何 杰，滿忠賢，胡 煉，羅錫文，汪 沛，李明錦，李偉聰

履帶式花生聯(lián)合收獲機路徑跟蹤控制方法與試驗

何 杰1,2,3，滿忠賢1，胡 煉1,2,3※，羅錫文1,2,3，汪 沛1,2,3，李明錦1，李偉聰1

（1. 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)南方農(nóng)業(yè)機械與裝備關(guān)鍵技術(shù)教育部重點實驗室，廣州 510642；2.嶺南現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科學(xué)與技術(shù)廣東省實驗室，廣州 510642；3. 廣東省農(nóng)業(yè)人工智能重點實驗室，廣州 510642）

為提高無人駕駛履帶式花生收獲機沙地作業(yè)路徑跟蹤精度，以4HBL-2型自走式花生聯(lián)合收獲機為研究對象，開展了履帶式收獲機無人駕駛路徑跟蹤控制研究。建立了履帶式收獲機運動學(xué)模型與虛擬轉(zhuǎn)向角函數(shù)關(guān)系；以航向偏差值作為觀測量、阿克曼模型推算角速度作為測量值，設(shè)計卡爾曼融合算法，獲得基于阿克曼模型的虛擬轉(zhuǎn)向角度；根據(jù)虛擬轉(zhuǎn)向角度對PID路徑跟蹤算法進行改進，提出了基于預(yù)瞄跟蹤的雙PID路徑跟蹤控制方法；通過脈沖寬度控制器實現(xiàn)了履帶式花生收獲機路徑跟蹤精準(zhǔn)控制。仿真試驗結(jié)果表明：基于預(yù)瞄跟蹤雙PID的路徑跟蹤控制方法能夠進行路徑跟蹤控制，具有控制平滑和穩(wěn)態(tài)誤差小等特點。田間試驗表明：花生收獲機在沙地以0.6m/s的速度作業(yè)時，系統(tǒng)直線跟蹤平均絕對誤差為2.23 cm，最大偏差為4.14 cm，相對于PD路徑跟蹤控制器分別提高了56.12%和66.07%。上線試驗中，初始偏差分別是0.5、1.0和1.5 m時，上線時間分別為11.00、12.92和13.78 s，上線距離為6.60、7.75和8.26 m；最大超調(diào)量分別為5.68%、5.84%和8.06%，相較于輪式收獲機，上線距離分別減小了1.92%、4.43%、8.71%，超調(diào)量分別減少了8.45%、17.56%、5.17%；接行最大偏差為5.87 cm，平均絕對誤差為2.72 cm，接行偏差在±5和±10 cm內(nèi)的比例分別為97.11%和100%，路徑跟蹤控制精度能夠滿足沙地?zé)o人駕駛作業(yè)要求。

農(nóng)業(yè)機械；收獲；路徑規(guī)劃；花生；預(yù)瞄控制；虛擬阿克曼

0 引 言

花生是重要的油料和經(jīng)濟作物[1-2]。花生收獲是花生生產(chǎn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，作業(yè)成本占花生生產(chǎn)成本約50%[3-5]?；ㄉ饕N植區(qū)域花生收獲機械化率較高，但是智能化水平仍然較低。加裝自動導(dǎo)航的拖拉機應(yīng)用于花生播種作業(yè)中，提高了壟行直線度和播種質(zhì)量，同時減少了人工勞動強度。花生收獲機械也亟待向智能化、無人化方向發(fā)展。

目前履帶式花生聯(lián)合收獲機是主要的花生收獲機械之一，具有接地面積大、對土壤壓強小和轉(zhuǎn)彎半徑小等特點[6-8]。針對履帶式花生聯(lián)合收獲機運動學(xué)特點和對壟收獲作業(yè)的特點，建立起適合履帶式車輛的路徑跟蹤控制方法是提高履帶式車輛適應(yīng)性的關(guān)鍵技術(shù)之一。康翌婷等[9]針對履帶式車輛自主行駛控制中滑動參數(shù)難以精確估計和在復(fù)雜地面條件下難以穩(wěn)定跟蹤目標(biāo)路徑的問題，建立起了基于球-面接觸原理的履帶式車輛運動學(xué)模型，相較于傳統(tǒng)的履帶式車輛滑動轉(zhuǎn)向模型，控制器在地面不平條件下仍然能夠?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)定的路徑跟蹤控制，跟蹤正弦曲線的位置絕對誤差減小0.06 m，航向角絕對誤差減小0.25 rad。張聞宇等[10]針對無人駕駛過程中傳統(tǒng)的二輪運動學(xué)模型無法描述運動狀態(tài)的問題，以油菜播種機為研究平臺，提出了基于SVR逆變模型的雙切圓尋線純跟蹤模型，在直線速度為1.2 m/s的情況下，位置偏差最大值小于6 cm，絕對平均誤差不大于1.5 cm。

