农业导航小车控制系统研究
发布时间：2022-01-01 10:38
随着设施农业的发展,农业导航小车受到越来越多人的关注。本文以农业生产环境下的室内道路为研究对象,以满足小车自动完成设施农业、农业运输的目标,对基于红外导航的农业导航小车进行深入研究,主要研究内容如下:首先,通过对导航传感器的分析,综合考虑选择红外传感器作为小车的导航传感器。分析农业导航小车驱动方式的类型,根据研究内容选定四轮式小车,其中前轮为驱动轮,驱动轮采用轮毂电机,依靠差速完成转向控制。其次,根据选定的导航小车类型,设计样车机械结构及硬件接口电路,并加工装配样车,完成导航小车样车设计。通过对农业导航小车的运动学模型分析,对角度偏差和距离偏差的模型关系建立运动状态模型,对得到的高阶传递函数进行降阶处理,最终得出系统控制状态方程。再次,根据模糊控制理论,设计路径跟踪模糊控制器,以角度偏差和距离偏差作为系统的输入量,以电压差作为系统的输出变量,构建双输入-单输出模糊控制器。根据设计的模糊控制器,在MATLAB/Simulink环境下建立仿真模型,仿真结果表明设计的模糊控制器具有良好的稳定性和纠偏性能,满足控制器的设计要求。最后,根据设计的样车,将模糊控制策略应用于样车试验中,试验结果表明...
【文章来源】：浙江农林大学浙江省
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
激光导引样机Fig.1.1Laserguidedprototype
图 1.1 激光导引样机Fig. 1.1 Laser guided prototype江苏大学刘军等[30]设计了基于 GPS/INS(Global Positioning System/InertialNavigation System)组合导航的农业车辆，如图 1.2 所示。通过组合导航技术获得农业车辆的位置、姿态以及航向等信息，根据获得的导航信息和预定轨迹参数算出目标前轮转向角与当前前轮转角的差值，进而对电机进行控制，最终实现路径跟踪控制。试验结果表明：当农业车辆行驶速度为 0.5m/s 时，行驶过程中产生的横向误差为 0.16m，导航系统定位精度在 0.1m～0.5m，满足了农业车辆自动驾驶的功能。
图 1.3 农业运输导航小车Fig. 1.3 Agricultural transport navigation vehicle等[32]研究了农业专用 AGV 小车，小车为四轮结构，后端无刷直流电机控制，路径跟踪采用模糊控制策略，通过仿在直线和圆弧路径跟踪的效果优于常规 PID，其稳定性得涛等[33]提出了基于模糊控制的纯追踪路径跟踪方法，并航插秧机，能够较好的提高路径跟踪系统的稳定性，但是的稳态偏差问题一直未能解决；杨珏等[34]提出基于模糊控制算法，该控制算法能够较好的提高了铰接式车辆横向但是在车辆转弯时会产生较大的震动，导致路径纠偏产]提出基于模糊控制的 4 轮独立驱动小车轨迹跟踪研究，较快的跟踪目标轨迹，但由于智能车是 4 轮独立驱动，增。等[36]对拖挂式机器人路径跟踪控制进行了研究，提出快xploring Random Tree，RRT）算法，将该算法与路径跟踪
【参考文献】：
期刊论文
[1]植物工厂中移动平台导引系统的路径校正控制方法研究[J]. 高振铭,徐丽明,李超,邢洁洁,刘文,史丽娜,卜云龙. 农机化研究. 2017(12)
[2]给定速度需求的移动机器人路径跟踪控制与实验[J]. 顾万里,胡云峰,宫洵,蔡硕,陈虹. 农业机械学报. 2017(10)
[3]自主导航农业车辆的全景视觉同时定位与地图创建[J]. 李盛辉,夏春华,姬长英,周俊,田光兆. 江苏农业学报. 2017(03)
[4]DSP2812硬件电路设计[J]. 江丽,肖思其. 电子技术与软件工程. 2017(11)
[5]基于片上系统的时钟复位设计[J]. 任思伟,唐代飞,祝晓笑,刘昌举,刘戈扬,翟江皞. 半导体光电. 2017(02)
[6]基于路径跟踪控制方法的拖挂式机器人系统路径规划算法[J]. 方晓波,钱宏,刘朕明,孟德壮. 计算机应用. 2017(04)
[7]无人驾驶铰接式车辆强化学习路径跟踪控制算法[J]. 邵俊恺,赵翾,杨珏,张文明,康翌婷,赵鑫鑫. 农业机械学报. 2017(03)
[8]应用于电动汽车的电机特点分析[J]. 张剑. 电子世界. 2017(06)
[9]新能源汽车驱动电机关键技术[J]. 胡勇,关天聪,谭永奖,李志辉. 电子测试. 2017(04)
[10]基于导管机器人的变论域模糊PID控制研究[J]. 陈果,刘金根,韩世鹏. 计算机应用研究. 2018(02)
博士论文
[1]基于虚拟现实的拖拉机双目视觉导航试验方法研究[D]. 翟志强.中国农业大学 2017
[2]模糊结构元理论拓展及其决策应用[D]. 岳立柱.辽宁工程技术大学 2011
硕士论文
[1]多维多重模糊推理在网络故障诊断中的应用[D]. 赵蕾.电子科技大学 2016
[2]AGV小车轨迹跟踪控制策略的研究[D]. 程航.合肥工业大学 2016
[3]设施农业机械的自动导航控制系统研究[D]. 姚燚.江苏大学 2016
[4]基于变论域模糊推理的非稳态传热学反问题研究[D]. 冉文.重庆大学 2016
