王梓耘,李文彬,徐道春,白效鵬,郭朋

摘要：針對(duì)城市內(nèi)的小型復(fù)雜草坪環(huán)境，提升草坪維護(hù)工作的全面化及智能化水平，提出一種草坪維護(hù)機(jī)器人，設(shè)計(jì)其整體控制系統(tǒng)與平臺(tái)結(jié)構(gòu)，并采用模塊化的方式實(shí)現(xiàn)草坪維護(hù)的功能。該平臺(tái)采用后兩輪差速式四輪底盤(pán)結(jié)構(gòu)，具有更好的行駛靈活性。為實(shí)現(xiàn)機(jī)器人平臺(tái)的精確控制，使其按照預(yù)期設(shè)定的指令行進(jìn)，在對(duì)運(yùn)動(dòng)模型進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)分析的基礎(chǔ)上，采用增量式PID控制算法實(shí)現(xiàn)速度閉環(huán)控制。對(duì)機(jī)器人平臺(tái)設(shè)置直線行駛與旋轉(zhuǎn)角度測(cè)試，測(cè)試結(jié)果顯示機(jī)器人采用速度閉環(huán)控制方式在0.5 m/s的速度下直行3 m產(chǎn)生的平均豎直與水平誤差均小于3 cm，在0.5 rad/s的旋轉(zhuǎn)角速度下旋轉(zhuǎn)45°、90°、180°角度平均誤差均小于2°，驗(yàn)證了增量式PID控制算法的可行性。根據(jù)測(cè)試結(jié)果選定草坪維護(hù)機(jī)器人的具體行駛參數(shù)，為后續(xù)實(shí)現(xiàn)草坪的全自動(dòng)維護(hù)工作提供了技術(shù)支持。

關(guān)鍵詞：草坪維護(hù)；模塊化；平臺(tái)設(shè)計(jì)；運(yùn)動(dòng)學(xué)分析；PID控制

中圖分類號(hào)：S776.2;S776.4文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1006-8023（2024）03-0178-06

Design and Motion Control Experimental of Lawn Maintenance Robot

WANG Ziyun， LI Wenbin*， XU Daochun， BAI Xiaopeng， GUO Peng

（School of Technology， Beijing Forestry University， Beijing 100083， China）

Abstract：In order to enhance the comprehensive and intelligent level of lawn maintenance work in small and complex urban environments， a lawn maintenance robot was proposed in this paper. The overall control system and platform structure were designed， with a modular approach employed to implement lawn maintenance functionalities. The platform was equipped with a four-wheel chassis utilizing a differential-drive mechanism， thereby providing superior maneuverability. To achieve precise control of the robot platform and ensure it adhere to the designated instructions， based on the kinematic analysis of the motion model， an incremental PID control algorithm was used to realize the speed closed-loop control. Straight-line and rotational angle tests were conducted on the robot platform， revealing that under a velocity closed-loop control system， the robot maintained an average vertical and horizontal error of less than 3 cm while traveling 3 meters at a speed of 0.5 m/s. At a rotational speed of 0.5 rad/s， the robot exhibited an average error of less than 2° when rotating at angles of 45°， 90°， and 180°， confirming the feasibility of the incremental PID control algorithm. Based on the test results， specific operational parameters for the lawn maintenance robot were selected， providing technical support for the subsequent realization of fully automated lawn maintenance tasks.

Keywords：Lawn maintenance; modular; platform design; kinematic analysis; PID control

0引言

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和社會(huì)的進(jìn)步，人們對(duì)綠化工作更加重視，而草坪在美化環(huán)境、固土護(hù)坡和凈化空氣等方面也扮演著越來(lái)越重要的角色，因此，草坪的維護(hù)需求也在不斷增加[1]。面向城市環(huán)境的草坪維護(hù)，主要集中于私家別墅的草坪、小區(qū)綠化帶草坪和校園內(nèi)草坪等，而在國(guó)內(nèi)，大多數(shù)草坪的維護(hù)工作仍然采用傳統(tǒng)的人工操控機(jī)器的方式，此方式工作強(qiáng)度大、時(shí)間成本高、環(huán)境污染嚴(yán)重，且容易引起人員受傷[2]，利用機(jī)器人代替人工的方式可以減少人力消耗，提升效率，降低人員受傷風(fēng)險(xiǎn)[3]。