丁幼春等[11]以小型履帶式油菜播種機為研究對象，采用電磁鐵作為執(zhí)行機構(gòu)，北斗導(dǎo)航和電子羅盤進行組合導(dǎo)航，提出了一種基于免疫PID的路徑跟蹤控制方法，比傳統(tǒng)PID路徑跟蹤控制方法最大跟蹤誤差降低了18.1%，平均跟蹤誤差降低了32.6%。張朝宇等[12]為實現(xiàn)履帶式播種機自動導(dǎo)航作業(yè)要求，設(shè)計了基于模糊自適應(yīng)純跟蹤導(dǎo)航控制方法，對航向偏差、橫向偏差、速度進行模糊化，提高了導(dǎo)航系統(tǒng)穩(wěn)定性，實現(xiàn)了較少人為干預(yù)下的播種作業(yè)，田間試驗表明模糊自適應(yīng)可自主調(diào)節(jié)前視距離，當(dāng)油菜播種機速度為0.5、0.8、1.2 m/s時，模糊自適應(yīng)純跟蹤控制器最大跟蹤偏差分別不大于0.082、0.086、0.092 m，平均絕對偏差分別不大于0.031、0.032、0.034 m。關(guān)卓懷等[13]針對水田環(huán)境下的履帶式收獲機路徑跟蹤控制方法，以履帶式聯(lián)合收獲機為研究對象，建立起履帶式車輛轉(zhuǎn)彎運動學(xué)模型，為黏濕土壤環(huán)境中的履帶收獲機路徑跟蹤算法的設(shè)計提供理論參考。

花生種植于沙質(zhì)土壤中，由于沙地表面松軟易產(chǎn)生流動，引起農(nóng)機發(fā)生側(cè)滑、滑轉(zhuǎn)等現(xiàn)象，影響花生收獲機作業(yè)路徑跟蹤控制精度和穩(wěn)定性。賈全等[14]提出了一種基于航向預(yù)估模型的路徑跟蹤控制算法，利用車輛當(dāng)前航向和航向預(yù)估量之和作為反饋量，在一定程度上克服了滑移現(xiàn)象對控制精度的影響。由于沙質(zhì)路面條件呈非線性變化，履帶式車輛在路徑跟蹤時存在不確定動態(tài)變化，轉(zhuǎn)向過程中存在控制一致性差、轉(zhuǎn)向響應(yīng)慢等問題，因此設(shè)計優(yōu)良的路徑跟蹤控制算法對提高履帶車輛在沙地環(huán)境下的運動性能尤為重要。此外，收獲機在收獲一壟兩行種植方式的花生時，合秧器和挖掘機構(gòu)將兩行花生秧果集成一行通過傳動鏈傳送到摘果機構(gòu)中，如不能實現(xiàn)精準(zhǔn)路徑跟蹤將使合秧器偏離花生行出現(xiàn)漏收，導(dǎo)致收獲損失大、效率低等問題[15-17]。當(dāng)前收獲機無人駕駛的研究與應(yīng)用主要以相對定位為主，且作業(yè)方式為無重疊作業(yè)，而花生收獲機要求精準(zhǔn)對壟作業(yè)，針對無人駕駛的履帶式花生收獲機在確保對壟直線收獲和自動對行收獲作業(yè)方面研究較少。因此，亟需研究履帶式花生收獲機的路徑跟蹤控制方法，實現(xiàn)花生壟行精準(zhǔn)跟蹤和對行收獲作業(yè)。

本文以東泰4HBL-2型履帶自走式花生聯(lián)合收獲機為研究對象，針對履帶式花生收獲機在沙地環(huán)境下的花生壟行精準(zhǔn)跟蹤和對行收獲作業(yè)的問題，根據(jù)虛擬阿克曼模型建立履帶式車輛的車體運動學(xué)模型，建立阿克曼模型的虛擬轉(zhuǎn)向角度卡爾曼融合算法，采用定位模塊獲取花生收獲機距離偏差和航向偏差作為導(dǎo)航控制器的輸入，設(shè)計了基于預(yù)瞄跟蹤雙PID的路徑跟蹤控制方法。以轉(zhuǎn)向控制角度作為轉(zhuǎn)向控制器的輸入，通過脈沖寬度調(diào)制控制進行轉(zhuǎn)向控制，并進行仿真分析和田間試驗驗證。

