四轮转向喷杆喷雾机平移换行导航控制系统设计与试验.pdf

doi:10.6041/000-1298.2023.07.0072023年7 月第54卷第7 期农报业机械四轮转向喷杆喷雾机平移换行导航控制系统设计与试验周志艳1，2余鑫1.3梁乐彬1.4向颖1.4陈羽立1.4罗锡文1.5（1.华南农业大学工程学院，广州510 6 42；2.广东省农业人工智能重点实验室，广州510 6 42；3.岭南现代农业科学与技术广东省实验室，广州510 6 42；4.广东省农业航空应用工程技术研究中心，广州510 6 42；5.华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室，广州510 6 42）摘要：针对传统喷杆喷雾机在转弯、换行过程中调头空间有限、转向半径大、易碾压作物等问题，提出了一种可利用车辆平行移动来实现换行作业的控制方法。基于平移换行方式设计了四轮转向喷杆喷雾机的导航控制系统，该控制系统采用RTK（R e a lt im e k in e m a t ic）定位模块和姿态传感器进行组合导航，以喷雾机位置信息和姿态信息作为输入，在四轮转向运动学模型基础上，结合运动学解算实现了喷杆喷雾机非转弯调头换行的自动导航跟踪控制，根据喷雾作业要求设计了基于有限状态机的自动作业策略。开展了传统PID（Pr o p o r t i o n i n t e g r a t i o n d i f f e r e n t i a t i o n）控制器与单神经元PID控制器的实地对比测试。在常规方形硬质平整地块试验时，搭载常规PID控制器的喷雾机在平移换行过程中的最大跟踪偏差、平均绝对偏差为7.6 3、4.2 7 cm，而搭载单神经元PID控制器的喷雾机在平移换行过程中的的最大跟踪偏差、平均绝对偏差为6.48、3.2 4cm。在常规方形田间地块试验时，搭载常规PID控制器的喷雾机在平移换行过程中的最大跟踪偏差、平均绝对偏差为11.0 1、6.6 6 cm，而搭载单神经元PID控制器的喷雾机在平移换行过程中的最大跟踪偏差、平均绝对偏差为8.6 0、4.47 cm。试验表明，单神经元PID控制器与传统控制器相比，具有较好的控制精度与适应性，解决了传统换行方式转向半径大而需要较大的转向空间的问题，为宽幅喷杆喷雾机的地头转向和换行提供解决方案。关键词：喷杆喷雾机；自动导航；单神经元控制；平移换行；四轮转向中图分类号：S491文献标识码：A文章编号：10 0 0-12 98（2 0 2 3）0 7-0 0 6 8-11OSID：TDesign and Experiment of Translation and Line Feed NavigationControl System for Four Wheel Steering SprayerZHOU Zhiyan-2YU Xin l.3LIANG Lebin.4XIANG Ying1,4CHEN Yulil.4LUo Xiwen1,5(1.College of Engineering,South China Agricultural University,Guangzhou 510642,China2.Guangdong Provincial Key Laboratory of Agricultural Artificial Intelligence(GDKL-AAI),Guangzhou 510642,China3.Guangdong Laboratory for Lingnan Modern Agriculture,Guangzhou 510642,China4.Guangdong Engineering Research Center for Agricultural Aviation Application(ERCAAA),Guangzhou 510642,China5.Key Laboratory of Key Technology on Agricultural Machine and Equipment(South China Agricultural University),Ministry of Education,Guangzhou510642,China)Abstract:Automatic navigation control of agricultural machinery is the