基于双源激光定位的履带拖拉机自动驾驶系统研究
发布时间:2022-07-12 16:07
在农业现代化背景下,农业机械向着精准化与智能化的方向发展。本课题总结了国内外自动驾驶技术的研究成果,以农夫NF502型履带式拖拉机为平台,研究基于双源激光定位的履带拖拉机自动驾驶技术。目前国内外对于农业机械的自动驾驶技术研究较多,多采用GPS作为导航系统,研究主要集中在轮式拖拉机,对于履带拖拉机的自动驾驶技术研究相对较少。本文对轮式拖拉机和履带式拖拉机的运动学模型进行了介绍,轮式拖拉机通过前轮转过一定角度实现转向,履带拖拉机通过两侧履带不同的运动方式实现转向。对履带拖拉机运动过程中主要参数的关系进行了分析,建立了可以参考的运动学模型。履带拖拉机自动驾驶系统由控制系统与执行机构两部分组成。控制系统包括MCU、双源激光定位系统、传感器、外围电路等。执行机构包括HST速度控制系统、点火/熄火控制系统、液压转向系统等。HST速度控制系统采用自适应模糊PID算法实现对行驶速度及前进后退动作控制;采用模糊自适应算法实现转向控制。自动驾驶算法采用交叉耦合算法结合模糊算法对预定路径进行跟踪。试验部分对于电子罗盘、陀螺仪、HST电动推杆进行了标定试验,补偿误差,使其能更好适应拖拉机的作业环境,提高控制精...
【文章页数】:66 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国内研究现状
1.2.2 国外研究现状
1.3 定位技术简介
1.3.1 GPS定位
1.3.2 AGV定位技术
1.3.3 机器视觉定位技术
1.3.4 GSM定位系统
1.3.5 超声波定位技术
1.4 研究目的与意义
1.5 主要研究内容
第二章 履带拖拉机的运动学模型
2.1 实验平台基本结构及技术指标
2.2 履带拖拉机运动学模型
2.2.1 轮式拖拉机运动学模型
2.2.2 履带式拖拉机运动学模型
2.3 本章小结
第三章 自动驾驶系统硬件设计
3.1 引言
3.2 拖拉机控制系统设计
3.3 控制主板电路设计
3.4 双源激光定位系统简介
3.4.1 引言
3.4.2 双源激光定位系统原理
3.4.3 双源激光定位系统结构
3.4.4 激光发射电路优化设计
3.5 执行机构设计
3.5.1 引言
3.5.2 HST变速器控制系统
3.5.3 点火/熄火控制系统
3.5.4 转向控制系统
3.5.5 油门控制
3.6 检测系统与通信模块设计
3.6.1 电子罗盘
3.6.2 陀螺仪
3.6.3 通讯模块
3.7 本章小结
第四章 自动驾驶算法研究
4.1 引言
4.2 HST变速器的模糊自适应PID算法设计
4.2.1 HST控制系统传递函数模型
4.2.2 模糊自适应PID控制器结构
4.2.3 系统参数的模糊化
4.3 自动驾驶算法设计
4.3.1 路径规划
4.3.2 路径跟踪内部误差的消除
4.3.3 路径跟踪外部误差补偿
4.4 本章小结
第五章 试验研究
5.1 传感器标定试验
5.1.1 电子罗盘标定试验
5.1.2 陀螺仪标定试验
5.1.3 电动推杆标定试验
5.2 路径跟踪实验
5.2.1 实验目的及方案
5.2.2 实验结果
5.3 本章小结
第六章 结论与建议
6.1 课题研究的创新
6.1.1 双源激光定位系统
6.1.2 履带式拖拉机自动驾驶技术研究
6.1.3 执行机构及路径跟踪控制算法
6.2 课题研究的结论
6.3 课题研究的建议
参考文献
致谢
个人简历
【参考文献】:
期刊论文
[1]农业转移人口文化服务水平的提升路径——基于公共文化基础设施的视角[J]. 赵佳佳. 吉林工商学院学报. 2015(02)
[2]浅析AGV小车的引导方式及其发展趋势[J]. 李伟娟. 中小企业管理与科技(中旬刊). 2015(04)
[3]拖拉机电液转向系统的变论域两级模糊PID控制研究[J]. 梅士坤,鲁植雄,徐浩,钟文军,刁秀永,周晶. 南京农业大学学报. 2015(03)
[4]水稻生产机械化发展现状、问题与思考[J]. 戴农. 现代农业装备. 2014(01)
[5]也谈履带式旋耕机[J]. 柳琪,谈磊. 当代农机. 2013(05)
[6]汽车起动系统的电路故障分析[J]. 缪锦峰. 现代零部件. 2012(06)
[7]海底采矿车路径跟踪的变论域模糊控制[J]. 李力,邹砚湖. 中南大学学报(自然科学版). 2012(02)
[8]基于模糊PID控制器的控制方法研究[J]. 王述彦,师宇,冯忠绪. 机械科学与技术. 2011(01)
[9]基于自适应模糊控制的拖拉机自动导航系统[J]. 刘兆祥,刘刚,籍颖,张漫,孟志军,付卫强. 农业机械学报. 2010(11)
[10]预瞄时间自适应的最优预瞄驾驶员模型[J]. 李红志,李亮,宋健,于良耀,吴凯辉,张小龙. 机械工程学报. 2010(20)
博士论文