1 履帶式花生收獲機運動學(xué)模型

履帶式花生收獲機的行走裝置包含兩條與機器縱軸線平行的履帶，既無法實現(xiàn)偏轉(zhuǎn)車輪轉(zhuǎn)向，也無法實現(xiàn)折腰轉(zhuǎn)向，只能通過兩側(cè)履帶驅(qū)動鏈輪的轉(zhuǎn)速差實現(xiàn)轉(zhuǎn)向[18-20]。履帶式花生收獲機采用單邊制動方式實現(xiàn)差速轉(zhuǎn)向，轉(zhuǎn)向中心位于制動輪的外側(cè)，因此車輛在轉(zhuǎn)彎時，車輛的轉(zhuǎn)向中心會在左右履帶的外側(cè)切換[21-23]，兩側(cè)履帶圍繞轉(zhuǎn)彎中心做純滾動運動[24-26]。履帶式花生收獲機向左轉(zhuǎn)彎時，左側(cè)轉(zhuǎn)向角度大于右側(cè)角度，車輛圍繞同一個圓心做轉(zhuǎn)動，反之履帶式花生收獲機向右轉(zhuǎn)彎時，右側(cè)轉(zhuǎn)向角度大于左側(cè)角度，內(nèi)側(cè)與外側(cè)形成一定的轉(zhuǎn)角差。忽略轉(zhuǎn)向過程中的滑移，單邊制動轉(zhuǎn)向時會在一段時間內(nèi)雙側(cè)履帶轉(zhuǎn)速不同，忽略車輛在軸方向的運動，只考慮平面運動可將履帶式花生收獲機簡化為單車模型。轉(zhuǎn)向時左右側(cè)履帶轉(zhuǎn)向角度不同，同側(cè)履帶作為一個剛性系統(tǒng)，可將雙側(cè)履帶轉(zhuǎn)向簡化成阿克曼轉(zhuǎn)向特性的虛擬輪角進行控制。虛擬阿克曼模型如圖1所示，以正北方向為軸正向，以正東方向為軸正向建立車體坐標(biāo)系，轉(zhuǎn)向時存在如下幾何關(guān)系：

令為履帶平均轉(zhuǎn)向角度，則

注：α為內(nèi)測履帶轉(zhuǎn)向角度，(°)；β為外測履帶轉(zhuǎn)向角度，(°)；θ為車輛前進方向正東方向的夾角即航向角，(°)；L是車輛履帶的長度，m；K為履帶軌距，m；R為轉(zhuǎn)彎半徑，m。

虛擬阿克曼模型車輛的控制中心位于虛擬后輪上，在笛卡爾坐標(biāo)系下轉(zhuǎn)向角速度為

式中′為基于虛擬阿克曼模型的車輛轉(zhuǎn)向角速度，rad/s。

2 履帶式花生收獲機路徑跟蹤控制

2.1 虛擬轉(zhuǎn)向角度估計

采用雙天線GNSS獲取車體的航向變化，利用車輛轉(zhuǎn)向角速度獲取角度變化率。履帶式車輛在轉(zhuǎn)向過程中實現(xiàn)兩側(cè)履帶同步控制，在任何時刻都需滿足式（1）中的轉(zhuǎn)角約束條件。

以航向偏差值作為觀測量、阿克曼模型推算的角速度為測量值，時刻的虛擬轉(zhuǎn)向角度和阿克曼模型轉(zhuǎn)向角速度偏差作為狀態(tài)向量參數(shù)，建立阿克曼模型的虛擬轉(zhuǎn)向角度卡爾曼融合算法。

