蒿晟昆，霍靜琦，張宇，李志偉

（山西農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)業(yè)工程學(xué)院，山西晉中 030801）

農(nóng)機(jī)田間自主行走作為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的關(guān)鍵性技術(shù)，其自動化技術(shù)可極大減輕作業(yè)人員的勞動強(qiáng)度，適應(yīng)現(xiàn)代化精細(xì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展趨勢[1]。

國內(nèi)外關(guān)于農(nóng)機(jī)平臺路徑規(guī)劃均有研究，并在農(nóng)機(jī)旋耕播種、農(nóng)機(jī)田間施肥、植保噴藥、作物收獲等方面應(yīng)用廣泛[2]。日本的yoshisda 等人采取GPS 與FOG 相融合技術(shù)，以PH-69 插秧機(jī)為樣機(jī)研究出PID算法控制農(nóng)機(jī)自動駕駛[3]。周俊等對農(nóng)業(yè)機(jī)器人通過機(jī)器視覺進(jìn)行路徑跟蹤研究，設(shè)計出基于輪式農(nóng)業(yè)機(jī)器人的機(jī)器視覺導(dǎo)航控制系統(tǒng)[4]。

農(nóng)機(jī)導(dǎo)航定位的研究，基于多種方法，諸如GPS導(dǎo)航、雙激光雷達(dá)定位、機(jī)器視覺尋跡、多傳感器融合位置檢測等。但是目前可應(yīng)用的農(nóng)機(jī)尺寸往往偏大，此類大型農(nóng)機(jī)通常搭載GPS 全球定位系統(tǒng)，僅適合大型農(nóng)場中的作業(yè)。但是田間作業(yè)往往還只能依靠人力徒步?，F(xiàn)階段對于狹小空間自主行走的研究主要集中在智能巡檢機(jī)器人及電動智能車，對于在復(fù)雜多變的行間行駛的農(nóng)機(jī)研究較少。現(xiàn)將農(nóng)機(jī)與實際農(nóng)藝相結(jié)合，針對農(nóng)機(jī)目前在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中所存在的缺陷，設(shè)計小型農(nóng)機(jī)行間自行走控制系統(tǒng)具有很強(qiáng)的實際應(yīng)用價值。

1 履帶式農(nóng)機(jī)運動學(xué)模型

行間自行走的控制策略和農(nóng)機(jī)位置調(diào)整需要基于履帶式農(nóng)機(jī)的運動學(xué)模型[5]。如圖1 所示為履帶式農(nóng)機(jī)運動學(xué)模型，分別建立全局地面坐標(biāo)系XOY和農(nóng)機(jī)車體坐標(biāo)系xoy，農(nóng)機(jī)車體坐標(biāo)系位于農(nóng)機(jī)車體中心處。y軸方向為農(nóng)機(jī)前進(jìn)方向。農(nóng)機(jī)行進(jìn)中轉(zhuǎn)向時，農(nóng)機(jī)以平面內(nèi)一點作為其轉(zhuǎn)動瞬心，記為點Q。農(nóng)機(jī)中心點o處到點Q的連線距離即為轉(zhuǎn)向半徑R，農(nóng)機(jī)繞點Q轉(zhuǎn)動的速度即為轉(zhuǎn)向角速度ω。

圖1 履帶式農(nóng)機(jī)運動學(xué)模型

對履帶式農(nóng)機(jī)的運動學(xué)模型作如下假設(shè)：①農(nóng)機(jī)時刻處在平面上運動且阻力系數(shù)固定；②兩側(cè)履帶在均勻低速轉(zhuǎn)向時無滑移現(xiàn)象出現(xiàn)；③兩側(cè)履帶完全相同且均不影響行駛軌跡；④農(nóng)機(jī)的中心點o視為實際農(nóng)機(jī)質(zhì)心；⑤履帶式農(nóng)機(jī)轉(zhuǎn)向時忽略離心力和轉(zhuǎn)向角速度ω的變化影響[6]。當(dāng)農(nóng)機(jī)以Q為轉(zhuǎn)動瞬心，R為轉(zhuǎn)向半徑時，其左右兩側(cè)驅(qū)動輪速度、兩側(cè)履帶速度和農(nóng)機(jī)運行速度、轉(zhuǎn)向角速度、轉(zhuǎn)向半徑的關(guān)系表示為式（1）-（5）。