目前，城市草坪維護(hù)領(lǐng)域的成熟產(chǎn)品普遍仍然停留在低智能化的階段，作業(yè)方式通常為埋設(shè)可通電導(dǎo)線以圍成封閉的工作區(qū)域，機(jī)器人接近邊界線時(shí)自動(dòng)轉(zhuǎn)向離開(kāi)邊界區(qū)域，確保在指定區(qū)域內(nèi)工作。此方式有很強(qiáng)的局限性，并且會(huì)因重復(fù)工作而造成能源浪費(fèi)的問(wèn)題[4]。為解決此問(wèn)題并且提升草坪維護(hù)機(jī)器人的智能化水平，現(xiàn)有研究利用不同的傳感檢測(cè)技術(shù)（如GPS定位、視覺(jué)和激光技術(shù)等）測(cè)試機(jī)器人在草坪環(huán)境中的自主導(dǎo)航定位效果[5]。

然而，目前國(guó)內(nèi)外有針對(duì)大面積草坪的較大型自動(dòng)維護(hù)設(shè)備[6]，這些裝備不適用于日益發(fā)展的城市口袋公園、別墅和家庭庭院等小面積不規(guī)則的草坪。小型草坪環(huán)境復(fù)雜、障礙物較多，主要是花草和設(shè)施密集[7]。面向此環(huán)境，GPS定位會(huì)因樹(shù)木等高大障礙物遮擋而影響穩(wěn)定性[8]，視覺(jué)技術(shù)中的相機(jī)在極端天氣下會(huì)因光線和大氣條件的影響失準(zhǔn)[9]。鑒于以上問(wèn)題，基于激光雷達(dá)的導(dǎo)航定位方法成為更可靠的方案。

同時(shí)，在城市內(nèi)的草坪維護(hù)任務(wù)中，大多數(shù)只對(duì)草坪進(jìn)行單一化的整體修剪，并未涉及雜草根除、打洞通氣等全面維護(hù)措施，這會(huì)導(dǎo)致二次生長(zhǎng)的雜草競(jìng)爭(zhēng)奪取太陽(yáng)光照以及草坪生長(zhǎng)所需空氣、水分和養(yǎng)料不足等問(wèn)題[10]，不利于草坪的健康與美觀。

基于上述情況，本研究設(shè)計(jì)了一款草坪維護(hù)機(jī)器人，主要探究其底盤(pán)平臺(tái)設(shè)計(jì)及運(yùn)動(dòng)控制問(wèn)題，使其具備小型化及高智能化的特點(diǎn)，滿足城市小面積且障礙物較多的復(fù)雜草坪維護(hù)需求。同時(shí)，通過(guò)模塊化設(shè)計(jì)的方式[11]，將草坪修剪、雜草根除和打洞通氣等功能分別設(shè)計(jì)為獨(dú)立的應(yīng)用任務(wù)模塊，并安裝于平臺(tái)中工作，從而提升草坪維護(hù)機(jī)器人的多功能性與靈活性，實(shí)現(xiàn)全面草坪維護(hù)的功能。

1草坪維護(hù)機(jī)器人設(shè)計(jì)

1.1 總體控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

本研究中的草坪維護(hù)機(jī)器人平臺(tái)是一個(gè)完整的機(jī)電系統(tǒng)，需要在機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，融合運(yùn)動(dòng)控制、建圖定位和路徑規(guī)劃等多項(xiàng)技術(shù)，并增添草坪維護(hù)的應(yīng)用任務(wù)模塊?；诖斯δ苄枨螅瓿刹萜壕S護(hù)機(jī)器人的總體控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)，此平臺(tái)在機(jī)器人本體的基礎(chǔ)上，總體控制系統(tǒng)包括主控系統(tǒng)、傳感器模塊、運(yùn)動(dòng)執(zhí)行模塊、遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)、動(dòng)力系統(tǒng)及應(yīng)用任務(wù)模塊等，草坪維護(hù)機(jī)器人的總體控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)如圖1所示。

