本發(fā)明涉及一種自動掉頭路徑規(guī)劃及其控制方法,特別涉及一種用于農機無人駕駛的自動掉頭路徑規(guī)劃及其控制方法。
背景技術:
農機在導航作業(yè)時一般需要進行自動掉頭對準下一作業(yè)行的跟蹤,控制農機準確的掉頭技術是實現(xiàn)精準農業(yè)的關鍵,該技術可提高農機的作業(yè)精度和作業(yè)效率,使駕駛員擺脫長時間勞累的重復駕駛工作,降低勞動力。
在現(xiàn)有的農機路徑跟蹤方法上,主要有基于模型的控制方法和與模型無關的控制方法。在模型的控制方法上,主要是基于運動學模型和動力學模型的路徑跟蹤方法?;谶\動學模型的控制方法是對模型進行小角度的線性化逼近,在常速假設條件下進行控制器設計這樣不但引入了線性化誤差,而且速度變化時控制器的魯棒性較差;基于動力學模型的控制方法雖然模型的精度高,但是動力學模型的參數(shù)很難實時獲取。在與模型無關的控制方法上面,純追蹤方法的前視距離的在線自適應確定問題還沒有很好的解決,技術不成熟,控制精度低;智能方法雖然有傳統(tǒng)的控制方法無法比擬的仿人智能和非線性映射能力,但是設計需要一定的經驗知識和復雜的學習訓練過程,總之,現(xiàn)有的路徑軌跡的控制方法不僅無法同時實現(xiàn)高的控制精度和實時獲取農機的運動參數(shù),而且對設計人員的要求很高,適應性差。
另外,現(xiàn)有技術中,無法根據(jù)農機的實際作業(yè)模式進行路徑控制,適用范圍小。
技術實現(xiàn)要素:
針對現(xiàn)有技術中的缺陷,本發(fā)明的目的在于克服上述現(xiàn)有技術中的不足之處,解決現(xiàn)有技術中控制精度低且無法實時獲取農機的運動學模型參數(shù)的技術問題,提供一種用于農機無人駕駛的自動掉頭路徑規(guī)劃及其控制方法,本發(fā)明可實時獲取農機的運動學參數(shù),控制精度高,適用范圍廣。
本發(fā)明的目的是這樣實現(xiàn)的:一種用于農機無人駕駛的自動掉頭路徑規(guī)劃及其控制方法,具體包括以下步驟,
步驟1:輸入農機的作業(yè)模式;
步驟2:獲取農機所處環(huán)境的地理信息,根據(jù)農機實際的作業(yè)模式選擇對應的掉頭路徑;
步驟3:農機在前進過程中,農機通過傳感器獲得農機位置信息,使用曲線跟蹤方法獲得實時曲線曲率、航向偏差和橫向偏差,用狀態(tài)反饋控制器和自適應控制器的結合計算當前的前輪轉向角,控制農機的轉向角實現(xiàn)農機的自動掉頭。
本發(fā)明工作時,輸入農機的作業(yè)模式,農機感應周圍的環(huán)境信息,農機掉頭時,農機根據(jù)實際的作業(yè)模式選擇設定好的掉頭路徑,農機通過傳感器檢測獲得農機的位置信息,使用曲線跟蹤方法實時獲得設定好路徑的曲線曲率、農機航向偏差和橫向偏差,用狀態(tài)反饋控制器和自適應控制器的結合計算出當前的前輪轉向角,通過控制農機的前輪轉向角使農機沿著設定的曲線行走,從而實現(xiàn)農機的掉頭。
與現(xiàn)有技術相比,本發(fā)明的有益效果在于:
(1)本發(fā)明使用曲線跟蹤方法實時獲得設定好的路徑曲線曲率、航向偏差和橫向偏差,使用狀態(tài)反饋控制方法解算出當前的前輪轉向角,控制農機的前輪轉向角使農機沿著設定好的曲線行走,控制精度高;
(2)本發(fā)明通過農機的實際作業(yè)模式選擇相對應的掉頭路徑,適應范圍更加廣泛;
本發(fā)明可應用于控制農機無人駕駛的自動掉頭的工作中。
