【摘 要】
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路径跟踪控制作为自动驾驶技术的重要组成部分,在农业车辆自动驾驶过程中应用路径跟踪技术,可提高作业精度,大幅提升智能农业车辆作业效率,进而取代人工驾驶。当前农业车辆路径控制仍存在跟踪精度较低、车身稳定性较差等核心问题,因此本文对农业车辆路径跟踪过程中的横向误差和纵向速度控制开展研究,主要工作内容如下:（1）建立四轮农业车辆数学模型。分析车辆作业环境及要求后,分别建立车辆的运动学模型和动力学模型,基于
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路径跟踪控制作为自动驾驶技术的重要组成部分,在农业车辆自动驾驶过程中应用路径跟踪技术,可提高作业精度,大幅提升智能农业车辆作业效率,进而取代人工驾驶。当前农业车辆路径控制仍存在跟踪精度较低、车身稳定性较差等核心问题,因此本文对农业车辆路径跟踪过程中的横向误差和纵向速度控制开展研究,主要工作内容如下:（1）建立四轮农业车辆数学模型。分析车辆作业环境及要求后,分别建立车辆的运动学模型和动力学模型,基于魔术公式轮胎模型,在CarSim仿真软件中验证不同垂向载荷下的轮胎侧偏角和滑移率变化情况。仿真结果表明,滑移率在±5%以内时,轮胎纵向力与滑移率呈线性关系;侧偏角在±10°以内时,可近似将轮胎侧向力与侧偏角看成线性关系,因此在滑移率和侧偏角较小的情况下,将轮胎看成刚性体,不考虑其在垂向载荷下的轮胎变形。（2）设计农业车辆横向路径跟踪控制器及纵向速度控制器。根据二轮车运动学模型,建立纯跟踪横向路径跟踪控制模型,仿真验证模型及算法在农业车辆低速行驶下的跟踪效果;建立基于误差的农业车辆动力学模型,并在此基础上设计离散线性二次型调节器（Linear Quqdratic Regulator,LQR）路径跟踪控制模型。同时,在纵向速度控制器设计中,采用上下层分层式控制结构,上层控制器基于比例-积分-微分（Proportional Integral Derivative,PID）控制车辆纵向速度和加速度,下层控制器通过制定油门、刹车切换逻辑,以避免车辆行驶状态的频繁切换。横向路径跟踪控制器和纵向速度控制器的搭建为后续仿真和试验提供了基础。（3）搭建基于CarSim/Simulink的横纵向联合控制器。在CarSim仿真环境中,根据东方红LX954拖拉机实车参数,建立拖拉机模型及作业田块仿真场景模型,同时在Simulink环境下建立横纵向联合路径跟踪控制模型,通过CarSim和Simulink的联合仿真,实现拖拉机在带坡度的直线路径和U形转弯路径下的路径跟踪仿真,仿真结果表明,纵向速度控制器能够较快响应并按照预期跟随期望速度,对纵向速度有较好的控制效果;LQR控制器在直线和转弯过程中控制效果比纯跟踪控制器好,但在田间道路不平的情况下纯跟踪控制器的鲁棒性比LQR控制器好。（4）搭建实车试验平台,验证控制器实际控制效果。采用UWB定位模块对试验场地进行定位,选择惯性测量单元获取车辆速度和航向信息,使用嵌入式开发板部署路径跟踪控制算法程序,进行直线路径与U形转弯路径测试,试验结果表明:纯跟踪路径控制器在期望速度为0.25m/s时,直线路段路径平均跟踪误差为0.04m,在转弯处平均误差为0.21m;速度为0.5m/s时,跟踪直线段路径平均误差为0.05m;在转弯处平均误差为0.23m;LQR控制器在速度为0.25m/s时,跟踪直线段路径平均误差为0.026m,在转弯处平均误差为0.11m;速度为0.5m/s时,跟踪直线段路径误差为0.05m;在转弯处平均误差为0.12m。试验较仿真结果相比,直线段最大误差不超过0.04m,转弯处跟踪误差不超过0.07m。由此可知,LQR控制器在跟踪直线路径及转弯过程中效果较纯跟踪控制器好,但纯跟踪控制器鲁棒性更好,且设计的纵向速度控制器能较快跟踪期望路径,同时平稳的控制纵向速度。
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