其中，ωR、ωL分別為左右兩側(cè)驅(qū)動輪的角速度，r為驅(qū)動輪半徑，vR、vL分別為左右兩側(cè)履帶的行駛速度，ω為農(nóng)機(jī)繞點Q的轉(zhuǎn)向角速度，v為履帶式農(nóng)機(jī)車體中心o點的線速度，L為農(nóng)機(jī)車體寬度，R為農(nóng)機(jī)轉(zhuǎn)向半徑。分析農(nóng)機(jī)的不同行駛狀態(tài)，當(dāng)vR與vL相等，即農(nóng)機(jī)直線行駛時，轉(zhuǎn)向半徑視為無窮大；當(dāng)vR與vL大小相等方向相反時，即農(nóng)機(jī)處于原地差速轉(zhuǎn)向狀態(tài)，轉(zhuǎn)向半徑為零，農(nóng)機(jī)轉(zhuǎn)動瞬心點Q與農(nóng)機(jī)中心點o重合；當(dāng)vR與vL不相等時，農(nóng)機(jī)繞轉(zhuǎn)動瞬心點Q以任意R作為轉(zhuǎn)向半徑進(jìn)行轉(zhuǎn)向[7]。

農(nóng)機(jī)轉(zhuǎn)向角速度為ω，則在Δt時間內(nèi)農(nóng)機(jī)運動的弧長記為E，通過弧長角度公式將農(nóng)機(jī)運動的弧長轉(zhuǎn)化為農(nóng)機(jī)在Δt時間內(nèi)轉(zhuǎn)過的角度n，其與左右兩側(cè)履帶行駛速度的關(guān)系可表示為式（6）-（7）：

目前履帶類車輛常有三種差速轉(zhuǎn)向方式[8]，該文選擇獨立式轉(zhuǎn)向方式，該轉(zhuǎn)向方式對功率的需求小于中心差速式轉(zhuǎn)向和外側(cè)提速式轉(zhuǎn)向。其原理是農(nóng)機(jī)轉(zhuǎn)向過程中，靠近轉(zhuǎn)動瞬心點Q側(cè)履帶速度降低，遠(yuǎn)離轉(zhuǎn)動瞬心點Q側(cè)履帶速度保持不變。

2 車身位置檢測策略

目前廣泛采用非接觸式距離傳感器有激光測距、紅外測距、超聲波測距；其中紅外測距傳感器容易受到光強(qiáng)影響，且范圍較小，在復(fù)雜的田間環(huán)境易受干擾；激光測距精度高但是結(jié)構(gòu)復(fù)雜，成本較高，適合于高精準(zhǔn)度運行的智能巡檢機(jī)器人；超聲波測距方向性好，穿透力強(qiáng)，超聲波傳感器防水防污性能強(qiáng)，在復(fù)雜的作業(yè)環(huán)境下仍能保持較優(yōu)水準(zhǔn)[9-11]。

農(nóng)機(jī)在田間作業(yè)時，傳感器傳輸?shù)男盘柍Ｊ馨惭b位置、農(nóng)機(jī)自身噪音或者環(huán)境因素變化的影響，超聲波傳感器輸出距離信號存在較大誤差，需要對超聲波測得的距離信號進(jìn)行預(yù)補(bǔ)償處理，以保證超聲波傳感器輸出的距離信號更加貼近實際距離?；谙鄬φ`差最小二乘法對超聲波距離信號進(jìn)行處理。

