试析基于多传感器融合的拖拉机行间导航系统研究

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1、中国农业大学博士学位论文基于多传感器融合的拖拉机行间导航系统研究姓名：何卿申请学位级别：博士专业：农业机械化工程指导教师：高焕文20070601摘要本课题针对行间作业特别是秸秆地免耕播种的特点，即播种机必须与玉米秸秆行平行前进．开沟器与玉米根茬保持一定距离避免堵塞，开发了机械式、罗盘相结合的多传感器融合拖拉机导航系统，成本较低且导航精度满足作业要求，具有理论价值和实际意义。研究取得的主要成果如下：1．设计了一种机械式导航传感器。通过对不同触杆形状进行理论和试验对比，选定半椭圆形状的触杆能使秸秆施加的力矩方向保持一致，从而提高探测信号的可靠

2、性。根据触杆受力分析，由椭圆性质确定触杆的偏心距等主要参数。由偏心半椭圆形触杆和角位移传感器组成了机械式导航传感器，所产生的转角信号与拖拉机偏离方向相同、转角变化量随偏离距离的变化而变化。创新设计的偏心半椭圆触杆机械式导航传感器与其它触杆形式的机械式导航传感器相比，路径探测信号具有较高的灵敏度和可靠性。2．设计了罗盘导航系统，利用电子罗盘和里程计提供的距离和方向信号进行估算定位，实现非接触的路径探测。利用最优控制算法实现导航控制．使系统能满足导航的精度和基本稳定性要求。3．设计了多传感器融合的导航系统。机械式导航系统能通过接触秸秆提供探测

3、信号，但在秸秆缺失情况下信号会丢失。罗盘导航系统不用接触，而是利用拖拉机自身的距离方向信号进行导航，也能提供较为精确的定位信息，但在实际秸秆行弯曲和长距离导航情况下会累计误差．将机械式导航的触杆转角和罗盘导航的方向角、横向偏差距离信号相融合，将探测信号按特征取值分段，根据探测信号的重要度采取了三段控制算法。从而能使系统充分利用机械式和罗盘导航的优点、弥补其缺陷，实现在秸秆复杂排列情况下的自动导航，具有E4新性。4．利用模糊控制算法对机械式探测信号进行处理、计算，提供合适的前轮目标转角。由目标转角变为电液阀控制量采用非线性补偿的PIE)控制

4、算法。田间模拟试验表明，在拖拉机前进速度lm／s时，机械式导航系统的偏差距离在50mm以内。综合反映出机械式导航探测系统、输出目标转角的模糊控制算法和电液阀控制量的PID控制算法基本满足播种对行要求。5．设计了基于DSP的低成本拖拉机导航系统数字控制器。采用主频150MHz的DSP为基础，设计数字控制器实现探测信号的采集、导航控制计算和转向控制输出，能保证导航行驶的实时性。相比以往采用便携式计算机处理导航数据，再由单片机完成转向驱动，DSP数字控制器具有简单、可靠、结构紧凑和成本低的优势，有创新性．6．田间模拟试验表明多传感器融合拖拉机导

5、航系统的偏差距离不超过27mm，方向角变化范围为2．57。，横向距离和方向角的精度都高于单纯机械式，在秸秆缺失情况下也能实现行间导航。多传感器融合导航的性能和田间适应性优于单纯的机械式导航，但成本也相对较高。从我国农业机械化发展的长远观点看，较高精度的多传感器融合导航更具优势，但在现阶段用户购买力低的条件下，机械式导航系统则更为实用。关键词：拖拉机，自动导航，机械式，多传感器融合，导航控制AbstractAnautomaticguidancesystemoftractorWaSdeveloped吲ngmultiple8mlSOrgofme

6、chanicalsensoranddigi“compasstomeettherequirementofinter-rowoperationsuchasplantertravelingalongparallelmaizestubblesandopenerl【e印iIlgadistanceawayfromsmbbletoavoidblock．ThelowcostandsatisfiedguidanceaccuracyindicatedthatresearchonthesystemhadilIlpor慨both011theoryandpract

7、ice．Themainresultsofresearcharefollowing：1．AmechanicalguidancesensorwaSdesigned．Feelerinhalfellipseshapehasbeenchosenoutcontrastedwithothershapesontheoryandexperimentanalysisfordjrecti∞ofmomentbroughtbymaizestubblemaintainedconsistent．Sothefeeler缸halfellipseshapec∞improve

8、reliabilityofdetectionsignals．ThemainparameterasdeflectionfromcentreWaScalculatedfromellipseehar