basis of precision agriculture.Realizing automatic navigation operation of agricultural machinery can reduce labor intensity ofagricultural machinery operators and improve work efficiency,which has been widely used in variouslinks of agricultural production.Aiming at the problems of the traditional sprayer in the process of turningand wrapping,such as limited turning space,large turning radius and easy rolling of crops,a controlmethod was proposed to realize the wrapping operation by using parallel vehicle movement.A navigationcontrol system for four-wheel steering sprayer was designed based on translation and line feed mode.Thecontrol system adopted the positioning module of real time kinematic(RTK)and attitude sensor for收稿日期：2 0 2 3-0 1-10 修回日期：2 0 2 3-0 5-10基金项目：岭南现代农业实验室科研项目（NT2021009）、广东省乡村振兴战略专项（2 0 2 0 KJ261）、广东省科技计划项目（2 0 2 1B12 12 0 40 0 0 9）和吉安市科技计划项目（2 0 2 11-0 55316）作者简介：周志艳（197 2 一），男，教授，博士，主要从事农业航空应用技术研究，E-mail：z y z h o u s c a u.e d u.c n通信作者：罗锡文（1945一），男，教授，中国工程院院士，主要从事农业工程技术研究，E-mail：x w l u o s c a u.e d u.c n69周志艳等：四轮转向喷杆喷雾机平移换行航控制系统设计与试验第7 期integrated navigation.The position information and attitude information of sprayer were taken as input.The automatic navigation and tracking control of non-turn turn line feed of the sprayer was realized bycombining the kinematic solution.The automatic operation strategy based on finite state machine wasdesigned according to the requirements of spraying operation.A field comparison test between traditionalproportion integration differentiation(PID)controller and single-neuron PID was carried out.In theconventional square hard flat block,the maximum tracking deviation and average absolute deviation of thespringer equipped with conventional PID controller in the translation and line wrapping process were 7.63 cmand 4.27 cm.The maximum tracking deviation and average absolute deviation of the sprayer