虛擬阿克曼轉(zhuǎn)向系統(tǒng)狀態(tài)方程為

式中x為時刻的狀態(tài)向量；R、分別為時刻的虛擬轉(zhuǎn)向角度和轉(zhuǎn)向角速度偏差。

建立時刻的轉(zhuǎn)角運動的遞推方程和觀測方程

根據(jù)卡爾曼融合算法可得

式中為單位向量。

通過卡爾曼融合算法可得基于阿克曼模型的履帶式花生收獲機的虛擬轉(zhuǎn)向角度為

2.2 預(yù)瞄跟蹤雙PID控制

采用預(yù)瞄跟蹤控制方法實現(xiàn)履帶式花生聯(lián)合收獲機路徑跟蹤控制，如圖2所示，建立車體導(dǎo)航坐標(biāo)系（XOY）。定義履帶式車輛的前進方向與正東方向的夾角為航向角，規(guī)劃的跟蹤直線是導(dǎo)航基準(zhǔn)線，設(shè)定車輛在導(dǎo)航基準(zhǔn)線的左側(cè)位置偏差為負(fù)（P<0），車輛在導(dǎo)航基準(zhǔn)線的右側(cè)位置偏差為正（P>0），相對于導(dǎo)航預(yù)瞄基準(zhǔn)點的航向偏差′為

則車輛轉(zhuǎn)向角度θ為

式中1，2為控制常數(shù)。

當(dāng)系統(tǒng)受到干擾時，單靠預(yù)瞄跟蹤控制效果較差，抗干擾能力弱。因此在預(yù)瞄跟蹤的基礎(chǔ)上增加PID控制環(huán)節(jié)，根據(jù)位置偏差和航向偏差分別采用不同PID控制參數(shù)以滿足系統(tǒng)的快速響應(yīng)性和穩(wěn)定性。

針對位置偏差的PID控制量θ為

式中K，K，K為位置偏差的控制PID參數(shù)；P(k)，P(?1)為和?1時刻的位置偏差，m；為位置偏差采集周期，s。

根據(jù)式（12）和式（13）可得出轉(zhuǎn)向角度控制量為

采用的轉(zhuǎn)向控制角度采用增量式PD控制器，其中控制增量為

輸出到轉(zhuǎn)向系統(tǒng)控制量為

注：為履帶式收獲機的預(yù)瞄跟蹤控制點，是導(dǎo)航基準(zhǔn)線上的一個預(yù)瞄點，d是預(yù)瞄距離，m，是過點的導(dǎo)航基準(zhǔn)線垂線，P表示車輛中心距離導(dǎo)航基準(zhǔn)線的距離即位置偏差，m；′為相對于導(dǎo)航預(yù)瞄基準(zhǔn)點的角度偏差，(°)；為航向偏差，(°)。

Note:means preview tracking control point of crawler harvester;means a preview point on the navigation datum line;dmeans the preview distance, m;is the vertical line passing throughas the navigation reference line;Pmeans the distance between the center of the vehicle and the navigation reference line is the position deviation, m;′ is the angular deviation from the navigation preview reference point, (°);is heading deviation, (°).

圖2 預(yù)瞄跟蹤模型

Fig.2 Preview tracking model

2.3 轉(zhuǎn)向控制決策

式（16）中轉(zhuǎn)向角度θ是花生收獲機控制點（GNSS右天線）的虛擬轉(zhuǎn)向角，但實際控制目的是保證花生收獲機構(gòu)（即合秧器和挖掘機構(gòu)）準(zhǔn)確跟蹤花生行，控制點與花生收獲機構(gòu)存在桿臂效應(yīng)[27-30]，控制點與花生收獲機構(gòu)桿臂效應(yīng)如圖3所示。桿臂效應(yīng)誤差是由于花生收獲機構(gòu)與控制點中心不重合的情況下轉(zhuǎn)向角度發(fā)生偏移引起的。當(dāng)花生收獲機發(fā)生轉(zhuǎn)向時，由于航向偏差影響，控制中心所計算的虛擬轉(zhuǎn)向角度和收獲機構(gòu)實際轉(zhuǎn)向角度存在一個誤差角度，導(dǎo)致最終花生收獲機構(gòu)存在控制誤差。因此，在代入轉(zhuǎn)向決策時需要進行桿臂效應(yīng)誤差補償。

注：a、b、h為控制點與花生收獲機構(gòu)底盤中心的位置偏差，m。

控制點到花生收獲機構(gòu)的桿臂長度矩陣為

根據(jù)花生收獲機雙天線GNSS所測得的收獲機姿態(tài)位置信息中的航向角φ，(°)；橫滾角φ，(°)，車體坐標(biāo)系以控制點為坐標(biāo)原點，導(dǎo)航坐標(biāo)系與車體坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換矩陣為