為了進一步提高農機掉頭速度,本發(fā)明的步驟1中,農機的作業(yè)模式包括播種和耕地;步驟2中,播種情況下對應的掉頭路徑為多線型路徑一,耕地情況下對應的掉頭路徑包括交叉型路徑、圓弧路徑和多線型路徑二,且根據(jù)不同的犁具寬度選擇不同的掉頭路徑,犁具寬度包括小寬幅、中寬幅和大寬幅,小寬幅、中寬幅和大寬幅作業(yè)模式下對應的掉頭路徑分別為交叉型路徑、圓弧路徑和多線型路徑二,小寬幅對應的犁具寬度的數(shù)值范圍為rmin<w<1.5rmin,中寬幅對應的犁具寬度的數(shù)值范圍為1.5rmin<w≤2rmin,大寬幅對應的犁具寬度的數(shù)值范圍為w>2rmin,rmin為農機的最小轉彎半徑,w為犁具寬度;此設計中,將農機的作業(yè)模式分為播種和耕地,不同作業(yè)模式,對應的掉頭路徑不同,優(yōu)化掉頭曲線,縮短農機掉頭時間。
為了進一步提高農機掉頭效率,所述多線型路徑一由直線段一、圓弧段一和圓弧段二組成,圓弧段一和圓弧段二相切且對應的半徑相同,農機依次經過直線段一、圓弧段一和圓弧段二實現(xiàn)掉頭;所述交叉型路徑由圓弧段三、直線段二和圓弧段四組成,圓弧段三和圓弧段四相交且對應的半徑大小相同,農機依次經過圓弧段三、直線段二和圓弧段四實現(xiàn)掉頭;所述圓弧路徑由圓弧段五、圓弧段六和圓弧段七組成,所述圓弧段六分別和圓弧段五、圓弧段七相切,所述圓弧段五和圓弧段七關于圓弧段六的中心線對稱設置,農機依次經過圓弧段五、圓弧段六和圓弧段七實現(xiàn)掉頭;所述多線型路徑二由圓弧段八、直線段三和圓弧段九組成,圓弧段八和圓弧段九關于直線段三的中心線對稱設置。
為了進一步提高農機掉頭路徑的精度,所述多線型路徑一的各個線段的數(shù)學關系式為:
r1=r2=rmin,ac=w,r1+r1cosα=m+r1-r1cosα,ae=2r1sinα(1)
其中,r1為圓弧段一對應的半徑,r2為圓弧段二對應的半徑,ae為直線段一的長度,ac為農機開始轉彎的后軸中心與農機轉彎結束的后軸中心間連接線段的長度;
所述交叉型路徑一的各個線段的數(shù)學關系式為:
r3=r4=rmin,a1b1=w,c1d1=2rmin-w(2)
其中,r3為圓弧段三對應的半徑,r4為圓弧段四對應的半徑,c1d1為直線段二的長度,a1b1農機開始轉彎的后軸中心與農機轉彎結束的后軸中心間連接線段的長度;
所述圓弧路徑的各個線段的數(shù)學關系式為:
其中,rt為圓弧段五、圓弧段六和圓弧段七對應的半徑,圓弧段五、圓弧段六和圓弧段七的圓心的連線構成三角形,β為圓弧段六的圓心分別與圓弧段五和圓弧段七的圓心連線之間的夾角,α為圓弧段五的圓心分別與圓弧段六和圓弧段七的圓心連線之間的夾角,γ為圓弧段七的圓心分別與圓弧段五和圓弧段六的圓心連線之間的夾角;
所述多線型路徑二的各個線段的數(shù)學關系式為:
r5=r6=rmin,a2d2=w,b2c2=w-2rmin(4)
其中,r5為圓弧段八對應的半徑,r6為圓弧段九對應的半徑,b2c2為直線段三的長度,a2d2為圓弧段八的圓心和圓弧段九的圓心的連線;
此設計中,根據(jù)不同作業(yè)模式建立不同的路徑模型,為準確跟蹤曲線建立基礎。
為了進一步提高獲得農機運動學參數(shù)的準確性,步驟3中,將農機簡化成二輪車模型進行運動學分析,并利用曲線跟蹤方法建立農機運動學模型,如下式所示:
其中,s表示m點沿著弧長運動的距離,m點是曲線路徑上距離農機后軸中心最近的點;y表示農機和m點的橫向偏差,θ是農機航向偏差角,
先使用鏈式控制理論將農機的非線性模型轉化成近似線性模型,再使用狀態(tài)反饋控制方法計算出控制率,當農機沿著曲線逆時針運動,控制率如公式(6)所示:
當農機沿著曲線順時針運動,控制率如公式(7)所示:
其中,(kd,kp)∈r+2,δ(y,θ)為關于橫向偏差和農機航向偏差角變量的理論前輪轉向角函數(shù);此設計中,先利用曲線跟蹤方法建立農機運動模型,再使用鏈式控制理論將非線性的農機模型轉化為近似線性模型,可實時獲得運動學參數(shù),通過控制前輪轉向角達到控制農機實際行走路徑的目的,誤差小,控制精度高。