equippedwith single-neuron PID controller in the translation and line feeding process were 6.48 cm and 3.24 cm.In the conventional square field test plots,the maximum tracking deviation and average absolute deviationof the sprayer equipped with conventional PID controller in the translation and line wrapping process were11.01 cm and 6.66 cm.The maximum tracking deviation and average absolute deviation of the sprayerequipped with single-neuron PID controller in the translation and wrapping process were 8.60 cm and4.47 cm.The experimental results showed that compared with the traditional controller,the single-neuronPID controller had better control accuracy and adaptability.It solved the problems of inflexible and lowland utilization rate due to the large turning radius and large turning space of the traditional line feedmode,and provided a solution for the ground turning and line feed of the wide-width sprayer and provideda reference for the automatic navigation technology of the sprayer.Key words:sprayer;automatic navigation operation;single-neuron control system;translation and linefeeding;four-wheel steering0引言农机自动导航控制可以减轻农机操作人员劳动强度、提高工作效率，是智慧农业中智能农机的重要功能1-2 。在农机自动导航作业过程中，地头转向和换行是导航控制中的重要环节，为实现农机换行作业，常用地头转向方式有弓形、梨形、鱼尾形转向3-5。张闻宇等6 设计了双切圆虚线模型实现了地头转弯与直线跟踪间的衔接；黎永键等7 根据拖拉机转向半径选择一种跨行转向的掉头方式；杨洋等8 将作业田块规划为播种区域与地头转向区域，通过地头转向区域进行转弯、换行等动作。上述地头转向方式依赖于规划的曲线路径，其灵活性较低，且跟踪时易出现控制超调等情况。目前喷雾机大多采用前轮转向，部分采用四轮转向9-，前轮转向模型虽简单，但部分农机由于整车质量和体积较大，较大转向半径使前轮转向在换行、转场时较困难，四轮转向与前轮转向相比虽减小了转向半径，但在农机转向换行区域空间小的情况下，通过性仍较差。文献12-13 设计多模式的地头转向方式，实现两轮、四轮的协调配合，但适用性有待验证；徐琪蒙等14 设计了差速-四轮转向耦合的转向控制方法，但平台装置设计较复杂、适应性低;；刘慧等15 通过四轮差速带动整个机具桥臂转动实现自转向的结构也较复杂；李翊宁等16 设计的四轮独立柔性底盘，可利用底盘横向移动的运动方式实现调头换行，但样机在田间行驶工况有待实地验证；杨美镜等17 设计的四轮独立转向控制系统，可实现全方位行驶、原地转向等运动模式，但仍处于设计的初步阶段，未进行实地试验。周志艳等18 提出了一种旋翼悬浮式喷杆喷雾作业方法，单侧最大宽幅可达2 0 m以上，宽幅喷杆喷雾机在进行地头转向和换行时，若采用传统的车头调头方式，由于喷杆转弯半径大，通常有两种处理方式：一是需要较大的净空才能完成调头动作，但大部分农田环境下，调头空间有限，特别是幅宽超过20m时，比较困难；二是调头前进行喷杆收卷或折叠，待喷杆喷雾机车头完成调头和对行后再展开，整个动作耗时较长，影响作业效率。