在航向角方向上合成最終的虛擬轉(zhuǎn)向角度為

根據(jù)履帶式花生收獲機的轉(zhuǎn)向特性，采用開關(guān)式電磁閥控制“離合器撥叉”組成新的轉(zhuǎn)向系統(tǒng)；導(dǎo)航控制器控制指令控制電磁閥的開關(guān)，對離合器撥叉進行通斷，最終達到單邊制動轉(zhuǎn)向?？紤]到機械傳動系統(tǒng)中存在間隙以及開關(guān)閥的滯后性，為了降低履帶式車輛轉(zhuǎn)向時的抖動，提高控制精度，結(jié)合計算出的虛擬轉(zhuǎn)向角，建立脈沖寬度調(diào)制（pulse width modulation，PWM）運動控制器驅(qū)動花生收獲機轉(zhuǎn)向：

式中max為車輛最大轉(zhuǎn)向角度，(°)；max為一個控制周期內(nèi)最大控制次數(shù)；S為一個控制周期內(nèi)轉(zhuǎn)向的次數(shù)；S為輸出轉(zhuǎn)向控制次數(shù)。

2.4 仿真分析

為了驗證虛擬阿克曼模型和預(yù)瞄跟蹤雙PID路徑跟蹤控制方法的正確性和有效性，在Matlab中對虛擬轉(zhuǎn)向角度控制進行仿真。設(shè)定輸入的決策角度為峰值28°的正弦信號，輸出為運動控制器的階躍信號，仿真時間70 s，采樣時間間隔為0.01 s，探究在不同輸入角度下系統(tǒng)輸出脈寬信號，虛擬轉(zhuǎn)向控制仿真模型如圖4所示。

仿真試驗結(jié)果如圖5所示，在不考慮外界噪聲的情況下，當(dāng)系統(tǒng)輸入較小轉(zhuǎn)向角度時，轉(zhuǎn)向決策系統(tǒng)將不再輸出左右轉(zhuǎn)向，收獲機保持直線行駛；當(dāng)輸入大于最小轉(zhuǎn)向角度時，轉(zhuǎn)向決策系統(tǒng)會根據(jù)輸入角度的增大而增加輸出角度。轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)將虛擬轉(zhuǎn)向角度分解成若干個控制階段，使收獲機更加平穩(wěn)地執(zhí)行轉(zhuǎn)向動作仿真結(jié)果表明：基于預(yù)瞄跟蹤雙PID的路徑跟蹤控制方法能夠進行路徑跟蹤控制，具有控制平滑和穩(wěn)態(tài)誤差小等特點。

圖4 虛擬轉(zhuǎn)向控制仿真模型

圖5 輸出脈寬控制信號

3 田間試驗與分析

3.1 試驗材料

履帶式花生聯(lián)合收獲機采用東泰生產(chǎn)的4HBL-2型自走式花生聯(lián)合收獲機，由履帶式底盤、柴油發(fā)動機、收獲機構(gòu)、摘果及清選機構(gòu)、輸送機構(gòu)、儲藏卸果機構(gòu)組成。無人化設(shè)計后的無人駕駛履帶式花生收獲機組成如圖6所示。

1.定位天線 2.儲藏與卸果裝置 3.導(dǎo)航控制器 4.運動控制器 5.推桿電機 6.開關(guān)電磁閥 7.收獲裝置

無人駕駛系統(tǒng)由導(dǎo)航控制器、顯示終端、網(wǎng)絡(luò)差分模塊和轉(zhuǎn)向機構(gòu)組成?？刂破骷闪烁呔缺倍范ㄎ荒K，北斗定位模塊采用雙天線板卡K728，其定位精度為1 cm，航向精度0.2°/0（0為雙天線基線長，本文采用的是1.6 m），控制器直線導(dǎo)航控制精度為±2.5 cm，平均接行精度為±2.5 cm；顯示終端采用嵌入式電容觸摸顯示屏7"TFT LCD，分辨率800×480，用于配置導(dǎo)航控制參數(shù)及實時路徑顯示；網(wǎng)絡(luò)差分模塊采用HY-C44R網(wǎng)絡(luò)差分接收機通過NTRIP協(xié)議建立起GNSS差分?jǐn)?shù)據(jù)傳輸通道，RTK精度為水平方向±1 cm，為導(dǎo)航控制器提供實時差分定位；轉(zhuǎn)向系統(tǒng)是由推桿電機、開關(guān)式電磁閥和運動控制器組成，運動控制器采用SPC-STW-2612CM，具備6路比例閥PVC功能及2路H橋功能。運動控制器通過控制推桿電機的伸縮和開關(guān)式電磁閥的通斷來控制履帶式花生機的轉(zhuǎn)向機構(gòu)。導(dǎo)航控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如圖7所示。