為了進一步提高曲線跟蹤的控制精度,步驟3中,使用鏈式控制理論計算出理論前輪轉向角δ(y,θ)后,利用自適應控制器解算出期望轉向補償角δc,將理論前輪轉向角δ(y,θ)和期望轉向補償角δc相加后得到農機的實際轉向角δe并輸出給農機模型,控制農機的實際轉向角δe使農機沿著設定的曲線行走;此設計中,考慮到農機的模型精確度將對農機的控制品質有較大的影響,在公式(5)中,我們認為c(x)vsinθdt近似為0,并且ds近似為dx,當跟蹤曲線的曲率較小時,假設條件基本可以滿足,隨著曲率的增大,農機模型的精確度將會下降,控制性能會降低,加入期望轉向補償角δc后輔助控制,進一步提高農機的控制精度。
作為本發(fā)明的進一步改進,所述自適應控制器有2個輸入變量,分別為橫向偏差變量y和橫向偏差微分dy,自適應控制器的輸出是農機的期望轉向補償角δc,其中變量dy作為農機橫向偏差的趨勢,dy的計算公式如公式(8)所示:
其中,yt為t時刻農機的橫向偏差,yt-δt是t-δt時刻的橫向偏差,這里選取參數(shù)△t為1s;
將輸入輸出變量進行模糊化
(1)橫向偏差y
基本論域:[-60,60],量化等級:{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6},量化因子為ky=6/60=0.1;
(2)橫向偏差微分dy
基本論域:[-6,6],量化等級:{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6},量化因子為ky=6/6=1;
(3)補償角δc
基本論域:[-8,8],量化等級:{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6},量化因子ky=6/8=0.75;
橫向偏差y、橫向偏差微分dy和補償角δc3個變量的模糊等級均為:負大(nb)、負中(nm)、負小(ns)、零(zo)、正小(ps)、正中(pm)、正大(pb),三個隸屬度函數(shù)均采用高斯函數(shù)。
作為本發(fā)明的進一步改進,所述傳感器包括位置傳感器和角度傳感器,所述角度傳感器檢測農機的轉向角,所述位置傳感器獲得農機的位置信息;農機的前后側分別設有視覺機器相機,所述視覺機器相機獲取農機所處環(huán)境的地理信息。
附圖說明
圖1為本發(fā)明中播種時的掉頭路徑軌跡圖。
圖2為本發(fā)明中耕地時小幅寬的掉頭路徑軌跡圖。
圖3為本發(fā)明中耕地時中幅寬的掉頭路徑軌跡圖。
圖4為本發(fā)明中耕地時大幅寬的掉頭路徑軌跡圖。
圖5為本發(fā)明的控制框圖。
圖6為本發(fā)明中農機與曲線路徑間的運動關系圖。
圖7為本發(fā)明中設定曲線與跟蹤曲線的仿真模擬曲線跟蹤對比圖。
圖8為本發(fā)明中的航向偏差模擬圖。
圖9為本發(fā)明中的橫向偏差模擬圖。
圖10為本發(fā)明中的前輪轉向角曲線圖。
具體實施方式
下面結合附圖對本發(fā)明作進一步的說明。
如圖1~10所示的一種用于農機無人駕駛的自動掉頭路徑規(guī)劃及其控制方法,具體包括以下步驟:
步驟1:輸入農機的作業(yè)模式;
步驟2:獲取農機所處環(huán)境的地理信息,根據(jù)農機實際的作業(yè)模式選擇對應的掉頭路徑;
步驟3:農機在前進過程中,農機通過傳感器獲得農機位置信息,使用曲線跟蹤方法獲得實時曲線曲率、航向偏差和橫向偏差,用狀態(tài)反饋控制器和自適應控制器的結合計算當前的前輪轉向角,控制農機的轉向角實現(xiàn)農機的自動掉頭。