为解决上述宽幅喷杆喷雾机地头转向和换行的问题，本文拟提出一种基于四轮转向喷杆喷雾机的平移换行方法，设计配套的平移换行导航控制算法，搭建自动导航控制的软硬件系统和测试平台，并进行传统PID与单神经元PID两种导航控制算法的对比试验，从而优选出精度高、稳定性好的地头平移换行导航控制算法，为宽幅喷杆喷雾机的地头转向和换行提供解决方案。1地头平移换行工况与导航控制策略1.1地头平移换行工况分析与路径规划农机在地块完成对既定作业路径跟踪时，需要在地头进行换行作业。本文设计的四轮转向平移换行方式通过跟踪预先设定的直线换行路径实现换行作业：如图1a所示，当作业车行至换行位置点B时，导航控制器发出指令，控制底盘的各转向轮转动至70农2023年机报学业械特定角度，以一种平行移动的方式实现换行作业。当作业车移动至下一直线跟踪路径起点C时，转向轮回正，继续进行原定行垄的直线导航跟踪作业，而换行过程中，机身姿态基本不变化，同理，继续导航控制完成剩下的既定作业路径，行至点G停止作业。特别是在不规则地块边界，如图1b所示的斜角边界地况时，本设计也可通过预先设定换行路径BC、FG 处自动控制转向轮转动至对应转向角度，以一种斜向移动的姿态实现换行作业，且整个导航作业过程中，车身姿态基本保持不变。综上，当作业底盘需要换行作业时，如行至图中BC、D E、FG 段处，均可以实现底盘平移换行控制，该换行方式简单灵活，能缩短换行时间，避免换行时由于转向半径大而需要较大的转向空间的问题，有较强的适用性。喷雾作业路径非喷雾作业路径喷雾作业路径非喷雾作业路径BA-L-CGFGFADEHD-EAH(a)常规方形地块(b)不规则地块图1不同地块行驶工况Fig.1Driving conditions of different areas结合上述作业底盘的运动方式，可规划喷杆喷雾机田间作业的导航路径（以常规方形地块为例），如图1所示：坐标点AG为行驶预设轨迹点，导航控制系统将两坐标点之间直线区域进行线性化处理，生成序列导航轨迹点。作业地块的路径包括喷雾作业路径和非喷雾作业路径。喷雾机在喷雾作业路径时，自动启动水泵，均匀喷出药液，在非作业路径时自动关闭水泵，停止喷药。图中箭头方向表示喷雾机行驶方向，喷雾机从起点A进人地块开始导航作业，沿着既定作业路径自动跟踪。在换行位置时，转向电机带动转向轮旋转90，驱动电机按目标转速运转，此时车头方向仍与路径AB方向保持平行，作业底盘平行移动实现换行，换行完成后到达点C,底盘转向轮回正，车身以倒退的方式完成路径CD的直线跟踪，实现了作业行之间的衔接。同理，按上述控制方法完成剩余的既定作业路径，行至点H完成作业任务，喷雾机停止所有运动。1.2四轮转向喷雾机运动学模型文献19 提出轮式移动机器人的运动可简化为刚体的平面运动，则可分解为刚体的平行移动和定轴转动，本文喷雾机作业底盘运动可简化为刚体的平面运动，为进一步获取任意状态下四轮转向喷雾机的运动学模型，假设：喷雾机底盘在转动过程中各车轮转向角速度和阻力系数不变，各车轮之间转动互不影响；喷杆喷雾机的质心和几何中心重合；车轮在行驶或转动过程中与接触面的滑移忽略不计，则可建立如图2 所示的运动学模型YAY00X。X图2四轮转向喷雾机的运动学模型Fig.2Four-wheel steering kinematical model四轮转向喷雾机底盘运动学方程2 0 为XsingcOsY=cOs-sin0(1)LJ001式中(X,Y)一机体坐标机身航向角，（）机身前进正方向速度，m/s机身前进正方向垂直方向速度，m/s机身逆时针转动角速度，rad/s由导航控制器计算出对应控制量，实现对四轮转向喷雾机运动控制。为实现1.1节中的平移换行控制要求，需要进行相关控制量的运算分析。