【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本申請涉及車輛控制，特別是涉及一種農(nóng)機智能導(dǎo)航系統(tǒng)及方法。
技術(shù)介紹
1、農(nóng)機車輛自動導(dǎo)航技術(shù)是實現(xiàn)農(nóng)機無人化精準(zhǔn)作業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)。當(dāng)前農(nóng)機自動導(dǎo)航系統(tǒng)由于計算平臺計算能力的限制或者硬件平臺結(jié)構(gòu)設(shè)計的局限性，難以處理圖像、lidar等傳感器的大量數(shù)據(jù)，因此難以兼容障礙物實時檢測的功能。另外，當(dāng)前農(nóng)機自動導(dǎo)航系統(tǒng)大多主要基于一體化計算平臺設(shè)計。由于所有的數(shù)據(jù)處理和控制算法都集中在一個平臺上進(jìn)行，系統(tǒng)的功能擴展和升級受到限制，缺少靈活性與擴展性。如果計算平臺出現(xiàn)故障，整個系統(tǒng)的功能可能會受到影響，系統(tǒng)的可靠性較低。為提高自動導(dǎo)航系統(tǒng)的靈活性、擴展性。之前，團(tuán)隊基于工控機與plc控制器開發(fā)了農(nóng)機自動導(dǎo)航系統(tǒng)，提出了分布式控制的自動導(dǎo)航系統(tǒng)，工控機負(fù)責(zé)處理路徑規(guī)劃與路徑跟蹤算法等復(fù)雜的決策算法，plc控制器負(fù)責(zé)執(zhí)行方向盤轉(zhuǎn)向與制動等控制算法。但是該系統(tǒng)采用工控機與plc控制器體積較大，成本較高。
2、另外，當(dāng)前關(guān)于農(nóng)機路徑跟蹤控制方法研究，通常只關(guān)注了如何根據(jù)路徑偏差準(zhǔn)確計算前輪轉(zhuǎn)向角，往往忽視了計算出前輪轉(zhuǎn)向角后，如何快速有效地調(diào)整農(nóng)機的實際前輪轉(zhuǎn)向角。特別是在復(fù)雜的田間環(huán)境中，若轉(zhuǎn)向調(diào)整不夠迅速，盡管及時獲取了準(zhǔn)確的前輪轉(zhuǎn)向角，路徑跟蹤精度仍可能較低。因此，基于農(nóng)機路徑跟蹤方法準(zhǔn)確計算出農(nóng)機前輪轉(zhuǎn)向角后，如何快速精準(zhǔn)地調(diào)整農(nóng)機方向成為當(dāng)前研究中的另一關(guān)鍵難題。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本申請的目的是提供一種農(nóng)機智能導(dǎo)航系統(tǒng)及方法，可提高系統(tǒng)的靈活性、擴展性和可靠性，體積小，開發(fā)成本
2、為實現(xiàn)上述目的，本申請?zhí)峁┝巳缦路桨浮?/p>
3、第一方面，本申請?zhí)峁┝艘环N農(nóng)機智能導(dǎo)航系統(tǒng)，包括：
4、感知層，用于獲取環(huán)境感知數(shù)據(jù)；所述環(huán)境感知數(shù)據(jù)包括農(nóng)機位置信息、車輛前方圖像、三維點云信息和車輛姿態(tài)信息；
5、決策層，用于：采用邊緣計算平臺，根據(jù)所述車輛前方圖像和所述三維點云信息，確定障礙物信息；所述障礙物信息包括障礙物類別和障礙物距離；根據(jù)所述障礙物信息和所述農(nóng)機位置信息進(jìn)行路徑規(guī)劃，得到路徑規(guī)劃結(jié)果；采用改進(jìn)的純跟蹤算法，根據(jù)所述路徑規(guī)劃結(jié)果進(jìn)行路徑跟蹤決策控制，計算農(nóng)機方向盤的目標(biāo)轉(zhuǎn)向角度；所述改進(jìn)的純跟蹤算法采用車速、路徑曲率和跟蹤誤差計算預(yù)錨點距離；
6、控制層，用于：利用單片機，將決策層的決策結(jié)果轉(zhuǎn)換為控制指令；決策結(jié)果包括路徑規(guī)劃結(jié)果和農(nóng)機方向盤的目標(biāo)轉(zhuǎn)向角度；
7、執(zhí)行層，用于：接收控制層的控制指令，控制農(nóng)機執(zhí)行控制指令對應(yīng)的動作。
8、可選地，所述執(zhí)行層，還用于采集農(nóng)機的實際前輪轉(zhuǎn)向角，并將所述實際前輪轉(zhuǎn)向角反饋到所述控制層；
9、所述控制層，用于：利用單片機，采用模糊pid控制算法，根據(jù)所述實際前輪轉(zhuǎn)向角和所述目標(biāo)轉(zhuǎn)向角度進(jìn)行轉(zhuǎn)向控制，以實現(xiàn)閉環(huán)控制。
10、可選地，所述預(yù)錨點距離的計算公式如下：
11、；
12、其中，表示預(yù)錨點距離，為農(nóng)機的車速，為路徑跟蹤誤差，為路徑曲率，分別為車速系數(shù)、路徑跟蹤誤差系數(shù)和路徑曲率系數(shù)，是常數(shù)項。
13、可選地，在采用改進(jìn)的純跟蹤算法，根據(jù)所述路徑規(guī)劃結(jié)果進(jìn)行路徑跟蹤決策控制，計算農(nóng)機方向盤的目標(biāo)轉(zhuǎn)向角度方面，所述決策層，用于：
14、采用蟻群算法，對多項式系數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，得到最優(yōu)多項式系數(shù)；所述多項式系數(shù)包括車速系數(shù)、路徑跟蹤誤差系數(shù)和路徑曲率系數(shù)；