本發(fā)明的步驟1中,農機的作業(yè)模式包括播種和耕地;另外,步驟1中的傳感器包括位置傳感器和角度傳感器,角度傳感器檢測農機的轉向角,位置傳感器獲得農機的位置信息;農機的前后側分別設有視覺機器相機,視覺機器相機獲取農機所處環(huán)境的地理信息。
本發(fā)明的步驟2中,播種情況下對應的掉頭路徑為多線型路徑一(如圖1所示),多線型路徑一由直線段一l1、圓弧段一ρ1和圓弧段二ρ2組成,圓弧段一ρ1和圓弧段二ρ2相切且對應的半徑相同,農機依次經過直線段一l1、圓弧段一ρ1和圓弧段二ρ2實現(xiàn)掉頭;耕地情況下,根據(jù)不同的犁具寬度設置不同的掉頭路徑,犁具寬度包括小寬幅、中寬幅和大寬幅,小寬幅對應的犁具寬度的數(shù)值范圍為rmin<w<1.5rmin,中寬幅對應的犁具寬度的數(shù)值范圍為1.5rmin<w≤2rmin,大寬幅對應的犁具寬度的數(shù)值范圍為w>2rmin,rmin為農機的最小轉彎半徑,w為犁具寬度;小寬幅、中寬幅和大寬幅下對應的掉頭路徑分別為交叉型路徑、圓弧路徑和多線型路徑二,交叉型路徑(如圖2所示)由圓弧段三ρ3、直線段二l2和圓弧段四ρ4組成,圓弧段三ρ3和圓弧段四ρ4相交且對應的半徑大小相同,農機依次經過圓弧段三ρ3、直線段二l2和圓弧段四ρ4實現(xiàn)掉頭;圓弧路徑(如圖3所示)由圓弧段五ρ5、圓弧段六ρ6和圓弧段七ρ7組成,圓弧段六ρ6分別和圓弧段五ρ5、圓弧段七ρ7相切,圓弧段五ρ5和圓弧段七ρ7關于圓弧段六ρ6的中心線對稱設置,農機依次經過圓弧段五ρ5、圓弧段六ρ6和圓弧段七ρ7實現(xiàn)掉頭;多線型路徑二(如圖4所示)由圓弧段八ρ8、直線段三l3和圓弧段九ρ9組成,圓弧段八ρ8和圓弧段九ρ9關于直線段三l3的中心線對稱設置,農機依次經過圓弧段八ρ8、直線段三l3和圓弧段九ρ9實現(xiàn)掉頭;
其中,多線型路徑一的各個線段的數(shù)學關系式為:
r1=r2=rmin,ac=w,r1+r1cosα=m+r1-r1cosα,ae=2r1sinα(1)
其中,r1為圓弧段一ρ1對應的半徑,r2為圓弧段二ρ2對應的半徑,ae為直線段一l1的長度,ac為農機開始轉彎的后軸中心與農機轉彎結束的后軸中心間連接線段的長度;
交叉型路徑一的各個線段的數(shù)學關系式為:
r3=r4=rmin,a1b1=w,c1d1=2rmin-w(2)
其中,r3為圓弧段三ρ3對應的半徑,r4為圓弧段四ρ4對應的半徑,c1d1為直線段二l2的長度,a1b1農機開始轉彎的后軸中心與農機轉彎結束的后軸中心間連接線段的長度;
圓弧路徑的各個線段的數(shù)學關系式為:
其中,rt為圓弧段五ρ5、圓弧段六ρ6和圓弧段七ρ7對應的半徑,圓弧段五ρ5、圓弧段六ρ6和圓弧段七ρ7的圓心的連線構成三角形,β為圓弧段六ρ6的圓心分別與圓弧段五ρ5和圓弧段七ρ7的圓心連線之間的夾角,α為圓弧段五ρ5的圓心分別與圓弧段六ρ6和圓弧段七ρ7的圓心連線之間的夾角,γ為圓弧段七ρ7的圓心分別與圓弧段五ρ5和圓弧段六ρ6的圓心連線之間的夾角;
多線型路徑二的各個線段的數(shù)學關系式為:
r5=r6=rmin,a2d2=w,b2c2=w-2rmin(4)
其中,r5為圓弧段八ρ8對應的半徑,r6為圓弧段九ρ9對應的半徑,b2c2為直線段三l3的長度,a2d2為圓弧段八ρ8的圓心和圓弧段九ρ9的圓心的連線;
步驟3中,在不考慮車輪與地面的相互作用,無側傾俯仰、側滑等運動的情況下,將農機簡化成二輪車模型進行運動學分析,并利用曲線跟蹤方法建立農機運動學模型(如圖6所示),根據(jù)圖6,結合幾何知識及物理規(guī)律,推導出農機運動學模型的微分方程組,農機模型如式(5)所示:
其中,s表示m點沿著弧長運動的距離,m點是曲線路徑上距離農機后軸中心最近的點;y表示農機和m點的橫向偏差,θ是農機航向偏差角,
由(5)可知農機的模型是高度的非線性系統(tǒng),為了應用線性系統(tǒng)控制方法,需要將(5)進行近似線性化。我們可以使用鏈式控制理論將農機模型轉化成近似線性模型,這個方法可以使我們使用線性控制方法應用在非線性系統(tǒng);
將農機的非線性模型轉化成通用的鏈式系統(tǒng),通用的三階鏈式系統(tǒng)的方程如下所示:
其中,a=(a1a2a3)t是系統(tǒng)的狀態(tài)變量,m=(m1m2)t是系統(tǒng)的控制變量。為了使方程(9)線性化,需要將狀態(tài)變量a1求導,記
則方程(9)可以寫成如下形式:
系統(tǒng)(9)中的后兩個方程(10)和(11)很明顯是線性系統(tǒng),則我們也能推導出n維的鏈式系統(tǒng)中有n-1個線性子系統(tǒng);
接著將農機模型(5)轉化成鏈式系統(tǒng)的形式,設定a1=s,同時狀態(tài)變量a2和a3設定為y和θ相關的變量,我們可以選擇最簡單的形式,設定a2=y(tǒng),
新的控制變量m1將寫成如下的形式:
同時,設定
將農機模型(5)帶入公式(12)、(13),可以將農機模型(5)轉化成(9)的形式,推導過程如下所示:
其中,必須滿足以下條件:
因為模型(13)是線性系統(tǒng),我們可以使用狀態(tài)反饋控制方法對系統(tǒng)進行控制,狀態(tài)反饋控制器的通用表達式如下所示:
m3=-kda3-kpa2(kd,kp)∈r+2(16)
將方程(16)帶入方程(13)中,我們可以得到如下的控制律:
a2”+kda2'+kpa2=0(17)
該控制律是為了控制a2和a3趨近于0,同樣地,該結論可以用來控制y和θ趨近于0來達到曲線跟蹤控制的目的。
將方程(16)帶入方程(14),可以得到實際的控制表達式:
使用鏈式控制理論將農機的非線性模型轉化成近似線性模型,當農機沿著曲線逆時針運動,控制率如公式(6)所示:
當農機沿著曲線順時針運動,控制率如公式(7)所示:
其中,δ(y,θ)為關于橫向偏差和農機航向偏差角變量的理論前輪轉向角。
考慮到農機的模型精確度將對農機的控制品質有較大的影響,在公式(5)中,我們認為c(x)vsinθdt近似為0,并且ds近似為dx,當跟蹤曲線的曲率較小時,假設條件基本可以滿足,隨著曲率的增大,農機模型的精確度將會下降,控制性能會降低,加入期望轉向補償角δc后輔助控制,具體的為,步驟3中,使用鏈式控制理論計算出理論前輪轉向角δ(y,θ)后,利用自適應控制器解算出期望轉向補償角δc,將理論前輪轉向角δ(y,θ)和期望轉向補償角δc相加后得到農機的實際轉向角δe并輸出給農機模型,控制農機的實際轉向角δe使農機沿著設定的曲線行走;
自適應控制器有2個輸入變量,分別為橫向偏差變量y和橫向偏差微分dy,自適應控制器的輸出是農機的期望轉向補償角δc,其中變量dy作為農機橫向偏差的趨勢,dy的計算公式如公式(8)所示:
其中,yt為t時刻農機的橫向偏差,yt-δt是t-δt時刻的橫向偏差,這里選取參數(shù)△t為1s;
將輸入輸出變量進行模糊化,具體的為:
(1)橫向偏差y
基本論域:[-60,60],量化等級:{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6},量化因子為ky=6/60=0.1;
(2)橫向偏差微分dy
基本論域:[-6,6],量化等級:{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6},量化因子為ky=6/6=1;
(3)補償角δc