基于该运动学模型，得到导航控制器的输出控制量，即底盘的矢量和运动；为执行该输出控制量，须通过底盘控制系统控制转向电机与驱动轮电机来实现车辆行驶的控制，即底盘转向轮的矢量分运动；基于矢量运算、阿克曼转向等理论，建立底盘各转向轮的转向角、行驶速度与导航控制量间的等效转换关系，用上述控制量变化来达到导航控制器输出控制量所要求的控制效果，从而实现直线导航、平移换行导航，继而实现整个既定作业路径的跟踪控制，其等效转换公式为2u,-a00,=arctan2u,-b02u,+a09,=arctan20,-ba(2)2u,+aw:=arctan2u,+b02u,-a004=arctan2u,+ba71周志艳等：四轮转向喷杆喷雾机平移换行航控制系统设计与试验第7 期2+b)a-w(bu,+a,)2十4(a+b)w-w(bux-aw,)22V十4+b2)+w(bu+a,)22VX22+b)w+(bux-av,)+十14Y(3)式中a车辆左右轮距，取1.8 3m6-车辆前后轴距，取2.56 m-左前轮转向角，（）02左后轮转向角，（）3右后轮转向角，（）-04右前轮转向角，（）左前驱动轮速度，m/s左后驱动轮速度,m/s右后驱动轮速度，m/sV4右前驱动轮速度，m/s基于运动学模型，可通过底盘转向轮的矢量分运动实现对喷雾机位置坐标变化与机身姿态的调整。实际作业过程中，受路面影响致使机身发生偏航，可将航向偏差、距离偏差作为导航控制器的输人，输出控制量实现对4个转向轮的独立控制，从而控制车身回正，继续进行既定作业路径的跟踪控制。1.3基于有限状态机的自动作业控制策略采用有限状态机几2 1-2 2 将田间作业过程简化为根据位置信息使喷杆喷雾机在不同阶段呈现不同状态的过程，根据实际作业要求与有限状态机的基本控制策略，设计喷杆喷雾机的系统状态如表1所示。表1喷杆喷雾机系统状态Tab.1System status of rod sprayer系统状态工况行走控制喷雾泵Start启动状态停止offS1非喷雾状态直线行驶offS2喷雾状态直线行走OnS3换行状态平移换行OffStop完成作业/异常状态停止off在工控机上规划好既定作业路径后，启动开始作业命令，导航控制器根据RTK定位模块获取当前车辆的位置信息，触发不同的系统状态，实现对喷雾机的状态控制，工作流程如下：当状态机接收到定位信息后，进入Start状态启动自动作业系统，当喷雾机触发事件非喷雾路径时，进人非喷雾状态S1，此时，喷雾机直线导航行驶，但喷雾机的水泵不工作；当喷雾机触发事件喷雾路径时，进入喷雾状态S2，此时，喷雾机直线导航行驶，并且水泵自动启动，开始喷雾；当喷雾机触发事件换行位置点时，进入平移换行状态S3，喷雾机的控制系统控制四轮转向底盘进行平移换行，水泵不工作；当喷雾机触发作业任务结束点时，进入完成作业状态Stop，喷雾机停止，水泵关闭，完成作业；当喷雾机触发事件信号异常时，立即停止，水泵停止工作；综上，通过位置信息变化切换不同作业状态，实现喷雾机对规划路径的精确跟踪，并完成特定路径的喷雾作业，实现该平台的自动作业控制。2四轮转向喷杆喷雾机导航控制系统设计2.1导航系统平台喷杆喷雾机导航系统组成如图3所示，包括北斗载波相位动态实时差分RTK（R e a ltim ekinematic）定位模块、北斗接收天线、工控机、角度传感器及固定装置、姿态传感器和四轮转向喷杆喷雾机。工控机北斗接收天线角度传感器北斗定位模块及固定装置喷杆姿态传感器图3喷杆喷雾机及导航系统组成Fig.3Spray machine and navigation system导航系统的移动平台一一喷杆喷雾机为山东鲁虹农业科技股份有限公司生产的3WP-100A型植保机器人，其技术指标如表2 所示。为提高其在田间移动的灵活性，在原有电控系统上进行改造升级，可对四轮运动底盘实现独立转向控制，可实现横向、斜向移动等动作。表2鲁虹3WP-100A型植保机器人主要技术指标Tab.2Main technical indexes of Luhong 3WP-100Arod spray machine参数数值长宽高/(mmmmmm)2.94020001970轮距轴距/(mmmm)160 130离地间隙/mm1200作业速度/(kmh-l)03.6药箱容积/L100喷幅/mm900喷雾机质量/kg1502.2导航系统结构组成四轮转向喷雾机导航控制系统结构如图4所72农2023年机报业学械示，由位姿定位系统、车载工控机、底盘控制系统和喷杆喷雾机组成。其中，位姿定位系统中的RTK定位模块（u-bloxF9PGNSS模块）提供实时位置信息，WT-901C485多级联九轴姿态传感器（动态精度0.1）用来实时检测车辆姿态信息；车载工控机（研华ARK-3500Pinteli58256U、CPU 4核心、8CB内存和6 4GB存储器）运行基于ROS（R o b o toperating system）的导航控制系统，由位姿定位系统获取作业车位置、姿态信息后，根据已设定的作业航点坐标,进行数据处理和运行导航算法，并通过USB端口向底盘控制系统发送控制指令。