根據(jù)最小二乘擬合的數(shù)學(xué)定理[12]，將超聲波測量值與實際值作差，選擇相對誤差進(jìn)行擬合計算，對距離測量值與實際值的線性關(guān)系表示如下：

測量的相對誤差通過最小二乘法公式表達(dá)如下，其中n為測量距離值的采樣次數(shù)，在測量值中任取兩組對應(yīng)數(shù)據(jù)建立方程組求取M、N值：

由于超聲波傳感器的回聲測距原理，即超聲波存在測量死區(qū)，通過實驗測得超聲波傳感器測量死區(qū)為0至26 cm，所以超聲波測距實驗選定在27 cm 至50 cm 之間采樣。實驗測距結(jié)果如表1 所示。

表1 超聲波測距采樣值

將表中距離測量值與實際值代入擬合公式（9）、（10）中，解得M=1.077 0、N=-4.070 8，則實際距離值和超聲波測量距離值的關(guān)系按式（11）擬合：

通過表1 對比最小二乘擬合前的相對誤差值與最小二乘擬合后的相對誤差值，處理后的超聲波測量值準(zhǔn)確度和穩(wěn)定度有較為明顯的改善。

利用傳感器分別對車右前側(cè)、左前側(cè)、右后側(cè)、左后側(cè)的距離進(jìn)行檢測，且超聲波的安裝位置到車體最外側(cè)的距離需大于超聲波自身測量死區(qū)，以保證超聲波工作在正常測距范圍內(nèi)。圖2 所示為通過超聲波測量距離值對農(nóng)機(jī)行駛航向角偏差進(jìn)行分析計算示意圖。

圖2 中，a為車身左前側(cè)測量的距離值，b為左后側(cè)測量的距離值，c為農(nóng)機(jī)長度，θ為農(nóng)機(jī)車體坐標(biāo)系y軸與全局地面坐標(biāo)系Y軸之間的夾角，即農(nóng)機(jī)相對于行間直線行駛時的航向角偏差值。根據(jù)梯形幾何關(guān)系得到兩者關(guān)系公式，如式（12）所示：

圖2 航向角偏差計算示意圖

如圖3 所示，車體中心位置垂直于兩側(cè)農(nóng)作物種植行的直線距離作為農(nóng)機(jī)距兩側(cè)農(nóng)作物的距離d1，當(dāng)農(nóng)機(jī)在行間中心線正常行駛時，存在幾何關(guān)系：a=b=d1，當(dāng)農(nóng)機(jī)存在航向角偏差和位置偏差時，根據(jù)幾何關(guān)系有：

圖3 位置偏差計算示意圖

式（16）利用車身前后四個超聲波傳感器的測量值計算農(nóng)機(jī)作業(yè)時，將車身航向角偏差θ和車身相較于行間中心線的位置偏差d作為下文模糊控制算法的輸入量。

3 自行走模糊控制策略

模糊控制法利用模糊數(shù)學(xué)的基本思想和理論，在分析復(fù)雜多變環(huán)境下的系統(tǒng)時，變量往往難以用傳統(tǒng)控制理論描述，因此引入模糊控制理論來簡化系統(tǒng)的動態(tài)分析與控制，其能夠效仿該領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗和策略，智能決策能力遠(yuǎn)超傳統(tǒng)控制理論。一個模糊控制器通常包含模糊化、模糊決策、解模糊化[13-14]。

航向角偏差θ、位置偏差d與行間行駛中心線的位置關(guān)系大致有圖4 所示的幾種情況。規(guī)定當(dāng)車體位置偏差在行間中心線左側(cè)時，位置偏差d為負(fù)值；當(dāng)車體位置偏差在行間中心線右側(cè)時，位置偏差d為正值。車頭行駛方向指向左前方時，航向角偏差θ為負(fù)值；車頭行駛方向指向右前方時，航向角偏差θ為正值。圖4（a）表示位置偏差為負(fù)，航向角偏差為0；圖4（e）表示位置偏差為0，航向角偏差為負(fù)；圖4（i）表示位置偏差為正，航向角偏差為正。