15、根據(jù)所述最優(yōu)多項式系數(shù)計算預(yù)錨點距離；
16、根據(jù)所述預(yù)錨點距離，計算農(nóng)機方向盤的目標(biāo)轉(zhuǎn)向角度。
17、可選地，所述農(nóng)機方向盤的目標(biāo)轉(zhuǎn)向角度的計算公式如下：
18、；
19、式中，為時刻農(nóng)機方向盤的目標(biāo)轉(zhuǎn)向角度，為車輛軸距，為時刻預(yù)錨點與車身夾角。
20、第二方面，本申請?zhí)峁┝艘环N基于上述農(nóng)機智能導(dǎo)航系統(tǒng)的農(nóng)機智能導(dǎo)航方法，包括：
21、獲取環(huán)境感知數(shù)據(jù)；所述環(huán)境感知數(shù)據(jù)包括農(nóng)機位置信息、車輛前方圖像、三維點云信息和車輛姿態(tài)信息；
22、采用邊緣計算平臺，根據(jù)所述車輛前方圖像和所述三維點云信息，確定障礙物信息；所述障礙物信息包括障礙物類別和障礙物距離；根據(jù)所述障礙物信息和所述農(nóng)機位置信息進(jìn)行路徑規(guī)劃，得到路徑規(guī)劃結(jié)果；采用改進(jìn)的純跟蹤算法，根據(jù)所述路徑規(guī)劃結(jié)果進(jìn)行路徑跟蹤決策控制，計算農(nóng)機方向盤的目標(biāo)轉(zhuǎn)向角度；所述改進(jìn)的純跟蹤算法采用車速、路徑曲率和跟蹤誤差計算預(yù)錨點距離；
23、利用單片機，將決策層的決策結(jié)果轉(zhuǎn)換為控制指令；決策結(jié)果包括路徑規(guī)劃結(jié)果和農(nóng)機方向盤的目標(biāo)轉(zhuǎn)向角度；
24、接收控制層的控制指令，控制農(nóng)機執(zhí)行控制指令對應(yīng)的動作。
25、可選地，所述農(nóng)機智能導(dǎo)航方法還包括：
26、采集農(nóng)機的實際前輪轉(zhuǎn)向角，并將所述實際前輪轉(zhuǎn)向角反饋到所述控制層；
27、利用單片機，采用模糊pid控制算法，根據(jù)所述實際前輪轉(zhuǎn)向角和所述目標(biāo)轉(zhuǎn)向角度進(jìn)行轉(zhuǎn)向控制，以實現(xiàn)閉環(huán)控制。
28、可選地，所述預(yù)錨點距離的計算公式如下：
29、；
30、其中，表示預(yù)錨點距離，為農(nóng)機的車速，為路徑跟蹤誤差，為路徑曲率，分別為車速系數(shù)、路徑跟蹤誤差系數(shù)和路徑曲率系數(shù)，是常數(shù)項。
31、可選地，采用改進(jìn)的純跟蹤算法，根據(jù)所述路徑規(guī)劃結(jié)果進(jìn)行路徑跟蹤決策控制，計算農(nóng)機方向盤的目標(biāo)轉(zhuǎn)向角度，具體包括：
32、采用蟻群算法，對多項式系數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，得到最優(yōu)多項式系數(shù)；所述多項式系數(shù)包括車速系數(shù)、路徑跟蹤誤差系數(shù)和路徑曲率系數(shù)；
33、根據(jù)所述最優(yōu)多項式系數(shù)計算預(yù)錨點距離；
34、根據(jù)所述預(yù)錨點距離，計算農(nóng)機方向盤的目標(biāo)轉(zhuǎn)向角度。
35、可選地，所述農(nóng)機方向盤的目標(biāo)轉(zhuǎn)向角度的計算公式如下：
36、；
37、式中，為時刻農(nóng)機方向盤的目標(biāo)轉(zhuǎn)向角度，為車輛軸距，為時刻預(yù)錨點與車身夾角。
38、根據(jù)本申請?zhí)峁┑木唧w實施例，本申請公開了以下技術(shù)效果：本申請?zhí)峁┝艘环N農(nóng)機智能導(dǎo)航系統(tǒng)及方法，該智能導(dǎo)航系統(tǒng)同時兼容環(huán)境感知與自動導(dǎo)航的功能。通過邊緣計算平臺具有強大的計算能力，負(fù)責(zé)處理復(fù)雜的環(huán)境感知與導(dǎo)航算法。單片機（singlechip?microcomputer，mcu）負(fù)責(zé)執(zhí)行農(nóng)機運動控制任務(wù)，確?？焖夙憫?yīng)邊緣平臺的導(dǎo)航指令。該系統(tǒng)具有以下優(yōu)勢：（1）將智能導(dǎo)航任務(wù)進(jìn)行分布式處理，系統(tǒng)能夠合理有效的利用計算資源，同時處理復(fù)雜的環(huán)境感知與自動導(dǎo)航任務(wù)，同時兼容環(huán)境感知與自動導(dǎo)航的功能；（2）松耦合系統(tǒng)的模塊化設(shè)計使其在系統(tǒng)升級與維護(hù)方面更具靈活性，且體積小，開發(fā)成本低；（3）萬一邊緣計算平臺出現(xiàn)故障，mcu可以在一定程度上繼續(xù)運行基本的控制任務(wù)，提高系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。采用改進(jìn)的純跟蹤算法綜合考慮了車速、路徑曲率和路徑跟蹤誤差等多種因素，采用速度、路徑曲率和跟蹤誤差本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點】