底盘控制系统接收车载工控机的指令后，控制各个电机运转以实现底盘的直线与转向运动以及喷雾启停等功能。JY-ME01型高精度角度传感器（精度为0.0 1）检测转向轮实际转向角，实现对转向轮的精确控制。位姿定位系统底盘控制系统I/ORS485USBRTK定位模块车载工控机STM32控制器喷杆喷雾机CANAD姿态传感器角度传感器图4四轮转向喷雾机控制系统结构框图Fig.4Control system structure diagram of fourwheel steering sprayer2.3转向角检测装置设计转向系统性能影响喷雾机实际运行状况，喷雾机转向轮转向角的测量是转向控制系统中重要组成部分，直接影响转向性能2 3。本文设计的转向角检测装置主要由减速电机、主动齿轮、从动齿轮、旋转编码器、数据采集板和支架等构成，装配安装示意图如图5所示，主要部件参数如表3所示452图5转向角检测装配图Fig.5Assembly drawing of closed-loop steering system1.旋转编码器2.从动齿轮3.支架4.减速电机5.主动齿轮6.车轮转向轴7.数据采集板通过加装外部编码器构成反馈校正，实现对车轮实际转动角度的精确控制，工作原理为：当喷雾机接收到底盘控制系统发送的转向指令时，电机驱动器控制减速电机转动，带动车轮转向轴旋转，使主动齿轮带动从动齿轮旋转，与从动齿轮同轴连接的旋表3车转向角检测装置主要部件参数Tab.3Main components of closed-loop steeringcontrol system主要部件参数数值功率/W100减速电机电压/V60转速/(rmin-l)10主动齿轮齿数42从动齿轮齿数35数据采集板电压/V5.0测量范围/（）0360旋转编码器精度/()0.01转编码器转动，数据采集板实时记录编码器的数据，并通过CAN数据端口回传至底盘控制系统，通过与目标角度的偏差来进行反馈校正，进而精准控制实际的转向角度。2.4转向系统测试为验证转向检测装置及其配套系统的可靠性，对车轮的转向角进行角度测量试验。试验过程中通过STM32单片机的软件开发系统Keilu5发出指定角度命令，单片机收到指令后控制电机运转，配套的编码器则回传数据，并通过串口助手输出实际转向角。为了检测转向系统的稳定性，对各转向轮分别进行基准转向角30、6 0、90 的方波跟随测试。每次试验重复3次，取3次试验的平均值。图6 显示了各车轮转角变化的试验结果，结果表明：30 基准角方波跟随测试中上升时间不超过0.7 8 s，跟随误差不超过0.50,6 0 基准角方波跟随测试中上升时间不超过1.58 s，跟随误差不超过1.2 3,90 基准角方波跟随测试中上升时间不超过2.35s，跟随误差不超过1.98。试验表明各转向轮实际响应性能好，该转向系统有较好的稳定性，满足实际运动需求。3地头平移换行导航控制算法3.1导航控制原理与PID控制器设计目前，农业机械导航控制方法主要有PID控制、模糊控制、纯追踪控制、神经网络控制和最优控制等2 4-2 5。其中,PID控制器结构简单、不需要精确系统模型，在控制系统中得到广泛的应用2 6 。本文基于PID控制设计的导航控制系统基本原理如图7所示。由操作人员预先设定作业航点坐标，导航控制系统通过RTK定位模块获取当前作业车的经纬度坐标，通过滑动滤波算法减小动态定位误差，并进行坐标转换，最终得到喷雾机在平面直角坐标系下的XOY坐标。导航控制系统自动计算当前位置与目73周志艳等：四轮转向喷杆喷雾机平移换行导航控制系统设计与试验第7 期100100一方波信号一方波信号80跟随信号80跟随信号一6060(）/回转(）/回转40402020000510152025303505101520253035时间/s时间/s(a)左前转向轮(b)左后转向轮100r100r方波信号一方波信号80跟随信号80跟随信号6060(。/回转(。）/回转40402020000510152025303505101520253035时间/s时间/s(c)右前转向轮(d)右后转向轮图6方波信号跟随测试结果Fig.6Square-wave signal following test results姿态传感器目标航迹点与航向角单神经元PID控制器运动学底盘控制喷杆X解算系统喷雾机PID控制器XY坐标滑动滤波RTK定位模块图7导航控制原理图Fig.7Navigation control schematic标航点的距离偏差e，通过姿态传感器获取当前的航向角,与目标航向角山的差值作为航向偏差d。