基于改进纯追踪模型的农机路径跟踪算法研究

摘要：

为提高农机作业时直线行驶的精度,提出了一种基于改进纯追踪模型的农机路径跟踪算法.在建立了运动学模型和纯追踪模型的基础上,对农机直线跟踪方法进行研究;针对GPS导航精度易受噪声干扰的问题,通过卡尔曼滤波对航向误差以及横向误差进行了平滑处理,以获取更高精度的航向误差和横向误差;为提高纯追踪模型的自适应能力,以横向误差和航向误差的均方根误差为基础,构建适应度函数,并设计了权重函数,采用横向误差作为主要决策参数,通过粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法实时确定纯追踪模型中的前视距离;为使粒子群减少计算时间、尽快进行局部搜索,对PSO算法中惯性权重系数进行了改进.以东方红1104-C型拖拉机为试验平台,设计了农机自动导航控制系统,进行了农田播种试验.结果 表明:当农机行驶速度为0.7 m/s时,采用基于改进纯追踪模型的农机路径跟踪算法,直线跟踪的最大横向误差为0.09 m;当行驶距离超过5 m后,最大横向误差为0.02 m,该算法能够有效地提高农机作业时的直线行驶精度.

关键词：农业机械、自动导航控制、改进纯追踪模型、粒子群算法、卡尔曼滤波、前视距离

所属期刊栏目：51

分类号：TP23;S24(自动化技术及设备)

资助基金：山东省引进顶尖人才“一事一议”专项经费项目;中央引导地方科技发展专项资金项目

在线出版日期：2020-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：18-25