[1]机器视觉图像检测与定位系统关键技术研究[D]. 盛遵冰.哈尔滨工业大学 2009
硕士论文
[1]基于机器视觉的农业机器人自定位技术研究[D]. 郑玉龙.南京农业大学 2012
[2]水稻在我国粮食安全中的战略地位分析[D]. 虞国平.中国农业科学院 2009
[3]磁通门罗经系统的设计与应用[D]. 徐搏.哈尔滨工程大学 2009
[4]基于模糊控制理论的履带车辆自动换挡规律研究[D]. 马威.华中科技大学 2007
[5]PID控制器参数整定方法及其应用研究[D]. 何芝强.浙江大学 2005
本文编号:3659431
【文章页数】:66 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国内研究现状
1.2.2 国外研究现状
1.3 定位技术简介
1.3.1 GPS定位
1.3.2 AGV定位技术
1.3.3 机器视觉定位技术
1.3.4 GSM定位系统
1.3.5 超声波定位技术
1.4 研究目的与意义
1.5 主要研究内容
第二章 履带拖拉机的运动学模型
2.1 实验平台基本结构及技术指标
2.2 履带拖拉机运动学模型
2.2.1 轮式拖拉机运动学模型
2.2.2 履带式拖拉机运动学模型
2.3 本章小结
第三章 自动驾驶系统硬件设计
3.1 引言
3.2 拖拉机控制系统设计
3.3 控制主板电路设计
3.4 双源激光定位系统简介
3.4.1 引言
3.4.2 双源激光定位系统原理
3.4.3 双源激光定位系统结构
3.4.4 激光发射电路优化设计
3.5 执行机构设计
3.5.1 引言
3.5.2 HST变速器控制系统
3.5.3 点火/熄火控制系统
3.5.4 转向控制系统
3.5.5 油门控制
3.6 检测系统与通信模块设计
3.6.1 电子罗盘
3.6.2 陀螺仪
3.6.3 通讯模块
3.7 本章小结
第四章 自动驾驶算法研究
4.1 引言
4.2 HST变速器的模糊自适应PID算法设计
4.2.1 HST控制系统传递函数模型
4.2.2 模糊自适应PID控制器结构
4.2.3 系统参数的模糊化
4.3 自动驾驶算法设计
4.3.1 路径规划
4.3.2 路径跟踪内部误差的消除
4.3.3 路径跟踪外部误差补偿
4.4 本章小结
第五章 试验研究
5.1 传感器标定试验
5.1.1 电子罗盘标定试验
5.1.2 陀螺仪标定试验
5.1.3 电动推杆标定试验
5.2 路径跟踪实验
5.2.1 实验目的及方案
5.2.2 实验结果
5.3 本章小结
第六章 结论与建议
6.1 课题研究的创新
6.1.1 双源激光定位系统
6.1.2 履带式拖拉机自动驾驶技术研究
6.1.3 执行机构及路径跟踪控制算法
6.2 课题研究的结论
6.3 课题研究的建议
参考文献
致谢
个人简历
【参考文献】:
期刊论文
[1]农业转移人口文化服务水平的提升路径——基于公共文化基础设施的视角[J]. 赵佳佳. 吉林工商学院学报. 2015(02)
[2]浅析AGV小车的引导方式及其发展趋势[J]. 李伟娟. 中小企业管理与科技(中旬刊). 2015(04)
[3]拖拉机电液转向系统的变论域两级模糊PID控制研究[J]. 梅士坤,鲁植雄,徐浩,钟文军,刁秀永,周晶. 南京农业大学学报. 2015(03)
[4]水稻生产机械化发展现状、问题与思考[J]. 戴农. 现代农业装备. 2014(01)
[5]也谈履带式旋耕机[J]. 柳琪,谈磊. 当代农机. 2013(05)
[6]汽车起动系统的电路故障分析[J]. 缪锦峰. 现代零部件. 2012(06)
[7]海底采矿车路径跟踪的变论域模糊控制[J]. 李力,邹砚湖. 中南大学学报(自然科学版). 2012(02)
[8]基于模糊PID控制器的控制方法研究[J]. 王述彦,师宇,冯忠绪. 机械科学与技术. 2011(01)
[9]基于自适应模糊控制的拖拉机自动导航系统[J]. 刘兆祥,刘刚,籍颖,张漫,孟志军,付卫强. 农业机械学报. 2010(11)
[10]预瞄时间自适应的最优预瞄驾驶员模型[J]. 李红志,李亮,宋健,于良耀,吴凯辉,张小龙. 机械工程学报. 2010(20)
博士论文
[1]机器视觉图像检测与定位系统关键技术研究[D]. 盛遵冰.哈尔滨工业大学 2009
硕士论文
[1]基于机器视觉的农业机器人自定位技术研究[D]. 郑玉龙.南京农业大学 2012
[2]水稻在我国粮食安全中的战略地位分析[D]. 虞国平.中国农业科学院 2009
[3]磁通门罗经系统的设计与应用[D]. 徐搏.哈尔滨工程大学 2009
[4]基于模糊控制理论的履带车辆自动换挡规律研究[D]. 马威.华中科技大学 2007
[5]PID控制器参数整定方法及其应用研究[D]. 何芝强.浙江大学 2005
本文编号:3659431
本文链接:https://www.wllwen.com/nykjlw/nygclw/3659431.html