基于GPS-IMU的拖拉機自動駕駛方法的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、拖拉機是實現(xiàn)各種機械化作業(yè)的動力,是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中最重要的動力機械,因此拖拉機自動駕駛系統(tǒng)是實施精細農(nóng)業(yè)所必需的物質(zhì)載體,是農(nóng)業(yè)機械自動化的一個重要組成部分。其實現(xiàn)技術(shù)包括5個部分:定位、路徑規(guī)劃、導航控制、車輛模型和通信,其中定位、導航控制是最重要的兩項內(nèi)容。本文基于GPS/IMU對這兩項技術(shù)進行了系統(tǒng)地研究,并在JDT654通用型拖拉機上建立了拖拉機自動駕駛系統(tǒng)試驗硬件平臺,開發(fā)了相應的軟件系統(tǒng),完成了相應的試驗驗證工作。本文所進行的研

2、究工作主要有以下方面: (1)深入探討了推算定位(DR)與GPS定位的原理與方法,針對兩者的信息具有很好的互補性的特點,提出了針對JDT654通用型輪式拖拉機自動駕駛系統(tǒng)的推算定位修正方法和GPS定位信息的修正方法。建立了基于后軸中心的拖拉機非線性運動學模型,在此基礎上,對拖拉機定位信息融合技術(shù)進行了探討,提出一種基于拖拉機運動學模型的擴展Kalman濾波模型,將前輪轉(zhuǎn)角的反饋也進行了考慮,較好地反映了拖拉機的行駛狀態(tài),獲得了較

3、高的融合精度。 (2)采用頻域試驗法將PID控制的全液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)簡化為一階慣性環(huán)節(jié),為簡化系統(tǒng)提供了試驗依據(jù)并保證了相應的精度;討論了測量角度與理論前輪轉(zhuǎn)角的關(guān)系,提出了解決理論中間轉(zhuǎn)向輪與實測車輪轉(zhuǎn)向角的轉(zhuǎn)換方法,避免造成對轉(zhuǎn)向輪控制的不對稱性。 (3)對拖拉機自動駕駛導航控制進行了深入研究。建立了拖拉機動力學模型,對基于拖拉機運動學和拖拉機動力學的最優(yōu)輸出控制方法進行了研究,討論了參數(shù)變化對系繞性能的影響,針對拖拉機

4、行駛環(huán)境的復雜性,以及用數(shù)學模型描述時不可避免地需要進行一定的假設與簡化,提出了一種融合兩者特點的加權(quán)輸出反饋系數(shù)的方法,提高試驗整定反饋參數(shù)的效率。另外,對不基于模型的擬人的模糊控制進行了研究,建立了橫向偏差、航向角以及轉(zhuǎn)向角的模糊隸屬度函數(shù)和控制規(guī)則,仿真結(jié)果顯示具有一定的靜態(tài)誤差;為了消除其固有的靜態(tài)誤差,在此常規(guī)模糊控制的基礎上,提出了雙級模糊控制、模糊—PID并聯(lián)控制在拖拉機自動駕駛導航控制中的應用,改善了系統(tǒng)性能,提高了系統(tǒng)

5、的魯棒性;由于實際環(huán)境的復雜性,使針對已知或可以預知環(huán)境下制定的模糊規(guī)則不可能適合所有的實際環(huán)境,因此進一步提出一種具有自適應性能的自調(diào)整因子模糊控制方法,利用神經(jīng)網(wǎng)絡的自學習特性對自調(diào)整因子函數(shù)進行在線調(diào)整,即可以簡化訓練樣本的建立和對神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練,又保留了神經(jīng)網(wǎng)絡的學習功能。 (4)討論了拖拉機自動駕駛平臺的功能及構(gòu)成,并在JDT654型輪式拖拉機上建立了GPS/IMU導航的拖拉機自動駕駛平臺,在選定的試驗場地對試驗樣機沿

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