主控制系統(tǒng)包括上位機(jī)Jatson Nano主開(kāi)發(fā)板與下位機(jī)STM32多功能控制板，上位機(jī)負(fù)責(zé)自主導(dǎo)航算法的運(yùn)行，下位機(jī)負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)控制，上下位機(jī)通過(guò)串口通信完成機(jī)器人的綜合控制；傳感器模塊以激光雷達(dá)為主傳感器，負(fù)責(zé)采集外界草坪環(huán)境信息及機(jī)器人平臺(tái)自身的位姿數(shù)據(jù)，為后續(xù)自主導(dǎo)航提供必要的數(shù)據(jù)信息；運(yùn)動(dòng)執(zhí)行模塊接收STM32的運(yùn)動(dòng)控制指令，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的精確控制；動(dòng)力系統(tǒng)采用鋰電池供電為機(jī)器人平臺(tái)提供動(dòng)力。

應(yīng)用任務(wù)模塊采用模塊化設(shè)計(jì)的方式，將草坪維護(hù)的各個(gè)子任務(wù)設(shè)計(jì)為相應(yīng)的獨(dú)立模塊，安裝在平臺(tái)中工作。此設(shè)計(jì)方式中的各模塊可以輕松地進(jìn)行替換與升級(jí)，增強(qiáng)草坪維護(hù)工作的靈活性。目前應(yīng)用任務(wù)模塊包括草坪修剪模塊、雜草清除模塊，其中，草坪修剪模塊采用直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)刀具旋轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)草坪的整體修剪，雜草清除模塊采用機(jī)械臂帶動(dòng)除雜草旋切鉆實(shí)現(xiàn)雜草的根除。后續(xù)平臺(tái)還會(huì)添加打洞通氣模塊、澆水施肥模塊等，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)的多功能化及草坪維護(hù)的全面化。

1.2平臺(tái)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

基于上述整體控制系統(tǒng)，進(jìn)行草坪維護(hù)機(jī)器人平臺(tái)的機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。本平臺(tái)在機(jī)器人本體的基礎(chǔ)上，為保證在草坪中具備良好的移動(dòng)行走功能，采用后兩輪差速驅(qū)動(dòng)式四輪底盤(pán)結(jié)構(gòu)，即后兩輪采用輪轂電機(jī)，實(shí)現(xiàn)差速驅(qū)動(dòng)；前兩輪采用萬(wàn)向輪，主要用于輔助移動(dòng)、轉(zhuǎn)向以及支撐機(jī)體。此方式保證機(jī)器人具有最小的轉(zhuǎn)彎半徑，在發(fā)生意外情況時(shí)，可以迅速對(duì)草坪維護(hù)機(jī)器人進(jìn)行復(fù)位[12]。同時(shí)搭載上述控制系統(tǒng)及草坪維護(hù)應(yīng)用模塊。平臺(tái)總體結(jié)構(gòu)模型如圖2所示，根據(jù)結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行機(jī)器人平臺(tái)實(shí)物搭建，實(shí)物如圖3所示。

2草坪維護(hù)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制分析

2.1兩輪差速驅(qū)動(dòng)運(yùn)動(dòng)學(xué)分析

本研究中的草坪維護(hù)機(jī)器人平臺(tái)，采用兩輪差速驅(qū)動(dòng)的方式，即通過(guò)獨(dú)立調(diào)節(jié)左右兩驅(qū)動(dòng)輪的不同速度，控制機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)。若左右兩驅(qū)動(dòng)輪的速度相同，則機(jī)器人做直線運(yùn)動(dòng)前進(jìn)或后退；若左右兩驅(qū)動(dòng)輪的速度不同，則機(jī)器人實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)向操作[13]。兩輪差速底盤(pán)運(yùn)動(dòng)模型如圖4所示。

運(yùn)動(dòng)模型圖4中各參數(shù)代表：W為2個(gè)驅(qū)動(dòng)輪的距離，m；VX為機(jī)器人在O點(diǎn)的目標(biāo)前進(jìn)速度，前進(jìn)為正，m/s；VZ為機(jī)器人繞O點(diǎn)的目標(biāo)旋轉(zhuǎn)速度，逆時(shí)針為正，rad/s；VL、VR為機(jī)器人左右輪速度前進(jìn)為正，m/s；R為機(jī)器人同時(shí)前進(jìn)和旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生的轉(zhuǎn)彎半徑，m；AL、AM、AR為機(jī)器人左輪、O點(diǎn)、右輪在一定時(shí)間t內(nèi)走過(guò)的路徑，m；θ為機(jī)器人在一定時(shí)間t內(nèi)旋轉(zhuǎn)的角度，rad?；诖诉\(yùn)動(dòng)模型，進(jìn)行兩輪差速式機(jī)器人底盤(pán)的運(yùn)動(dòng)學(xué)分析。

