农机自动驾驶是智能农机装备必不可少的关键技术之一,随着无人农场概念的提出,其研究的意义与应用价值越发凸显。采用农机自动驾驶技术能够有效提高作业质量和作业效率,显著降低生产成本以及劳动强度。国外在这方面的技术相对成熟,而国内起步比较晚,目前存在的主要问题是:第一,国内农机导航控制系统主要还是采用中低端微处理器进行裸机控制,虽然能实现自动驾驶的部分功能,但是按长远来看,农机自动驾驶系统需要集成更多传感器来实现更多的智能操作,单靠嵌入式微处理器的运算能力远远不能满足自动驾驶的需要;第二,目前前轮转向角测量仍然是采用角度传感器进行测量,安装复杂,对测量轮角稳定性会产生很大的影响;第三,插秧机作业速度变化、水田侧滑等因素对农机路径跟踪控制精度影响较大。为此,本文以插秧机为研究对象,开展了如下研究工作:（1）设计基于GNSS/MEMS陀螺仪测轮角的信息融合估计算法。将车身陀螺仪与车轮陀螺仪测量输出值作差,通过积分计算出前轮的转向角度。建立插秧机的二轮车模型,通过间接计算前轮转角实际测量值。在此基础上,构建双卡尔曼滤波器实时校正陀螺仪在计算前轮转角时自身存在的零偏,并实现车轮转角实时估计。试验结果表明,插秧机在直线行驶的情况下,滤波效果良好,滤波后的前轮转角的误差均值为0.18°,比滤波前要降低1.08°。（2）设计基于LQR最优控制器的算法对插秧机自动驾驶作业进行路径跟踪控制。建立插秧机的二轮车运动学模型,根据几何定义计算出横向偏差和航向偏差,并作为LQR最优控制器的输入,为了使目标函数J达到最小值,研究选取最适合的加权矩阵Q、R从而得到状态反馈控制参数K。根据插秧机运动学模型以及最优控制律设计了一个路径跟踪控制仿真系统,通过仿真观察曲线的上升时间、收敛时间以及收敛程度去凑试了较优的Q、R值。设计好LQR最优控制器之后,开展了直线路径跟踪试验,分析了在不同速度和不同路况下插秧机的路径跟踪性能。（3）采用基于CAN总线上下位机（上位机为高性能计算模块,下位机为控制器）体系结构搭建了插秧机自动驾驶作业硬件系统。在软件方面,借助高性能计算模块自身拥有ubuntu操作系统,搭建ROS机器人操作系统作为子系统,根据ROS支持的分布式架构设计自动驾驶功能模块节点,各节点能单独运行。将团队现有的一些程序移植进ROS平台,设计适合本系统的上下位机软件架构,以话题的方式进行通讯建立节点之间的通讯桥梁,大大提高系统的研发效率和运算能力。基于以上的研究成果,在华南农业大学宁西教学科研基地开展了插秧机自动驾驶系统的功能测试,试验结果进一步验证了本文研究成果的可行性和可靠性。