线电询问两路激光发射器的发射角度来实现车体当前坐标与速度、加速度等数据的解算。该基于动态双三角形原理的自走式平地机智能控制方法，成本低廉，灵活性大，精度符合精细作业要求，而且可减少农业驾驶人劳动强度，提高农业作业质量，减少重复作业，提高效率，保障农业的可持续发展等具有重要的理论研究意义和实际的应用价值。

技术领域

本发明涉及智能化农业机械装备技术领域，具体为基于动态双三角形原理的自走式平地机智能控制方法。

背景技术

基于经典理论的PID控制算法以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。Benson在建立以机器视觉为基础的小型谷物联合收割机导航系统时，利用PID控制器将导航信号转变为车轮角用于转向控制，取得了较好控制效果，ZhilinDone在JD8200型拖拉机进行导航控制试验时，设计出一种新的电液转向PID控制器，得出带有非线性补偿算法的PI控制器最适合用于对拖拉机的转向系统。

基于动力学的控制方法考虑车辆动力学性能，充分考虑了车辆质量、转向受力、惯性和重心位置等。而基于运动学的控制方法却不考虑车辆在运动中的受力等复杂问题，只用简单的运动学模型描述车辆的运动状况。MillerMA等在设计自动喷药车时充分考虑车辆的质量、惯性和重心后建立了车辆的动力学模型，其模型考虑了横向位移和转向角两个自由度。动力学公式由牛顿运动学定律得出。MichioKIS等根据拖拉机在农业作业时其运动轨迹为曲线的情况，建立了拖拉机的非线性动力学模型，运用PI控制器，拖拉机在3m/s的运动的速度下，获得了较高的精度。N.Noguchi通过多传感器融合技术，将RTKGPS、机器视觉传感器和地磁传感器检测的拖拉机信息融合在一起，建立了拖拉机转向的运动学模型，运用该模型和建立的反馈的控制器，在田间进行了自动行走。

随着人工智能技术的迅猛发展，模糊控制和神经网络技术开始逐渐广泛应用到农业机械控制技术中。Nuguchi把神经网络和遗传算法应用到农用车辆控制系统中，在该系统中，农用车辆的运动模型被认为是一个非线性系统，运用5-5-5-3的网络结构体系，根据不同的约束条件进行导航路线的优化。对于在平坦路面上行驶的农用车辆，该模型具有很好的控制效果，但是该控制方法不适合斜坡路面上行驶。AshrafMA等在Nuguchi研究的基础上进行了进一步的研究，研究表明利用该模型建立的导航控制系统可使农业车辆在有斜坡的路面上进行直角转向。ChoSI等在果园移动机器人的自动导航中应用模糊控制技术，该控制系统利用机器视觉感知的前进方向上的偏向角和超声波测得的与障碍物间的距离值作为输入值，输出信号为控制液压油缸的移动方向和动作时间。依据模糊控制法将输入输出量进行量化，设定隶属函数，制定模糊控制规则，对果园机器人的运动进行控制。HQiu在研究多传感器融合的拖拉机导航中，针对电液转向系统设计了一种模糊控制器。控制器以车轮的转角偏差和车轮转向角速率为输入，将控制比例电磁阀的驱动信号作为输出。这里转角偏差为多传感器定位以及路径规划出的车轮目标转角与车轮反馈转角传感器提供的实际转角之差。Zhong-xiangZhu把模糊逻辑控制用于坡地的拖拉机直线导航研究。基于重建的神经网络车辆模型，将遗传算法进行优化得到模糊逻辑控制规则。导航控制器设计了双层模糊控制，上层控制器应用地形倾斜和车辆姿态信息，下层控制器利用偏移误差和方向角误差来获得转向角度的最佳值。

由于现代农业作业机械不仅对驾驶员的水平要求高，农业生产环境恶劣，生产者面对日晒雨淋、农药、化肥等有害物质对身体的伤害，而且农业从业人员机械化操作时受机械噪声的影响，易于疲劳和安全事故，特别对于有一定作业精度要求的生产活动，难免精度会降低，出现不必要的经济损失的缺点。

发明内容