圖7 導(dǎo)航控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

3.2 試驗方法

為驗證基于預(yù)瞄跟蹤雙PID的路徑跟蹤控制方法在沙地環(huán)境下的控制精度，在廣東省湛江市南三鎮(zhèn)沙地花生種植基地進行試驗，試驗分3組進行：

1）直線跟蹤試驗：履帶式收獲機在沙地中自動導(dǎo)航作業(yè)，考察其小角度控制的跟蹤精度。

2）上線性能試驗：在不同位置偏差的情況下，花生收獲機自主上線，考察其上線時間及超調(diào)量。

3）接行性能試驗：收獲機在完成一行作業(yè)之后自主轉(zhuǎn)向下一行作業(yè)，考察其轉(zhuǎn)向性能及偏差量。

試驗時，設(shè)定的系統(tǒng)參數(shù)分別為：預(yù)瞄距離d=2，常數(shù)1、2分別為1.1、0.9，位置偏差控制PID參數(shù)K、K、K為0.9、0.05、0.5，航向偏差控制PID參數(shù)′p、′i、′d為1.2、0.08、0.5，控制點到花生收獲機構(gòu)的桿臂長度=[2.4 0.8 2.1]T，坐標(biāo)原點位于車體幾何中心。

3.2.1 直線跟蹤試驗

控制收獲機以0.6 m/s的速度，初始位置偏差和航向偏差為0的條件下（初始的位置偏差至±3 cm，航向偏差至±1.5°）進行直線跟蹤試驗。采用北斗定位裝置記錄車輛位置信息和航向信息，定位信息采樣頻率為10 Hz，進行多次試驗計算其相對偏差量。

試驗步驟：

1）獲取地塊的邊界點信息，分別在地塊的兩端選取P、P兩點作為直線跟蹤試驗的起點和終點；

2）導(dǎo)航系統(tǒng)選擇無人駕駛模式，使收獲機沿著PP進行直線跟蹤；

3）設(shè)置收獲機的速度為0.6 m/s，放下花生收獲機收獲大架調(diào)節(jié)至合適高度；

4）啟動花生收獲機，開始進行直線跟蹤試驗；

5）根據(jù)車載北斗定位裝置實時記錄車輛定位數(shù)據(jù)；

6）重復(fù)進行多次試驗，并將試驗數(shù)據(jù)進行滑動均值濾波，消除異常點的干擾，分析直線跟蹤特性。

試驗結(jié)果如圖8所示，圖8a中可見階梯狀的位置偏差，表明系統(tǒng)為防止持續(xù)糾偏導(dǎo)致震蕩，將轉(zhuǎn)向過程分解成多個過程完成，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。圖8b中將航向偏差控制在一定范圍內(nèi)，航向偏差發(fā)生較大的改變時系統(tǒng)控制花生收獲機執(zhí)行轉(zhuǎn)向操作，并不會對位置偏差產(chǎn)生較大的影響。當(dāng)位置偏差和航向偏差累計到一定程度時系統(tǒng)能夠快速糾偏以保證直線跟蹤。直線跟蹤誤差進行統(tǒng)計，結(jié)果如表1所示，在沙地環(huán)境下，位置偏差絕對值極值為4.14 cm，平均絕對誤差為2.23 cm，位置偏差標(biāo)準(zhǔn)差為1.17 cm。相對于PD控制器[31]，基于預(yù)瞄跟蹤雙PID的路徑跟蹤控制方法平均絕對誤差提高了56.12%，最大位置偏差減小66.07%。試驗表明預(yù)瞄跟蹤雙PID算法適用于沙地?zé)o人駕駛，在凹凸不平的沙地具有良好的魯棒性，提高了花生收獲機沙地收獲作業(yè)直線度。

圖8 直線跟蹤位置偏差和航向偏差

表1 直線跟蹤的位置偏差統(tǒng)計

3.2.2 上線性能試驗

選取距離目標(biāo)航線0.5、1.0和1.5 m作為初始位置偏差，收獲機速度為0.6 m/s，測試履帶式花生收獲機的上線要求。按照花生收獲所需的上線性能，將花生收獲機位置調(diào)整到導(dǎo)航基準(zhǔn)線±5cm范圍，航向偏差調(diào)整到±1.5°范圍，即達到上線要求。其中初始位置是指車輛與目標(biāo)航線的垂直距離，初始航向偏差保證在±1°，上線距離為車輛達到上線狀態(tài)所走過的距離。