由速度對(duì)時(shí)間的積分等于路程得

AL=VL×t

AM=VM×t

AR=VR×t。（1）

由弧長(zhǎng)除以半徑等于弧度得

θ=ALR-W2=AMR=ARR+W2。（2）

θ=VL×tR-W2=Vx×tR=VR×tR+W2 。（3）

解算后可得運(yùn)動(dòng)學(xué)逆解公式，已知目標(biāo)速度Vx、Vz求驅(qū)動(dòng)輪的目標(biāo)速度VL、VR

VL=Vx-W2×Vz。（4）

VR=Vx+W2×Vz。（5）

同時(shí)得運(yùn)動(dòng)學(xué)正解公式，已知驅(qū)動(dòng)輪的當(dāng)前速度VL、VR求當(dāng)前機(jī)器人的實(shí)時(shí)速度Vx、Vz

Vx=VL+VR2。（6）

Vz=VR-VLW。（7）

2.2PID閉環(huán)控制

草坪維護(hù)機(jī)器人在草坪環(huán)境工作中，會(huì)面臨越過(guò)小型障礙物、打滑、顛簸和空轉(zhuǎn)等非正常運(yùn)行情況，使機(jī)器人平臺(tái)無(wú)法按預(yù)期的方式行進(jìn)[14]。為保證輪轂電機(jī)處于穩(wěn)定可控的狀態(tài)，達(dá)到期望的輪速控制，本研究采用PID控制器進(jìn)行閉環(huán)控制調(diào)節(jié)[15-17]。PID控制器分為模擬控制器和數(shù)字控制器，相較于模擬控制器，數(shù)字控制器具有更高的精度，更大的靈活性，更好的穩(wěn)定性。數(shù)字式PID控制器可以表示為[18]

u（k）=kpek+ki∑kj=0ej+kd（ek-ek-1）。（8）

式中：ek為k時(shí)刻給定值與實(shí)際輸出值的差值；kp作用為放大控制偏差，使控制器的調(diào)節(jié)速度加快，但系統(tǒng)的超調(diào)量會(huì)隨之增大；ki作用為消除穩(wěn)態(tài)誤差；kd作用為預(yù)判誤差變化，對(duì)系統(tǒng)提前施加一個(gè)控制量，從而改善穩(wěn)定性。

數(shù)字式PID控制算法分為位置式PID和增量式PID。其中，位置式PID為全量輸出方式，通過(guò)將當(dāng)前誤差值與過(guò)去的誤差值進(jìn)行累積來(lái)計(jì)算輸出，這種累積導(dǎo)致誤差隨時(shí)間增長(zhǎng)，可能會(huì)放大計(jì)算錯(cuò)誤的影響并導(dǎo)致一定的超調(diào)。而增量式PID只輸出增量，不需要累積偏差，運(yùn)算量小，實(shí)時(shí)性更好[19]，增量式PID控制算法通過(guò)解算后可得增量Δu（k）為[20]

Δu（k）=u（k）-u（k-1）=kp（ek-ek-1）+kiek+

kd（ek-2ek-1+ek-2）。（9）

式中：ek代表本次偏差；ek-1代表上一次偏差；ek-2代表上兩次偏差，通過(guò)此公式可得出，增量式PID控制算法的偏差只需要累積3次的偏差量，動(dòng)態(tài)響應(yīng)更快，穩(wěn)定性更強(qiáng)。因此本研究采用增量式PID控制算法，利用增量Δu（k）調(diào)節(jié)PWM輸出信號(hào)，以控制電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)，使其趨于設(shè)定轉(zhuǎn)速，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制以成功執(zhí)行預(yù)期速度指令[21]，PID控制系統(tǒng)圖如圖5所示。

2.3運(yùn)行試驗(yàn)