基本論域:[-8,8],量化等級:{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6},量化因子ky=6/8=0.75;
橫向偏差y、橫向偏差微分dy和補償角δc3個變量的模糊等級均為:負大(nb)、負中(nm)、負小(ns)、零(zo)、正小(ps)、正中(pm)、正大(pb),三個隸屬度函數(shù)均采用高斯函數(shù),模糊控制規(guī)則如表1所示。
例如,當車體在曲線路徑的外側,橫向偏差為正的最大且橫向偏差有增大的趨勢時,自適應控制器輸出負的最大期望轉向補償角δc,使農機的橫向偏差減小,用模糊規(guī)則描述為:ify=pbanddy=pb,thenδc=nb;其它的模糊規(guī)則見表1,總共有49條控制規(guī)則,車體在其它情況下與以上例子類似分析即可,這里對車體的任意情況不再一一說明。
使用matlab軟件對本發(fā)明進行仿真,設定由直線和圓弧構成的曲線,給定農機的起始位置為[0,0],初始角度為0rad,選取kd=0.6,kp=0.09,利用本發(fā)明的控制方法對設定好的曲線進行跟蹤,圖7~圖10的橫坐標均為農機的行駛距離,從圖7中可以看出,跟蹤曲線與設定曲線基本重合;從圖8中可以看出,橫向偏差維持在10cm左右;從圖9中可以看出,航向偏差大概在0.02rad左右,其中波動比較大的點主要是此處的曲線斜率較大,采樣點比較稀疏,導致m點不是很精確,但是在實際運行過程中,采樣點比較密集,會解決m點不精確的問題;從圖10中可以看出,前輪轉向角為1階慣性環(huán)節(jié),沒有突變,和實際相符;通過以上分析,使用本發(fā)明中的控制方法進行農機的掉頭路徑控制,控制精度高,農機基本按照設定的曲線路徑行走。
本發(fā)明工作時,輸入農機的作業(yè)模式,視覺機器相機采集農機周圍的環(huán)境信息,根據(jù)周圍環(huán)境信息確認農機是否掉頭;農機掉頭時,農機根據(jù)實際的作業(yè)模式選擇設定好的掉頭路徑,當作業(yè)模式為播種時農機的掉頭路徑選擇多線型路徑一,農機通過位置傳感器檢測獲得農機的位置信息,角度傳感器實時檢測前輪的轉向角并實時反饋給農機的導航系統(tǒng),以便于更加準確地控制農機的前輪轉角,使用曲線跟蹤方法實時獲得設定好路徑的曲線曲率、農機航向偏差和橫向偏差,使用鏈式控制理論將原本的農機模型轉化為線性模型,用狀態(tài)反饋控制方法對鏈式系統(tǒng)進行控制,通過狀態(tài)反饋控制器得到理論前輪轉向角,通過自適應控制器計算出期望補償轉向角,將理論前輪轉向角和期望補償轉向角相加后得到實際前輪轉向角并將實際前輪轉向角輸出給農機模型,位置傳感器實時檢測農機所在位置并將位置信息發(fā)送給狀態(tài)反饋控制器和自適應控制器,通過控制農機的前輪轉向角使農機沿著設定的曲線行走,從而實現(xiàn)農機的掉頭;當作業(yè)模式為耕地時,根據(jù)農機上懸掛的犁具寬度選擇掉頭路徑,掉頭路徑軌跡選定后,按照上述相同的控制過程控制農機的掉頭;本發(fā)明使用曲線跟蹤方法實時獲得設定好的路徑曲線曲率、航向偏差和橫向偏差,使用狀態(tài)反饋控制方法解算出理論前輪轉向角,為了進一步提高曲線跟蹤的控制精度,加入期望轉向補償角后輔助控制,使農機沿著設定好的曲線行走,控制精度高;同時,本發(fā)明通過農機的實際作業(yè)模式選擇相對應的掉頭路徑,適應范圍更加廣泛;可應用于控制農機無人駕駛的自動掉頭的工作中。
本發(fā)明并不局限于上述實施例,在本發(fā)明公開的技術方案的基礎上,本領域的技術人員根據(jù)所公開的技術內容,不需要創(chuàng)造性的勞動就可以對其中的一些技術特征作出一些替換和變形,這些替換和變形均在本發(fā)明保護范圍內。