試驗結(jié)果如圖9所示。上線過程中由于位置偏差較大，會產(chǎn)生一個較大的橫向速度，甚至朝著規(guī)劃路徑的垂直方向駛?cè)?，?dāng)位置偏差不斷縮小，縱向速度不斷加大，車輛擺正方向迅速上線。由于開關(guān)閥轉(zhuǎn)向特性，收獲機在上線之后還會存在一個橫向速度，系統(tǒng)進入慣性狀態(tài)，隨著時間推移系統(tǒng)逐步進入穩(wěn)定狀態(tài)。對上線過程中位置偏差進行統(tǒng)計，結(jié)果如表2所示，可以看出位置偏差為0.5、1.0、1.5 m時上線時間分別為11.00、12.92、13.78 s；上線距離為6.60、7.75、8.26 m；最大超調(diào)量分別為5.68%、5.84%、8.06%；相較于輪式收獲機上線性能[32]，上線距離分別減小了1.92%、4.43%、8.71%，超調(diào)量分別減小了8.45%、17.56%、5.17%。在不同的位置偏差條件下，上線距離相差不大，但上線時間相差較大，上線時間取決于初始的位置偏差。試驗結(jié)果表明，采用基于預(yù)瞄跟蹤雙PID的路徑跟蹤控制方法可以有效提高開關(guān)式轉(zhuǎn)向的履帶式收獲機的上線效果和穩(wěn)定性，上線后收獲機快速進入直線跟蹤模式，超調(diào)量較小。

圖9 不同初始位置的上線過程

表2 不同初始位置偏差上線性能數(shù)據(jù)統(tǒng)計

3.2.3 接行性能試驗

選取一塊待收獲的花生地作為試驗場地，如圖 10所示，測試花生收獲機的地頭接行精度。

圖10 花生收獲機實地作業(yè)圖

試驗過程為：首先采集試驗場地的邊界信息，自動生成作業(yè)路徑，設(shè)置基本的控制參數(shù)，將收獲機動力檔放到N檔，啟動導(dǎo)航開始作業(yè)，待機器上線進入直線作業(yè)后開始記錄數(shù)據(jù)。

采集的收獲機的實時定位數(shù)據(jù)如圖11所示，花生田塊邊界兩邊預(yù)留出安全的轉(zhuǎn)向距離，采用口字形路徑規(guī)劃方法規(guī)劃出20行作業(yè)行，行與行之間間距80 cm，經(jīng)過實地測量保證每一規(guī)劃行都位于花生壟中心。當(dāng)花生機到達地頭轉(zhuǎn)彎點時，花生收獲機原地旋轉(zhuǎn)90°，行走至下一行的轉(zhuǎn)彎點。下一行上線后能夠迅速進入直線跟蹤狀態(tài)，控制平穩(wěn)、對行精度高，適用于花生收獲機自主換行。履帶式花生收獲機在不同位置的轉(zhuǎn)向接行性能測試，結(jié)果如表3所示，花生收獲機接行最大偏差為5.87 cm，平均絕對誤差為2.72 cm，接行偏差在±5和±10 cm內(nèi)的比例分別為97.11%和100%，接行性能滿足相對于T/CAAMM 14-2018農(nóng)業(yè)機械衛(wèi)星導(dǎo)航自動駕駛系統(tǒng)后裝通用技術(shù)條件要求。

圖11 花生收獲機實時路徑圖

表3 接行性能測試結(jié)果

4 結(jié) 論

1）設(shè)計了雙側(cè)履帶阿克曼轉(zhuǎn)向模型，建立了履帶式花生收獲機運動學(xué)模型和轉(zhuǎn)向角傳遞函數(shù)，并構(gòu)建了Simulink仿真模型，正弦波仿真試驗結(jié)果表明：基于預(yù)瞄跟蹤雙PID 的路徑跟蹤控制方法能夠進行路徑跟蹤控制，具有控制平滑和穩(wěn)態(tài)誤差小等特點。驗證了雙側(cè)履帶阿克曼轉(zhuǎn)向模型的可行性。

2）設(shè)計了基于預(yù)瞄跟蹤雙PID的路徑跟蹤控制方法，與路徑跟蹤PD 控制相比，預(yù)瞄雙PID路徑跟蹤控制方法平均絕對誤差提高了56.12%，最大位置偏差減小了66.07%。