以距离偏差e、航向偏差d。为输人控制量，通过导航控制器可计算出速度、角速度控制量，结合1.2 节运动学模型与等效转换公式实现四轮转向喷杆喷雾机的自动导航跟踪控制。定位模块实时采集喷雾机的经纬度坐标并通过高斯投影公式转换为（X。，Y。）。将首个航迹点坐标（X。，Y。）设为平面直角坐标系的原点，则车辆行驶时任意时刻的坐标为X,=X-X。(4)Y=Y-Y。式中（X,Y)一一作业车的经纬度坐标（X，Y）一一以（X。，Y。）为原点的平面直角坐标系下的坐标同理，将规划的既定作业路径相关坐标进行高斯投影，并根据公式（4）得出以初始点为原点坐标系下一组以时间为序列的有序轨迹坐标。根据时间顺序选取第k时刻某点坐标（Xgk，Yk），得到第k时刻当前坐标与目标点之间的距离偏差e,为e=(X-X)+(Yk-Y)(5)同时得出航向角偏差d为do=0-t(6)式中一一当前航向角，（）在本设计中，由于要求车身姿态基本保持不变，设定目标航向角出=0。在上述基础上分别设计位置、角度PID控制器u,=K,ex+K.Ze,+K;(es-ex-1)j=0(7)K(u.=K,dok+K,dg;+K,(deok-deok-1)=0式中K,常规PID控制器比例控制系数K,一常规PID控制器积分控制系数K,一常规PID控制器微分控制系数dok-1-k-1时刻的角度偏差，（）ek-1-k-1时刻的距离偏差,m其中,位置PID控制器以距离偏差为输人量，输出速度控制量u，。角度PID控制器以航行偏差作为输人量，输出角度控制量u。速度控制量u，根据当前航向角进行解算，得到在车体坐标系下车辆轴向速度控制量ux、u,为农742023年机业报学械u,=u,cosok(8)u,=u,singk通过上述控制量ux、u y、u.，结合1.2 节所述的运动控制方法，得到具体的车轮行进速度控制量和转向的角速度控制量，实现对四轮转向喷杆喷雾机的控制。3.2单神经元PID控制器设计当被控对象受到较大干扰且具有大惯性时，常规PID控制效果不好，其抗干扰能力较差。文献2 7-2 8 】提出一种利用模糊自适应调整PID参数的控制方法，提高水稻插秧机、直播机导航控制系统的稳定性和快速响应性。丁幼春等2 9 设计出将免疫算法与PID控制器相结合的控制方法，提升了响应速度，减小了跟随偏差。文献30 31 设计了单神经元PID控制器，使其具有超调小和进入稳态快的特点，单神经元是构成神经网络的基本单位，具有自学习和自适应能力，结构简单易于计算，基于单神经元自适应调整功能32】,将PID控制与单神经元结合可实现对PID控制器参数的在线调节，设计了单神经元PID控制器，通过PID参数的在线调节实现喷雾机田间自动导航作业，该控制器结构如图8所示。图中,u(t)为当前控制增量，Z-1为上一时刻的控制量。单神经元控制规则K且标路+距离偏差Au(t)PID控制器-控制对象径信息计算方法e(k)图：单神经元PID控制器结构图Fig.8Single neuron PID controller structure diagram控制器采用增量式PID控制算法u(k)=u(k-1)+u(k)(9)Au(k)=k,ri(k)+k,rz(k)+kar(h)(10)式中u(k-1)k-1 时刻控制量Au(k)k时刻控制增量T(h)一比例输人T2(h)一积分输人一微分输人一比例控制系数k;一微分控制系数kd一积分控制系数单神经元PID控制器输人为rri(k)=e(k)-e(k-1)r2(k)=e(k)(11)lrs(k)=e(k)-2e(k-1)+e(k-2)式中e(k-1)一-k-1时刻输人偏差e(k-2)-k-2时刻输入偏差）k时刻的输入偏差单神经元控制器采用有监督的赫布学习（Hebblearning）规则，对k，、k,和k,进行修正为w,(k)=nke(k)u(k)r(k)(k=1,2,3)(12)式中一学习速度相关参数整定规则参考文献30 ，可得在线整定规则为w,(h)=w,(h-1)+n,r2(k)u(k)(r;(h)+rz(h)wz(h)=w2(-1)+nr(h)u(k)(ri(h)+rz(h)ws(h)=wg(k-1)+narz(h)u(h)(ri(k)+rz(k)(13)w,(k)k,=K.3W2(hk)k;=K.一(14)3W;(k)ka=K。