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摘要｜針對小型田塊蔬菜種植過程中設備智能化程度低下，無法滿足新一代智慧農業生產需求的問題，提出一種基于滑移轉向田園機器人的運動控制系統。該控制系統主要由高精度定位模塊、路徑規劃模塊以及導航控制模塊組成，能夠控制機器人按預定義路徑進行自主作業。針對傳統PID控制算法無法適應復雜地形的問題，在控制系統的導航決策控制器中采用了模糊控制與模糊PID控制分段控制的策略。通過在田塊中進行試驗，驗證控制系統的有效性和精確性，試驗結果表明：該控制系統的路徑跟隨導航誤差和行距誤差均小于2.5cm，滿足小型田塊旋耕、播種等無人駕駛作業需求。

關鍵詞：滑移轉向；輪式機器人；無人駕駛；路徑跟隨；模糊控制

1引言

對于農村合作社、城市周邊菜籃子工程以及高檔別墅后花園等小型田塊的蔬菜種植作業而言，目前大多采用傳統的人工種植方式，但隨著社會的發展以及城鎮化的浪潮，相關勞動力不斷減少，勞動力成本逐漸提高，同時其生產效率和智能化程度也受到制約。伴隨著新一代智慧農業理念的發展，人們對于提升蔬菜種植過程中設備的智能化水平具有迫切需求。近年來，無人駕駛車輛技術[1]的快速發展，為提升農機智能化程度開辟了一條新的道路。為了實現小型田塊蔬菜種植的智能化作業，本文提出了一種基于滑移轉向田園機器人的運動控制系統。該系統具有高精度定位、路徑規劃以及路徑跟隨等功能，能夠控制機器人按預定義路徑進行自主作業，滿足了小型田塊旋耕、播種等無人駕駛作業需求，對提高蔬菜種植生產效率和智能化程度具有重要意義。

2田園機器人運動控制系統

2.1控制系統概述

對于小塊農田、院落以及花園等小型田塊的旋耕、播種等蔬菜種植作業而言，地頭轉彎寬度對田塊的利用率有很大的影響。普通的農業機械車輛通常存在最小轉彎半徑，因此地頭轉彎寬度難以減小。而使用滑移轉向方式的輪式車輛不僅轉向靈活性較高，能夠實現轉彎半徑為0的原地轉向，同時具有機械結構可靠性高，驅動控制簡單等優點，使用滑移轉向的輪式機器人能夠更好地滿足小型田塊的作業需求。因此，運動控制系統基于四輪獨立驅動滑移轉向田園機器人平臺而開發。田園機器人的運動控制系統硬件結構如圖1所示，主要由高精度實時定位模塊、路徑規劃模塊以及導航決策控制模塊等三大部分組成。對于室外定位需求而言，RTK-GPS高精度定位技術[2]以載波相位差分技術為基礎，能夠大幅提高GPS的定位精度，可實現厘米級的室外定位精度，因此該系統采用了RTK-GPS技術來獲取機器人的實時定位信息。同時對田塊進行路徑規劃，通過實時定位信息和預定義路徑得到機器人的跟隨誤差，使用跟隨誤差作為導航決策控制器的輸入，能夠控制機器人按照預定義的路線進行自動旋耕、播種等作業，顯著提升小型田塊的作業效率和智能化程度。

2.2路徑規劃模塊

路徑規劃[3]是田園機器人運動控制系統的一個重要組成部分，路徑規劃研究的問題是如何根據作業對象規劃出合適的作業路徑，該路徑是田園機器人導航瞄準的路徑，規劃的好壞直接影響導航的效果。本項目研究的小型田塊全覆蓋路徑規劃主要分為兩部分：直線作業路徑和轉彎作業路徑。路徑規劃的目的是規劃出合理路徑，達到最優工作效率，并且要符合農作物種植規律。以小型田塊為工作場景，根據田間路徑規劃的主要要求按照路徑規劃的技術路線進行田間作業路徑規劃，得到如圖2所示的作業路徑。路徑特征點主要包括：直線作業起始點、終止點，轉彎的起始點、終止點；同時還需確定轉彎圓弧的圓心、半徑，圓弧起始角度、終止角度等參數。

2.3導航決策控制模塊

2.3.1導航控制原理

田園機器人導航控制的目的是使田園機器人能按照規定的預定義路徑實現自動行駛。其基本過程為：通過RTK-GPS設備來獲取田園機器人的實時位置信息和航向信息，并將田園機器人的實時位置信息和航向信息與預定義路徑相比較，當檢測到田園機器人的行駛路徑與期望路徑有偏差時，將這些偏差信息輸入到導航決策控制器中，并解算出期望的質心角速度，然后按照滑移轉向運動學模型對各個車輪的轉速進行分配，滑移轉向運動學模型如式（1）所示。速度分解后發送給車身控制器，由車身控制器對各個車輪轉速做出相應的調整來控制田園機器人的運動，以達到減小偏差的目的，從而實現田園機器人的路徑跟隨。導航決策控制模塊的核心為導航控制算法，對于導航控制而言，傳統的PID控制算法具有簡單、可靠性高的特點，但往往需要建立精確的數學模型[4]。由于田塊地形環境復雜，無法建立精確的數學模型，因此傳統的PID算法存在無法適應復雜地形的問題。針對此問題，提出了模糊控制與模糊PID控制[5]分段控制的控制策略。當偏差較大時，采用模糊控制算法進行導航控制，不僅能夠克服PID控制無法適應復雜多變的田塊地形的缺陷，同時還能實現快速糾偏；當偏差較小時采用模糊PID控制算法進行導航控制，能夠解決模糊控制算法小偏差情況下無法精確控制的問題，同時克服了傳統PID算法無法實時調整參數的缺點。