圖4 航向角偏差、位置偏差示意圖

模糊控制規(guī)則的建立基于人工駕駛農(nóng)機(jī)的操縱經(jīng)驗，其建立規(guī)則應(yīng)該符合實際操縱方式：當(dāng)車體位置偏差d、航向角偏差θ與行間中心線偏差較大時，應(yīng)盡快調(diào)整方向，防止農(nóng)機(jī)駛?cè)雰蓚?cè)作物中；當(dāng)車體位置偏差d、航向角偏差θ與行間中心線偏差較小時，對于消除偏差和農(nóng)機(jī)行駛穩(wěn)定性要兼顧處理。該模糊控制器輸出參數(shù)為農(nóng)機(jī)轉(zhuǎn)向角n，式（17）為三者的模糊關(guān)系：

式中，δ為模糊控制器的修正因子，消除位置偏差和航向角偏差的側(cè)重不同，對于行間行駛農(nóng)機(jī)，應(yīng)更加關(guān)注位置偏差的修正，因此δ的取值應(yīng)適當(dāng)加大。

該模糊控制系統(tǒng)是一個雙輸入單輸出的模糊控制器；根據(jù)控制過程相關(guān)專家經(jīng)驗對輸入輸出進(jìn)行量化并總結(jié)出7×7 條模糊語言規(guī)則，其模糊控制規(guī)則見表2：

表2 模糊控制規(guī)則表

1）航向角偏差θ

基本論域：[-30°,30°]；

量化等級：{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6}；

量化系數(shù)：Kθ=6/30=0.2；

2）位置偏差d

基本論域：[-30 cm,30 cm]；

量化等級：{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6}；

量化系數(shù)：Kd=6/30=0.2；

3）轉(zhuǎn)向角n

基本論域：[-30°,30°]；

量化等級：{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6}；

量化系數(shù)：Kn=6/30=0.2。

根據(jù)所建立的模糊控制規(guī)則表，此系統(tǒng)內(nèi)三個變量位置偏差、航向角偏差和轉(zhuǎn)向角的模糊集合為{負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大}={NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB}。轉(zhuǎn)向角n的Gauss 隸屬度函數(shù)如圖5 所示。

圖5 轉(zhuǎn)向角n隸屬度函數(shù)

采用面積重心法進(jìn)行解模糊，面積重心法是取隸屬度函數(shù)曲線與橫坐標(biāo)圍成面積的重心，作為模糊推理的最終輸出值，相較于其他解模糊化方法，面積重心法具有更平滑的輸出推理控制。即使對應(yīng)于輸入信號的微小變化，輸出也會發(fā)生變化。其數(shù)學(xué)表達(dá)式如式（18）所示：

當(dāng)農(nóng)機(jī)位置偏差d=-6 且航向角偏差θ=-6°時，轉(zhuǎn)向角n=5.09°。在對基本論域進(jìn)行量化等級后，在[-6,6]的范圍內(nèi)調(diào)節(jié)航向角偏差和位置偏差，即可通過解模糊推理獲取。

4 自行走控制系統(tǒng)的運動仿真

利用Matlab 對農(nóng)機(jī)行間自行走模糊控制算法進(jìn)行仿真驗證，仿真時設(shè)定將y=x的第一象限角平分線作為行間自行走的中心線即預(yù)定行駛路徑，仿真的初始位置設(shè)為（0,0）處，y＞x部分作為行間中心線左側(cè)，y＜x部分作為行間中心線右側(cè)。