31w;(k)I式中比例学习速率积分学习速率nd一微分学习速率w,（h）比例加权系数w2（h）一积分加权系数w（k）一微分加权系数K.神经元增益系数同理，利用式（8）进行相关控制量的解算，结合3.1节所述的常规PID控制器以及1.2 节运动控制方法，得到具体的车轮行进速度控制量和转向的角速度控制量，实现对四轮转向喷杆喷雾机的优化控制。4试验4.1试验方法4.1.1导航精度评价指标在试验过程中，对搭载导航控制器的喷杆喷雾机行驶过程中的跟踪偏差最大值、平均绝对偏差2 9.33 进行了统计分析。跟踪偏差由点到直线距离求解。由RTK定位模块可获得当前位置K（x o，y。），则喷杆喷雾机与设定路径的跟踪偏差d为IAxo+Byo+CId=(15)VA+B?其中A=y2-y1B=X1-X2(16)C=x2(y1-y2)-y2(x,-x2)75周志艳等：四轮转向喷杆喷雾机平移换行导航控制系统设计与试验第7 期导航精度提高百分比2 2 用来表示改进后导航控制器相对于原控制器导航精度提升的效果。计算公式为SMavgavgM100%(17)Savg式中M-导航精度提高百分比，%S常规PID控制平均值，mavgM单神经元PID控制平均值，m分别以最大跟踪偏差和平均跟踪偏差作为衡量喷杆喷雾机导航精度指标，符号为正表示精度提高，符号为负表示精度降低，4.1.2平移换行导航控制试验方案为验证导航控制系统在不同类型的地块实际效果以及所设计的单神经元PID控制器对传统PID控制器的导航精度提升效果，分别进行硬质平整地块试验与田间试验，其中试验材料有：四轮转向平移换行喷杆喷雾机、便携式计算机、工控机、北斗定位移动端与固定站、卷尺、U盘、ST-LINK调试器、湿度检测仪、土壤坚实度测量仪、风速仪和摄像机等。试验步骤：安装导航平台、检查传感器通信状况，设置导航参数。利用测量仪测量外部环境参数，如天气状况、风速、田间行驶时地块的湿度与土壤紧实度等。根据1.1节使用导航控制终端输入位置坐标自动规划出对应的作业区域，确定既定作业路径。调试好喷杆喷雾机导航控制系统后，启动控制终端开始直线跟踪导航作业。完成直线跟踪路径需要换行作业时，导航控制器输出控制命令，实现平移换行动作。平移至下一条直线作业路径起点时，继续进行直线路径的跟踪，直至完成所有路径的跟踪控制后喷雾机停止。记录导航过程中喷杆喷雾机位置信息并及时备份，试验重复3次。其中，相关控制参数为：PID的参数分别为k,=0.5、k;=0.0 2、k a=0.0 1。单神经元PID参数分别为K。=0.2 5、n,=0.5、n；=0.2、n d=0.5。根据喷雾机喷杆的实际长度以及试验作业要求，设计对应的作业区域，可规划出4行。为防止喷雾机在作业时因大幅振动颠簸造成喷杆触地导致喷头堵塞及损伤，避免行驶时发生较大滑移等情况，最终在速度0.7m/s下进行搭载常规PID控制器与单神经元PID控制器的路径跟踪试验。4.2改进算法对比试验4.2.1硬质平整地块试验为避免试验区域地势不平而导致喷雾机在跟踪行驶时出现滑移等影响导航精度的情况，在华南农业大学燕山区操场进行硬质平整地块的试验，试验当天天气多云，自然风速小于2.5m/s，按照4.1.2 节相关参数以及试验步骤进行试验，测试现场如图9 所示图9硬质平整地块试验现场Fig.9Hard flat blocktest site搭载了单神经元PID的导航控制器的喷雾机在硬质平整地块中的实际导航轨迹如图10 所示，搭载常规PID控制器与单神经元PID控制器的喷雾机在硬质平整地块中的平移换行跟踪效果对比如表4所示。12.5目标路径一实际轨迹10.0137.55.02.52022.502.55.07.510.012.515.017.5东向/m(a)常规方形地块17.5目标路径15.0一实际轨迹312.5W/10.07.55.02.5202.502.55.07.510.012.515.017.5东向/m(b)不常规地块图10单神经元PID控制器实际导航路径轨迹Fig.10Single neuron PID controller actual navigationpath trajectory在常规方形地块中，搭载常规PID控制器的喷雾机在换行过程中的最大跟踪偏差、平均绝对偏差为7.6 3、4.2 7 cm，而搭载单神经元PID控制器的喷雾机在换行过程中的最大跟踪偏差、平均绝对偏差为6.48、3.2 4cm，由式（17）可知，单神经元PID控制相对于常规PID控制，换行路径的导航精度分别提