2.3.2模糊控制器的設計

模糊控制算法[6]是從行為上模仿人的模糊推理和決策過程的一種智能控制方法，能夠克服傳統PID控制無法精確建立模型的問題。本文以橫向偏差和航向偏差作為模糊控制器的兩個輸入，以田園機器人的質心角速度作為模糊控制器的輸出，通過模糊控制可得到期望的質心角速度，進而控制各個車輪轉速實現田園機器人的路徑跟隨。2.3.3模糊PID控制器的設計PID控制算法具有結構簡單、穩定性較強等優點，其在各種控制系統中應用廣泛。但是其參數整定異常繁瑣，同時針對本控制系統而言，當機器人行駛速度改變時，需要選用不同的PID參數，因而傳統的PID控制器適用范圍有限，難以得到較好的控制效果。而模糊PID控制算法能夠按照一定的模糊規則對PID參數進行實時優化，克服了傳統PID算法無法實時調整參數的缺點，提高了控制算法的適用范圍，因而該系統在模糊控制的基礎上引入了模糊PID控制算法。

3田塊實地測試試驗與分析

為了驗證田園機器人運動控制系統的有效性和精確性，搭建了四輪獨立驅動滑移轉向田園機器人樣機平臺，在其基礎上對運動控制系統進行空載試驗，測試時選擇小型田塊作為工作場景。

3.1不同控制策略的對比試驗

為了驗證本系統提出的模糊控制與模糊PID控制分段控制策略的有效性和先進性，與文獻[4]中提出的模糊控制加PID控制分段控制策略進行了對比試驗。首先設置機器人行駛速度為0.4m/s，將兩種控制策略的各個參數整定至最優，然后保持參數不變，將行駛速度提升至0.8m/s進行測試試驗，得到如圖5所示的試驗結果。由圖5可知，使用模糊控制加PID控制的分段控制策略，當速度變化較大時控制效果較差，而本系統提出的控制策略中的PID參數能夠進行實時優化，因而在行駛速度變化較大時仍能實現較好地控制。

3.2完整路徑跟隨試驗

為驗證田園機器人運動控制系統的有效性和精確性，使用本系統提出的控制策略進行完整路徑跟隨試驗，田塊長取55m，寬取8m。先對田塊進行路徑規劃得到預定義的路徑信息，預定義的路徑包括4段直線作業路徑以及3段地頭轉彎路徑，直線作業路徑和地頭轉彎路徑行駛速度均取0.4m/s，然后進行路徑跟隨試驗，得到如圖6所示的路徑跟隨結果。本文設計的運動控制系統能夠較好地實現路徑跟隨功能，其中直線跟隨效果優于轉彎跟隨效果。由于轉彎路徑并不進行作業，因此對導航精度的研究主要集中于直線路徑。在測試結果中剔除掉轉彎路徑等數據。采用模糊控制加模糊PID控制分段控制策略的導航決策控制算法能夠實現較高精度的路徑跟隨。跟隨過程中的橫向偏差大部分在±2.5cm范圍內，只有在由地頭轉彎路徑進入直線作業路徑時，會出現部分偏差較大的點，但控制系統能夠快速進行糾偏。為了定量地分析該運動控制系統的導航精度，對相關領域的行業標準進行了研究。根據自走式農業機械相關標準[7]可知：路徑跟隨精度評價指標主要有導航誤差和行距誤差。導航誤差為偏航距離誤差（橫向偏差）的平均值（取正值）與標準差之和，如式（5）所示。行距誤差為實際測試作業銜接行間距與期望行間距之間的誤差，計算方法同導航誤差一致。

4結論

本文提出了一種基于滑移轉向田園機器人的運動控制系統，能夠提升蔬菜種植農機設備的智能化水平。該系統主要包括RTK-GPS高精度實時定位模塊、路徑規劃模塊以及導航決策控制模塊等三大部分。通過路徑跟隨試驗，驗證了系統的有效性和精確性，導航誤差和行距誤差均小于2.5cm，能夠實現小型田塊中旋耕、播種等無人駕駛作業。雖然本文的運動控制系統能夠實現精度較高的路徑跟隨，但其中的導航控制算法在魯棒性和泛化性等方面仍有待進一步的提高，這將會是未來的研究方向。

參考文獻

[1]熊璐，楊興，卓桂榮，等.無人駕駛車輛的運動控制發展現狀綜述[J].機械工程學報，2020，56（10）：127-143.

[2]蘇曉剛，楊亮亮，彭小強，等.載波相位差分技術在車載導航中的應用[J].現代導航，2019，10（4）：262-267.

[3]袁師召，李軍.無人駕駛汽車路徑規劃研究綜述[J].汽車工程師，2019（5）：11-13，25.

[4]郭九霄.基于GPS無人駕駛插秧機控制系統及路徑規劃研究[D].杭州：浙江理工大學，2019.

[5]張衛波，張麒麟，馬寧，等.基于模糊PID的智能車輛路徑跟蹤控制技術研究[J].機械制造與自動化，2018，47（2）：167-170，174.

[6]倪明.基于四驅平臺小車路徑規劃和路徑跟蹤研究[D].西安：西安電子科技大學，2015.[7]GB/T37164—2018自走式農業機械導航系統作業性能要求及評價方法[S].

作者：劉家亮  單位：天津工程機械研究院有限公司