圖6 的（a）-（c）為農(nóng)機(jī)車身位置偏差d和航向角偏差θ幾種典型取值下的運動仿真模擬。

圖6 農(nóng)機(jī)行間自行走運動仿真

結(jié)合式（17）的模糊函數(shù)表達(dá)式可知，農(nóng)機(jī)行間自行走策略以消除農(nóng)機(jī)車身位置偏差為主，δ的取值適當(dāng)選擇較大。當(dāng)位置偏差和航向角偏差均處于正大NB 或負(fù)大PB 時，農(nóng)機(jī)需要快速進(jìn)行行間車身位置調(diào)整，此時電動農(nóng)機(jī)需要較大的轉(zhuǎn)向角n，根據(jù)文中建立的模型和公式，此時農(nóng)機(jī)左右兩側(cè)的履帶速度差增大以向農(nóng)機(jī)提供更大的轉(zhuǎn)向角度。當(dāng)位置偏差處于正小NS 或負(fù)小PS 但航向角偏差處于正大NB或負(fù)大PB 時，此時農(nóng)機(jī)不需要過多的車身位置調(diào)整，只需要及時對航向角偏差進(jìn)行修正。當(dāng)農(nóng)機(jī)航向角偏差為零ZE 但存在位置偏差時，也應(yīng)該及時對農(nóng)機(jī)車身位置進(jìn)行調(diào)整。

5 自行走控制系統(tǒng)的硬件設(shè)計

設(shè)計的自行走控制系統(tǒng)安裝在小型電動履帶式農(nóng)機(jī)以便更好地將農(nóng)機(jī)與農(nóng)藝相結(jié)合，目前國內(nèi)的作物種植大多數(shù)采用寬窄行種植技術(shù)[15]，大多數(shù)通過寬窄行種植的農(nóng)作物其窄行寬度一般處于35～50 cm范圍內(nèi)，窄行不適宜行走，而寬行的寬度一般根據(jù)農(nóng)作物種植農(nóng)藝的不同大體在90～130 cm 之間。所采用農(nóng)機(jī)長160 cm，寬66 cm，高45 cm，選用橡膠履帶更適宜在復(fù)雜的田間環(huán)境行駛。

該農(nóng)機(jī)動力由48 V/800 W 無刷直流電機(jī)提供，電機(jī)驅(qū)動相較于傳統(tǒng)的燃油發(fā)動機(jī)驅(qū)動，無刷直流電機(jī)的結(jié)構(gòu)相對封閉，適宜在農(nóng)田等惡劣環(huán)境下使用。其額定電流為20 A，額定扭矩為5 N·m，額定轉(zhuǎn)速為25 r/s。根據(jù)式（19）力矩公式計算單個電機(jī)產(chǎn)生的力：

直流電機(jī)軸直徑約為0.008 m，則力臂為電機(jī)軸的半徑為0.008/2=0.004 m，根據(jù)式（19）得到單電機(jī)產(chǎn)生的力約為1 250 N，代入重力系數(shù)算得：1 250 N/(9.8 N/kg)≈128 kg，其農(nóng)機(jī)整體承受負(fù)載的質(zhì)量約為250 kg。

電動農(nóng)機(jī)采用58.2 Ah 的鉛酸蓄電池作為動力源。電機(jī)輸出功率計算如式（20）所示：

式（21）為電池放電，其中FAH 為電池放電時間，ZL 為電池放電電流值，NAH 為電池容量，0.85 為蓄電池放電效率，結(jié)合式（21）算得農(nóng)機(jī)田間作業(yè)最大行駛距離約為7.5 km：

圖7 所示為超聲波車身檢測系統(tǒng)電路圖。超聲波傳感器選擇DJLK-003 收發(fā)一體超聲波模塊，平面小角度測距，工作的溫度范圍為-15～+60 ℃，探頭具備一定的防塵防水等級，適用于潮濕、惡劣的測量環(huán)境。通過RS485 協(xié)議發(fā)送車身位置距離值，RS485總線抗共模干擾能力強(qiáng)，最大數(shù)據(jù)傳輸速率可達(dá)10 Mbps，設(shè)置不同從機(jī)地址可同時采集四組距離值。