本研究為了確保草坪維護(hù)機(jī)器人按照指令行駛與準(zhǔn)確定位，需要精確控制其行駛距離和轉(zhuǎn)動(dòng)角度。據(jù)此，在北京林業(yè)大學(xué)綠化帶草坪針對(duì)機(jī)器人的直行與旋轉(zhuǎn)進(jìn)行試驗(yàn)，通過(guò)電腦端下達(dá)控制指令，設(shè)定行駛距離、前行速度和旋轉(zhuǎn)角度等參數(shù)并測(cè)量真實(shí)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，測(cè)試機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制效果。

2.3.1直線行駛測(cè)試

為對(duì)比位置式PID控制算法與增量式PID控制算法的控制調(diào)節(jié)效果，以及選擇合適的運(yùn)動(dòng)行駛參數(shù)，分別設(shè)置直線行駛試驗(yàn)。

位置式PID實(shí)現(xiàn)位置閉環(huán)控制：同一速度但不同距離的直線行駛試驗(yàn)。

增量式PID實(shí)現(xiàn)速度閉環(huán)控制：同一距離但不同速度的直線行駛試驗(yàn)。

其中，不同距離測(cè)試時(shí)，設(shè)置前行速度均為0.5 m/s；不同速度測(cè)試時(shí)，設(shè)置前行距離均為3 m。每組設(shè)置5次試驗(yàn)，共計(jì)50次試驗(yàn)，測(cè)量豎直誤差與水平誤差結(jié)果并取平均值。不同距離的直線前行結(jié)果見(jiàn)表1和圖6，不同速度的直線前行結(jié)果見(jiàn)表2和圖7。

豎直方向?yàn)闄C(jī)器人前行方向，其誤差除環(huán)境因素外，主要源于機(jī)器人在啟停變速過(guò)程中產(chǎn)生的加速度。在位置閉環(huán)控制中，此加速度會(huì)導(dǎo)致更嚴(yán)重的超調(diào)現(xiàn)象，因此其誤差會(huì)大于速度閉環(huán)控制。試驗(yàn)結(jié)果印證了這一點(diǎn)，前行速度為0.5 m/s，前行距離為3 m時(shí)，采用速度閉環(huán)控制產(chǎn)生的誤差小于位置閉環(huán)控制。

同時(shí)從試驗(yàn)結(jié)果看出，隨著距離和速度的增加，誤差均呈遞增趨勢(shì)，但在位置閉環(huán)控制中，遞增趨勢(shì)更為明顯。由于草坪環(huán)境并非完全平坦，位置式PID控制算法全量輸出的方式導(dǎo)致偏差值一直累積，運(yùn)行過(guò)程中的環(huán)境因素影響會(huì)放大控制輸出的波動(dòng)，影響了穩(wěn)定性。

同時(shí)試驗(yàn)證明，在相同的行駛距離中，不同速度會(huì)引發(fā)不同程度的誤差。過(guò)高的速度設(shè)定會(huì)使誤差顯著增加，過(guò)低的速度設(shè)定會(huì)降低任務(wù)完成效率，此外，低速情況下速度閉環(huán)控制也會(huì)出現(xiàn)調(diào)速不均勻的情況，導(dǎo)致誤差并未降低，因此需要設(shè)定適當(dāng)?shù)哪繕?biāo)速度平衡誤差和執(zhí)行效率之間的關(guān)系。本研究最終選用0.5 m/s的設(shè)定速度，此工作速度下直線前行3 m產(chǎn)生的平均豎直誤差與水平誤差均小于3 cm，誤差處于可接受范圍內(nèi)，可以滿足實(shí)際的工作需求。

2.3.2旋轉(zhuǎn)角度測(cè)試

針對(duì)草坪維護(hù)機(jī)器人的旋轉(zhuǎn)角度進(jìn)行測(cè)試，設(shè)置旋轉(zhuǎn)角速度為0.5 rad/s。為模擬草坪維護(hù)機(jī)器人實(shí)際工作中的旋轉(zhuǎn)需求，分別對(duì)旋轉(zhuǎn)角度45°、90°、180°進(jìn)行各5次試驗(yàn)，并對(duì)結(jié)果取均值進(jìn)行分析，試驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3。