3）在沙地開展了履帶式花生聯(lián)合收獲機路徑跟蹤控制方法的直線、上線和接行性能試驗。結(jié)果表明：花生收獲機以0.6 m/s的速度作業(yè)時，位置偏差絕對極值為4.14 cm，平均絕對誤差為2.23 cm，位置偏差標(biāo)準(zhǔn)差為1.17 cm；上線試驗中，初始位置偏差分別是0.5、1.0、1.5 m時，上線時間分別為11.00、12.92、13.78 s；上線距離為6.60、7.75、8.26 m；最大超調(diào)量分別為5.68%、5.84%、8.06%；接行試驗中花生收獲機接行最大偏差為5.87 cm，平均絕對誤差為2.72 cm，接行偏差在±5和±10 cm內(nèi)的比例分別為97.11%和100%，控制精度滿足履帶式花生收獲機沙地作業(yè)要求。

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Path tracking control method and experiments for the crawler-mounted peanut combine harvester

HE Jie1,2,3, MAN Zhongxian1, HU Lian1,2,3※, LUO Xiwen1,2,3, WANG Pei1,2,3, LI Mingjin1, LI Weicong1

(1.510642,; 2.510642,;3.(-),510642)

Peanut harvesting has posed a great promise for the sustainable development in modern agriculture. This study aims to improve the path-tracking accuracy of an unmanned crawler-mounted peanut harvester on sandy land. 4HBL-2 self-propelled peanut combine harvester was taken as the research object. A systematic investigation was also carried out on the unmanned path-tracking control of the crawler-mounted harvester. The optimal relationship was established between the kinematic model of the crawler-mounted harvester and the virtual steering angle function. The course deviation was used as the observation value, whereas, the angular velocity calculated by the Ackerman model was used as the measurement value. Kalman Fusion Algorithm was also designed to obtain the virtual steering angle using the Ackerman model. The PID path tracking was improved significantly, according to the virtual steering angle. A double PID path tracking control was proposed using preview tracking. A pulse width controller was then selected to realize the accurate path-tracking control of the crawler-mounted peanut harvester. The simulation test results showed that the path tracking control method based on preview tracking double PID can perform path tracking control, and had the characteristics of smooth control and small steady-state error. There was no change in the signal period and waveform distortion. A series of field experiments show that the average absolute error and the maximum deviation of the linear tracking were 2.23, and 4.14 cm, respectively, when the peanut harvester was operated at a speed of 0.6 m/s in the sand. The performance of the improved system was enhanced by 56.12%, and 66.07%, respectively, compared with the PID path tracking controller. The path tracking experiments showed that the response duration values of the control system were 11.00, 12.92, and 13.78 s, respectively, while the corresponding distances were 6.60, 7.75, and 8.26 m, respectively, when the initial deviation was 0.5, 1.0, and 1.5 m, respectively. Specifically, the maximum overshoot was 5.68, 5.84, and 6.09 cm, respectively. The tracking path distance was reduced by 1.92%, 4.43%, and 8.71%, respectively, whereas, the overshoot was reduced by 8.45%, 17.56%, and 5.17%, respectively, compared with the wheeled harvesters. The maximum deviation and average absolute error of the peanut harvester were 5.87 and 2.72 cm, respectively. The ratios of deviation within ±5 cm and ±10 cm were 97.11%, and 100%, respectively. The general technical conditions were also compared for the post-installation of the satellite navigation automatic driving system of agricultural machinery in the industry standard. The connection performance of the crawler peanut harvester can be expected to meet the high requirements of the connection performance. The path tracking control accuracy of the crawler-mounted peanut harvester can also fully meet the harsh requirements of unmanned operation in sandy land.

agricultural machinery; harvest; path planning; peanut; preview control; virtual Ackerman

2022-08-08

2022-12-25

廣東省人工智能實驗室項目（2021B1212040009）；嶺南現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科學(xué)與技術(shù)廣東省實驗室科研項目（NT2021009）；國家花生產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系（CARS-13）

何杰，博士，高級實驗師，研究方向為智能農(nóng)機裝備。Email：hooget@scau.edu.cn

胡煉，博士，博士生導(dǎo)師，研究員，研究方向為智能農(nóng)機裝備。Email：lianhu@scau.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.202208067

S24; TP273

A

1002-6819(2023)-01-0009-09

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