圖7 超聲波車身檢測系統(tǒng)電路圖

農(nóng)機(jī)的行間自行走控制系統(tǒng)通過STM32 芯片對農(nóng)機(jī)車身距離值進(jìn)行解算后向電機(jī)驅(qū)動器發(fā)送調(diào)速電壓。由上文可知，農(nóng)機(jī)差速轉(zhuǎn)向方式選用獨立式差速轉(zhuǎn)向，因此通過減法電路與前進(jìn)電壓信號相減。行間作業(yè)時，由調(diào)速旋鈕電路持續(xù)向兩側(cè)電機(jī)驅(qū)動器輸出恒值為0～5.0 V 的調(diào)速電壓。當(dāng)農(nóng)機(jī)行駛位置偏離行間中心線時，主控芯片接收四組超聲波傳感器測量值后將位置偏差和航向角偏差作為輸入量，經(jīng)模糊解算后輸出農(nóng)機(jī)轉(zhuǎn)向角度，再根據(jù)轉(zhuǎn)向模型將-30°～30°農(nóng)機(jī)轉(zhuǎn)向角轉(zhuǎn)換為左右履帶的速度差值；通過STM32 的D/A 輸出0～2.4 V 的電壓值，與調(diào)速旋鈕電路輸出電壓值相減輸出至近轉(zhuǎn)動瞬心側(cè)的電機(jī)驅(qū)動器，單側(cè)履帶速度降低。其電路原理圖如圖8 所示。

圖8 行間自行走控制系統(tǒng)電路圖

如圖9 所示對農(nóng)機(jī)行間自行走控制系統(tǒng)進(jìn)行Multisim14.0 電路仿真，調(diào)速旋鈕電路采用10 kΩ的分壓變阻器向電機(jī)驅(qū)動器輸出0～5 V可調(diào)電壓信號控制農(nóng)機(jī)行間自行走時的前進(jìn)速度；STM32的DAC為電壓輸出模式，可直接作為信號源，利用兩個10 kΩ的分壓變阻器模擬雙路DAC 輸出0～2.4 V 差速轉(zhuǎn)向電壓信號。當(dāng)控制芯片通過解算判斷農(nóng)機(jī)需要轉(zhuǎn)向修正前進(jìn)方向時，PA4或PA5輸出一個轉(zhuǎn)向角度所對應(yīng)的電壓信號，經(jīng)過前級電壓跟隨電路后與調(diào)速旋鈕電路輸出的直行電壓信號通過LM358N 電壓減法電路相減，再將該電壓信號經(jīng)二級電壓跟隨電路輸出至電機(jī)驅(qū)動器，左右兩側(cè)電機(jī)驅(qū)動器根據(jù)雙路D/A 輸出的不同而形成電壓差值；一側(cè)電機(jī)驅(qū)動器驅(qū)動電壓降低，另一側(cè)電機(jī)驅(qū)動器驅(qū)動電壓不變，即近轉(zhuǎn)動瞬心側(cè)的速度降低，遠(yuǎn)轉(zhuǎn)動瞬心側(cè)速度不變，農(nóng)機(jī)修正車身偏差。仿真時PA5控制左轉(zhuǎn)向，PA4控制右轉(zhuǎn)向，調(diào)速旋鈕持續(xù)輸出3.0 V電壓信號模擬農(nóng)機(jī)前進(jìn)速度，當(dāng)PA5處DAC產(chǎn)生1.2 V模擬電壓信號時，向兩側(cè)電機(jī)驅(qū)動器分別輸出1.8 V 和2.97 V 電壓信號，左側(cè)電機(jī)轉(zhuǎn)速降低，右側(cè)電機(jī)轉(zhuǎn)速不變，農(nóng)機(jī)行駛路線向左側(cè)修正[16]。