1.一種農(nóng)機智能導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于，所述農(nóng)機智能導(dǎo)航系統(tǒng)包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的農(nóng)機智能導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于，所述執(zhí)行層，還用于采集農(nóng)機的實際前輪轉(zhuǎn)向角，并將所述實際前輪轉(zhuǎn)向角反饋到所述控制層；
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的農(nóng)機智能導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于，所述預(yù)錨點距離的計算公式如下：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的農(nóng)機智能導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于，在采用改進(jìn)的純跟蹤算法，根據(jù)所述路徑規(guī)劃結(jié)果進(jìn)行路徑跟蹤決策控制，計算農(nóng)機方向盤的目標(biāo)轉(zhuǎn)向角度方面，所述決策層，用于：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的農(nóng)機智能導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于，所述農(nóng)機方向盤的目標(biāo)轉(zhuǎn)向角度的計算公式如下：
6.一種基于權(quán)利要求1-5任一項所述的農(nóng)機智能導(dǎo)航系統(tǒng)的農(nóng)機智能導(dǎo)航方法，其特征在于，所述農(nóng)機智能導(dǎo)航方法包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的農(nóng)機智能導(dǎo)航方法，其特征在于，所述農(nóng)機智能導(dǎo)航方法還包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的農(nóng)機智能導(dǎo)航方法，其特征在于，所述預(yù)錨點距離的計算公式如下：
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的農(nóng)機智能導(dǎo)航方法，其特征
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的農(nóng)機智能導(dǎo)航方法，其特征在于，所述農(nóng)機方向盤的目標(biāo)轉(zhuǎn)向角度的計算公式如下：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種農(nóng)機智能導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于，所述農(nóng)機智能導(dǎo)航系統(tǒng)包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的農(nóng)機智能導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于，所述執(zhí)行層，還用于采集農(nóng)機的實際前輪轉(zhuǎn)向角，并將所述實際前輪轉(zhuǎn)向角反饋到所述控制層；
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的農(nóng)機智能導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于，所述預(yù)錨點距離的計算公式如下：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的農(nóng)機智能導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于，在采用改進(jìn)的純跟蹤算法，根據(jù)所述路徑規(guī)劃結(jié)果進(jìn)行路徑跟蹤決策控制，計算農(nóng)機方向盤的目標(biāo)轉(zhuǎn)向角度方面，所述決策層，用于：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的農(nóng)機智能導(dǎo)航系統(tǒng)，其特征在于，所述農(nóng)機方向盤的目標(biāo)轉(zhuǎn)向角度的計算公式如下...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：張漫，肖堅星，李順達(dá)，王寧，盛強，金智文，王天海，李寒，
申請(專利權(quán))人：中國農(nóng)業(yè)大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
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