[5]全方位移动AGV智能控制技术研究[D]. 杨天旭.南京航空航天大学 2016
[6]AGV路径跟踪控制研究[D]. 刘景柠.江西理工大学 2015
[7]轮式巡逻机器人运动控制系统研究[D]. 陆钧.重庆大学 2015
[8]基于模糊推理的室内定位方法研究[D]. 郭伟奇.电子科技大学 2015
[9]磁导航式差速AGV的结构及控制设计[D]. 杨先龙.合肥工业大学 2014
[10]基于模糊控制的生产存储控制策略[D]. 薛海涛.东北大学 2012
本文编号：3562202
【文章来源】：浙江农林大学浙江省
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
激光导引样机Fig.1.1Laserguidedprototype
图 1.1 激光导引样机Fig. 1.1 Laser guided prototype江苏大学刘军等[30]设计了基于 GPS/INS(Global Positioning System/InertialNavigation System)组合导航的农业车辆，如图 1.2 所示。通过组合导航技术获得农业车辆的位置、姿态以及航向等信息，根据获得的导航信息和预定轨迹参数算出目标前轮转向角与当前前轮转角的差值，进而对电机进行控制，最终实现路径跟踪控制。试验结果表明：当农业车辆行驶速度为 0.5m/s 时，行驶过程中产生的横向误差为 0.16m，导航系统定位精度在 0.1m～0.5m，满足了农业车辆自动驾驶的功能。
图 1.3 农业运输导航小车Fig. 1.3 Agricultural transport navigation vehicle等[32]研究了农业专用 AGV 小车，小车为四轮结构，后端无刷直流电机控制，路径跟踪采用模糊控制策略，通过仿在直线和圆弧路径跟踪的效果优于常规 PID，其稳定性得涛等[33]提出了基于模糊控制的纯追踪路径跟踪方法，并航插秧机，能够较好的提高路径跟踪系统的稳定性，但是的稳态偏差问题一直未能解决；杨珏等[34]提出基于模糊控制算法，该控制算法能够较好的提高了铰接式车辆横向但是在车辆转弯时会产生较大的震动，导致路径纠偏产]提出基于模糊控制的 4 轮独立驱动小车轨迹跟踪研究，较快的跟踪目标轨迹，但由于智能车是 4 轮独立驱动，增。等[36]对拖挂式机器人路径跟踪控制进行了研究，提出快xploring Random Tree，RRT）算法，将该算法与路径跟踪
【参考文献】：
期刊论文
[1]植物工厂中移动平台导引系统的路径校正控制方法研究[J]. 高振铭,徐丽明,李超,邢洁洁,刘文,史丽娜,卜云龙. 农机化研究. 2017(12)
[2]给定速度需求的移动机器人路径跟踪控制与实验[J]. 顾万里,胡云峰,宫洵,蔡硕,陈虹. 农业机械学报. 2017(10)
[3]自主导航农业车辆的全景视觉同时定位与地图创建[J]. 李盛辉,夏春华,姬长英,周俊,田光兆. 江苏农业学报. 2017(03)
[4]DSP2812硬件电路设计[J]. 江丽,肖思其. 电子技术与软件工程. 2017(11)
[5]基于片上系统的时钟复位设计[J]. 任思伟,唐代飞,祝晓笑,刘昌举,刘戈扬,翟江皞. 半导体光电. 2017(02)
[6]基于路径跟踪控制方法的拖挂式机器人系统路径规划算法[J]. 方晓波,钱宏,刘朕明,孟德壮. 计算机应用. 2017(04)
[7]无人驾驶铰接式车辆强化学习路径跟踪控制算法[J]. 邵俊恺,赵翾,杨珏,张文明,康翌婷,赵鑫鑫. 农业机械学报. 2017(03)
[8]应用于电动汽车的电机特点分析[J]. 张剑. 电子世界. 2017(06)
[9]新能源汽车驱动电机关键技术[J]. 胡勇,关天聪,谭永奖,李志辉. 电子测试. 2017(04)
[10]基于导管机器人的变论域模糊PID控制研究[J]. 陈果,刘金根,韩世鹏. 计算机应用研究. 2018(02)
博士论文
[1]基于虚拟现实的拖拉机双目视觉导航试验方法研究[D]. 翟志强.中国农业大学 2017
[2]模糊结构元理论拓展及其决策应用[D]. 岳立柱.辽宁工程技术大学 2011
硕士论文
[1]多维多重模糊推理在网络故障诊断中的应用[D]. 赵蕾.电子科技大学 2016
[2]AGV小车轨迹跟踪控制策略的研究[D]. 程航.合肥工业大学 2016
[3]设施农业机械的自动导航控制系统研究[D]. 姚燚.江苏大学 2016
[4]基于变论域模糊推理的非稳态传热学反问题研究[D]. 冉文.重庆大学 2016
[5]全方位移动AGV智能控制技术研究[D]. 杨天旭.南京航空航天大学 2016
[6]AGV路径跟踪控制研究[D]. 刘景柠.江西理工大学 2015
[7]轮式巡逻机器人运动控制系统研究[D]. 陆钧.重庆大学 2015
[8]基于模糊推理的室内定位方法研究[D]. 郭伟奇.电子科技大学 2015
[9]磁导航式差速AGV的结构及控制设计[D]. 杨先龙.合肥工业大学 2014
[10]基于模糊控制的生产存储控制策略[D]. 薛海涛.东北大学 2012
本文编号：3562202
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