[发明专利]一种智能农机的路径跟踪控制方法

说明书

本发明公开了一种智能农机的路径跟踪控制方法，包括以下步骤：步骤一，设计控制系统架构；步骤二，设计智能农机动力学模型；步骤三，设计上层控制器架构；步骤四，基于双无迹卡尔曼滤波的带约束智能农机横向动力学参数估计的实现；步骤五，基于动力学模型的自适应模型预测控制；相较于现有的路径跟踪控制方法，本发明通过结合带约束的双无迹卡尔曼滤波与自适应模型跟踪控制，提高了智能农机路径跟踪的精度，从而实现了对农机作业效率、作业质量以及经济效益的提高；本发明所提出的路径跟踪控制系统可在实际的农机中部署，在实现良好跟踪精度的前提下，做到了嵌入式系统的可靠性、实时性与成本要求的兼顾。

技术领域

本发明涉及智能农机技术领域，具体为一种智能农机的路径跟踪控制方法。

背景技术

路径跟踪误差定义为车辆当前位置与期望路径之间的最短距离，良好的路径跟踪的控制器应保证尽可能小的车辆实际的行驶路径和期望路径之间的平均偏差和最大偏差，自动农用车精确的路径跟踪是提高农业生产效率和质量的有效途径之一。例如手动或自动喷洒农药的喷雾机，由于不精确的路径跟踪而导致实际作业区域发生间隙或重叠，部分作物农药量过量，部分作物农药量不足，进而导致作物产量和质量的降低。由于农用车工作环境复杂，存在未知的噪声和干扰，实现农用车精确的路径跟踪是具有挑战性的。

现有的路径跟踪方法可分为三大类：几何方法、运动控制律和最优控制，它们在精度、成本等方面都有各自的问题；现有的智能农机的路径跟踪控制方法，如基于模糊逻辑在线整定控制参数的PID控制方法、基于模糊PID控制与线性二次调节器(LQR)的纵横向动力学控制方法，然而它们都只是在某种特定条件下实现良好的跟踪性能，不是基于能够更加充分考虑农机动力学特性，有助于提高路径跟踪精度的动力学模型的路径跟踪控制方法；还有的是基于运动学的模型预测控制(MPC)方法、鲁棒模型预测控制(RMPC)方法，虽然考虑到了动力学模型，但仅仅在仿真环境里面检验了控制算法的有效性，并没有在实际的农田里检验控制器的实时性、鲁棒性和路径跟踪性能，也就是说，现有的一些可实施的路径跟踪控制方法精度较差，而另一些可以实现高精度路径跟踪的算法又受到了嵌入式系统性能、成本的限制，暂不可部署到真实的农机上。

发明内容

本发明的目的在于提供一种智能农机的路径跟踪控制方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种智能农机的路径跟踪控制方法，包括以下步骤：步骤一，设计控制系统架构；步骤二，设计智能农机动力学模型；步骤三，设计上层控制器架构；步骤四，基于双无迹卡尔曼滤波的带约束智能农机横向动力学参数估计的实现；步骤五，基于动力学模型的自适应模型预测控制；

其中在上述步骤一中，上层控制器获取传感器采集到的农机当前状态信息，并进行状态估计，再根据路径规划器生成的农田全覆盖路径，计算生成农机的目标速度和转角，由车速控制器和转向控制器这些下层控制器最终执行相应的动作，控制系统传感器的配置采用实时动态GPS(RTK-GPS)+惯性导航系统(IMU)，两个RTK-GPS接收器分别布置在车头和车尾，惯性导航单元(IMU)布置在平台质心附近；

其中在上述步骤二中，设计智能农机动力学模型包括以下步骤：

1)横向运动和横摆运动建模：由于农机行驶速度较低，非线性动力学特性表现不明显，因此可只考虑其横向运动和横摆运动，这两个运动用线性二自由度模型来描述；横向运动和横摆运动可由如下的微分方程描述：

其中，m为喷雾机质量，I_z为喷雾机yaw inertia moment，u为纵向速度，β为质心侧偏角，γ为横摆角速度，δ_f为前轮转角，δ_r为后轮转角，C_f为前轮侧偏刚度，C_r为后轮侧偏刚度，l_f为质心到前轴距离，l_r为质心到后轴距离；