試驗(yàn)結(jié)果表明，隨著旋轉(zhuǎn)角度的增加，旋轉(zhuǎn)誤差呈現(xiàn)遞增趨勢(shì)。然而，當(dāng)旋轉(zhuǎn)角度較小時(shí)，誤差也相對(duì)較大。這是因?yàn)樵谛〗嵌刃D(zhuǎn)時(shí)，運(yùn)動(dòng)過(guò)程較短，變速過(guò)程所占比例較大，從而導(dǎo)致誤差的增加。由表3數(shù)據(jù)可知，草坪維護(hù)機(jī)器人平臺(tái)在旋轉(zhuǎn)角度45°、90°、180°的情況下，角度平均誤差均小于2°，誤差處于可接受范圍內(nèi)，可以滿足實(shí)際的工作需求。

3結(jié)論

1）設(shè)計(jì)了一款面向城市內(nèi)小型復(fù)雜草坪環(huán)境的草坪維護(hù)機(jī)器人，闡述了其總體控制系統(tǒng)與平臺(tái)結(jié)構(gòu)。并且機(jī)器人采用模塊化的方式實(shí)現(xiàn)草坪維護(hù)功能，提升了草坪維護(hù)的全面化及智能化水平。

2）建立了草坪維護(hù)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，并對(duì)兩輪差速驅(qū)動(dòng)模型進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)學(xué)分析。同時(shí)采用了增量式PID控制算法實(shí)現(xiàn)速度閉環(huán)控制，使機(jī)器人能夠按照預(yù)期行進(jìn)指令實(shí)現(xiàn)精確運(yùn)動(dòng)控制。

3）進(jìn)行了直線行駛與旋轉(zhuǎn)角度測(cè)試，驗(yàn)證了增量式PID控制算法的有效性，證明了此運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)具備良好的精確性與穩(wěn)定性，能夠滿足機(jī)器人在草坪中作業(yè)的實(shí)際需求，為后續(xù)實(shí)現(xiàn)草坪的全自動(dòng)維護(hù)工作提供了技術(shù)基礎(chǔ)。

【參考文獻(xiàn)】

[1]HOSSAIN M Z， KOMATSUZAKI M. Weed management and economic analysis of a robotic lawnmower： a case study in a Japanese pear orchard[J]. Agriculture， 2021， 11（2）： 113.

[2]LIAO J C， CHEN S H， ZHUANG Z Y， et al. Designing and manufacturing of automatic robotic lawn mower[J]. Processes， 2021， 9（2）： 358.

[3]MELITA C D， MUSCATO G， PONCELET M. A simulation environment for an augmented global navigation satellite system assisted autonomous robotic lawn-mower[J]. Journal of Intelligent & Robotic Systems， 2013， 71（2）： 127-142.

[4]尹鴻超.基于模糊控制的割草機(jī)器人避障系統(tǒng)研究[D].廣州：華南農(nóng)業(yè)大學(xué)，2018.

YIN H C. Research on obstacle avoidance system of mowing robot based on fuzzy control[D]. Guangzhou： South China Agricultural University， 2018.

[5]CHRISTIANSEN P， KRAGH M， STEEN K A， et al. Platform for evaluating sensors and human detection in autonomous mowing operations[J]. Precision Agriculture， 2017， 18（3）： 350-365.

[6]竇漢杰，陳震宇，翟長(zhǎng)遠(yuǎn)，等.果園智能化作業(yè)裝備自主導(dǎo)航技術(shù)研究進(jìn)展[J/OL].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2024：1-25.（2024-01-18）.https：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.1964.S.20240118.0945.002.html.

DOU H J， CHEN Z Y， ZHAI C Y， et al. Research progress on autonomous navigation technology for orchard intelligent equipment[J/OL]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery， 2024： 1-25. （2024-01-18）. https：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.1964.S.20240118.0945.002.html

[7]MARTELLONI L， FONTANELLI M， PIERI S， et al. Assessment of the cutting performance of a robot mower using custom built software[J]. Agronomy， 2019， 9（5）： 230.

[8]INOUE K， KAIZU Y， IGARASHI S， et al. The development of autonomous navigation and obstacle avoidance for a robotic mower using machine vision technique[J]. IFAC-PapersOnLine， 2019， 52（30）： 173-177.

