[发明专利]农机基于线控转向的自动导航建模与控制方法

说明书

本发明涉及农机基于线控转向的自动导航建模与控制方法，分别建立特定农机的侧向动力学模型和前轮线控转向动力学模型。根据方向盘角度传感器测量的参考角与小齿轮角度传感器测量的实际前轮转向角之间的误差，控制转向角反馈电机达到期望值。实时获取农机当前位置与航向角，采用负反馈算法实时计算农机追踪田间路径所需要的期望车轮转向角。对农机不确定动力学的前轮线控转向系统使用滑模变结构控制方法，根据测量的前轮转角信号与方向盘转角参考信号的误差以及转角速度和其参考角速度的误差计算转向控制信号的输出值。本发明方法使得农机前轮具有高响应速度、精度高、鲁棒性好等特点，解决农机在复杂环境中的自动导航控制问题。

技术领域

本发明涉及农机基于线控转向的自动导航建模与控制方法，该转向结构及自动导航控制方法主要用于轮式农机，属于农机自动化及智能化领域。

背景技术

近年来，线控转向(Steer-By-Wire)系统也被认为汽车领域的下一代转向系统，受到了很多学者和工程师的研究与关注。在汽车上使用线控系统的优点在于可以提高整体的转向性能，降低能量损耗，增强乘客的安全性和舒适性。而精准农业技术是将来的农业发展方向的大势所趋，是一个把科技导航、定位、定量等作为基础，它使用全球卫星导航系统(GPS)或北斗导航系统、地理信息系统(GIS)、传感器与设备监控、中央控制器与转向控制设备。农机自动导航是精准农业核心技术，该技术不仅使农机操作人员从繁忙复杂的操作中解放出来，还降低了因人疲劳而带入的工作失误以及误差，显著提升了农业作业机械的工作效率。

然而对于线控转向的控制方法与控制模式研究，在目前仍处于起步阶段，且仅有的一些成果也大都用于汽车领域，对于农机线控转向的实际应用研究还没有。因此，农业领域对具有良好控制性能和高响应速度的线控转向控制系统的研究就非常迫切。因为农田环境的多样性，传统控制算法的适应性及导航控制精度存在一定的不足，如PID控制在受外部干扰时鲁棒性差，且没有较为完善的参数调节标准；模糊控制在直线跟踪导航和小曲率的曲线跟踪导航中效果很好，但在大曲率的转弯作业中，由于模糊控制器的设计未考虑控制模型，较难做到精确控制；粒子群算法复杂度高，通用性不高；神经网络控制可以实现仿人智能，解决非线性问题，但方法设计和学习训练过程较为复杂。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种农机基于线控转向的自动导航建模控制方法，分别建立特定农机的侧向动力学模型和线控转向动力学模型。通过RTK-GPS和姿态传感器实时的获取农机当前的位置与航向角，并通过负反馈算法对农机实时控制。对农机不确定动力学的前轮线控转向系统使用滑模变结构控制方案，滑模变结构转向控制算法根据测量到的此时刻前轮转角信号与方向盘转角参考信号的误差以及转角速度和其参考角速度的误差计算转向控制信号的输出值。基于滑模变结构控制的线控转向控制系统使得农机前轮具有高响应速度、精度高、鲁棒性好等特点，解决农机在复杂环境中的自动导航控制问题。

本发明为实现上述目的，采用如下技术方案：农机基于线控转向的自动导航建模与控制方法，包括以下步骤：

步骤1：建立农机的侧向动力学模型；

步骤2：建立横向偏差和航向偏差的数学模型并带入侧向动力学模型中，得到跟踪误差变量的状态方程；

步骤3：实时获取农机当前的位置与航向角；采用状态反馈法则和极点配置法，并根据农机实时位置和航向角与预设阈值的差值，计算前轮转向角；

步骤4：将前轮转向角作用于农机方向盘反馈电机，对线控转向系统从转向电机到转向前轮进行动力学建模，计算前轮转向扭矩；

步骤5：采用滑模变结构控制方法调节前轮转向电机扭矩的实际输出值；

步骤6：控制器根据实际输出值控制农机转向轮实现农机实时导航控制。

所述侧向动力学模型的状态方程为：