圖9 Multisim14.0電路仿真圖

6 試驗及分析

上文分別對行間自行走模糊控制策略和自行走控制系統(tǒng)電路進(jìn)行仿真測試后，對農(nóng)機(jī)進(jìn)行田間實機(jī)測試。選擇在山西省大同市云州區(qū)黃花菜種植實驗基地實驗田進(jìn)行試驗，其寬行寬度約為1.3 m。黃花菜作為一種經(jīng)濟(jì)型作物，其采摘過程較為繁瑣，需要勞動者行走在行間進(jìn)行采摘。

通過對人工黃花菜采摘作業(yè)的研究獲得最佳農(nóng)機(jī)行駛速度約為0.83 m/s，在此速度下農(nóng)機(jī)進(jìn)行單趟距離為500 m 的采摘作業(yè)，耗時約為10 min，則20 min即可完成雙人4行黃花菜采摘，其效率約為5 min/行；對比人工步行采摘，雙人可同時采摘4 行黃花菜，但此時人工采摘步行速度約為0.3 m/s，則在人工步行采摘模式下，單趟距離為500 m 的采摘作業(yè)耗時為30 min，其效率約為7.5 min/行。通過試驗得：采用農(nóng)機(jī)行間自行走對黃花菜進(jìn)行采摘時效率提高約30%，小型電動農(nóng)機(jī)的使用不僅不會對作物和土地造成較大破壞，還大幅度減輕農(nóng)民的勞動壓力，優(yōu)化農(nóng)民的工作條件等[17]。

如圖10 和11 所示為單次黃花菜采摘作業(yè)時四個傳感器的距離采樣值，其中Echo1、Echo2、Echo3、Echo4 分別為左前側(cè)、左后側(cè)、右前側(cè)、右后側(cè)的超聲波傳感器距離采樣值；圖12 為傳輸至電機(jī)驅(qū)動器的左側(cè)調(diào)速電壓Vleft和右側(cè)調(diào)速電壓Vright的曲線。傳感器測量值受復(fù)雜外界環(huán)境干擾，對于農(nóng)機(jī)行駛姿態(tài)和路徑的判斷困難，位置偏差和航向角偏差都較大時，農(nóng)機(jī)會對路徑進(jìn)行修正，且此時調(diào)速電壓變化幅度也較大，以便快速修正，在距離采樣值波動幅度不大的情況下默認(rèn)為行間復(fù)雜的作業(yè)環(huán)境因素干擾。試驗結(jié)果表明：在500 m 的無干預(yù)農(nóng)機(jī)自行走作業(yè)測試中，農(nóng)機(jī)位置基本位于行中心線上。

圖10 左側(cè)前后傳感器距離采樣值

圖11 右側(cè)前后傳感器距離采樣值

圖12 左右電機(jī)驅(qū)動器調(diào)速電壓值

7 結(jié)論

該文所設(shè)計的基于超聲波測距的電動農(nóng)機(jī)行間自行走策略旨在優(yōu)化諸如黃花菜采摘等人工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)采摘方式，農(nóng)機(jī)的智能化極大程度減輕農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的勞動強(qiáng)度。通過距離傳感器和微控制器實時對農(nóng)機(jī)行間行駛姿態(tài)進(jìn)行判斷和修正，即使在復(fù)雜多變的田間環(huán)境下實機(jī)試驗，在不需要人為駕駛干預(yù)的情況下保證農(nóng)機(jī)沿著行間道路行駛，解決了在大型農(nóng)機(jī)無法進(jìn)入田間作業(yè)時僅能依靠人力進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的現(xiàn)狀，未來可對該款農(nóng)機(jī)進(jìn)行多種改裝后，使其可承擔(dān)農(nóng)作物采摘、行間載人及農(nóng)產(chǎn)品運輸、行間植保噴藥等任務(wù)。