[9]MALAVAZI F B P， GUYONNEAU R， FASQUEL J B， et al. LiDAR-only based navigation algorithm for an autonomous agricultural robot[J]. Computers and Electronics in Agriculture， 2018， 154： 71-79.

[10]化春鍵，宋一鳴，蔣毅，等.RGB通道增強(qiáng)的草坪雜草識(shí)別算法[J/OL].南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2024：1-11.（2024-02-19）. https：//kns.cnki.net/kcms/detail/32.1148.S.20240219.1038.004.html.

HUA C J， SONG Y M， JIANG Y， et al. RGB channel enhanced lawn weed recognition algorithm[J/OL]. Journal of Nanjing Agricultural University， 2024：1-11. （2024-02-19）. https：//kns.cnki.net/kcms/detail/32.1148.S.20240219.1038.004.html.

[11]楊春梅，侯玉寧，劉九慶.基于森林火災(zāi)數(shù)據(jù)的余火清理機(jī)器人模塊化設(shè)計(jì)[J].森林工程，2022，38（2）：105-111.

YANG C M， HOU Y N， LIU J Q. Modular design of embers clearing robot based on forest fire data[J]. Forest Engineering， 2022， 38（2）： 105-111.

[12]SHARIFI M， YOUNG M S， CHEN X Q， et al. Mechatronic design and development of a non-holonomic omnidirectional mobile robot for automation of primary production[J]. Cogent Engineering， 2016， 3（1）： 1250431.

[13]LEE K， JUNG C， CHUNG W. Accurate calibration of kinematic parameters for two wheel differential mobile robots[J]. Journal of Mechanical Science and Technology， 2011， 25（6）： 1603-1611.

[14]彭高揚(yáng).室內(nèi)智能移動(dòng)機(jī)器人底盤(pán)運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].長(zhǎng)沙：湖南大學(xué)，2021.

PENG G Y. Design and implementation of motion control system of indoor intelligent mobile robot[D]. Changsha： Hunan University， 2021.

[15]趙明翰，周郁，趙桂軍，等.縱向雙輪平衡車滑?？刂圃O(shè)計(jì)與仿真[J].自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用，2022，41（3）：7-11，34.

ZHAO M H， ZHOU Y， ZHAO G J， et al. Design and simulation of sliding mode control for longitudinal two wheel balance vehicle[J]. Techniques of Automation and Applications， 2022， 41（3）： 7-11， 34.

[16]DUTTA P， NAYAK S K. Grey wolf optimizer based PID controller for speed control of BLDC motor[J]. Journal of Electrical Engineering & Technology， 2021， 16（2）： 955-961.

[17]胡亞維.基于單神經(jīng)元PID的機(jī)械手移動(dòng)路徑智能控制方法[J].自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用，2022，41（8）：5-7，17.

HU Y W. Intelligent control method of manipulator movement path based on single neuron PID[J]. Techniques of Automation and Applications， 2022， 41（8）： 5-7， 17.

[18]詹長(zhǎng)書(shū)，詹鴻飛，李志鵬，等.基于模糊自適應(yīng)PID控制的氣動(dòng)伺服系統(tǒng)位置控制[J].森林工程，2019，35（6）：55-60.

ZHAN C S， ZHAN H F， LI Z P， et al. Position control of pneumatic servo system based on fuzzy adaptive PID control[J]. Forest Engineering， 2019， 35（6）： 55-60.

[19]KANAGASINGHAM S， EKPANYAPONG M， CHAIHAN R. Integrating machine vision-based row guidance with GPS and compass-based routing to achieve autonomous navigation for a rice field weeding robot[J]. Precision Agriculture， 2020， 21（4）： 831-855.

[20]彭洋，黃青青，劉晉浩，等.聯(lián)合采育作業(yè)精確進(jìn)料控制系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與測(cè)試[J].森林工程，2018，34（3）：58-62.

PENG Y， HUANG Q Q， LIU J H， et al. Development and test of accurate feed control system for harvester combined operation[J]. Forest Engineering， 2018， 34（3）： 58-62.

[21]BALAMURUGAN K， MAHALAKSHMI R. ANFIS-fractional order PID with inspired oppositional optimization based speed controller for brushless DC motor[J]. International Journal of Wavelets， Multiresolution and Information Processing， 2020， 18（1）： 1941004.