基于計算機網絡算法的智能插秧機控制優化

符志軍,王景景

(江西工程學院,江西 新余 338029)

0 引言

我國是一個農業大國,水稻是我國最主要的經濟和糧食作物之一。在水稻生產中,插秧一直是制約其機械化發展的瓶頸環節。我國傳統的插秧方式為人工方式,效率低,農民的勞動強度大。隨著科技的發展,插秧機逐漸代替了人工插秧的方式,有效減輕了農民的勞動強度,提高了生產效率,種植均勻性和產量也得到了提升。但是,隨著精細農業理念的提出[1-2],我國現有的插秧機智能化水平與發達國家仍然存在較大的差距,無法達到對插秧機的智能化和自動化控制,還需要對智能插秧機的控制優化展開研究。

要實現插秧機的智能化和自動化控制作業,前提是需要插秧機能夠識別周邊農田環境,進行精確的導航,自主規劃行駛路線行走,完成既定任務[3]。插秧機的自主導航技術是智能農業裝備的必備組成之一,其集合了地理信息系統、遙感技術和智能農業機械等技術[4]。采用該技術不僅可以克服人工操作插秧機的弊端(如勞動強度大、無法實時了解插秧機作業狀態等),而且能夠實現無人導航作業。但是,要實現插秧機的自主導航,還需要相關算法對有關信息進行處理。

路徑跟蹤算法是計算機網絡算法的一種,是實現插秧機自動轉向或曲線跟蹤的算法。模糊控制算法模型易于建立,但難以精確建立插秧機的跟蹤模型;追蹤算法易于獲得函數關系,但不易調節車距。因此,將模糊算法和追蹤算法結合,可以有效地解決各算法的缺點。目前,這兩種算法結合的計算機網絡算法還未在插秧機的自主導航系統上進行實踐,故本文基于計算機網絡算法對智能插秧機控制進行優化研究。

1 硬件設計

1.1 總體設計

該智能插秧機是在原有的手動操控的插秧機基礎上改造完成,其控制系統主要組成包括單片機、視覺導航裝置、自動轉向裝置、擋位和油門、數據采集系統、通訊裝置及發動機等,如圖1所示。

圖1 智能插秧機控制系統結構簡圖Fig.1 The structure diagram of intelligent rice transplanter control system

1.2 單片機

單片機是整個插秧機控制系統的核心部件,用于對插秧機的作業過程進行控制。工作時,單片機將視覺導航裝置、數據采集系統的信息接收、處理和分析后,將下一步動作以指令的形式發送至各末端執行機構進行相應的操作。

1.3 視覺導航裝置

視覺導航裝置主要用于獲得插秧環境的三維信息,以準確識別插秧機的行駛路徑,由CCD攝像頭、視頻采集卡和監視器等組成。作業時,CCD攝像頭實時采集插秧環境圖像,將光信號轉化為模擬電信號后傳遞給視頻采集卡;其后,視頻采集卡進一步將信號轉換為單片機可處理的數字信號,從而準確讀取圖像信息,進行行駛路徑的識別。

1.4 自動轉向裝置

自動轉向裝置用于控制插秧機的轉向,其性能決定了導航系統的穩定性和可靠性。目前,自動轉向裝置主要分為兩種:第1種是在將原有的液壓轉向系統進行改裝,包括增加液壓控制閥等,通過控制閥門的換向和開口即可進行自動轉向;第2種是采用電動方向盤替代原有的方向盤,其結構簡圖如圖2所示。這種方向盤的結構主要包括步進電機、齒輪、轉向輪及方向盤,通過控制電機的轉向、角度和速度等實現自動轉向[5]。本控制系統采用第2種自動轉向裝置。

圖2 電動方向盤結構簡圖Fig.2 The electric steering wheel structure diagram

1.5 擋位和油門

擋位用于控制插秧機的行駛速度。原有的擋位為多桿機構,其結構圖如圖3(a)所示。工作時,操作手桿1的運動會帶動控制桿2運動,從而改變行駛速度。在改裝時,在原有的多桿機構基礎上加裝1個曲柄搖桿機構。通過步進電機帶動曲柄搖桿機構,從而控制行駛速度。改裝后的結構如圖3(b)所示。

油門用于加大插秧機的行駛速度,原有的油門為踏板的形式,通過駕駛員踩踏板達到加速的目的;為了自動控制行駛速度,在踏板上加裝電動推桿,通過收縮和拉伸電動推桿即可控制油門。

1.6 數據采集和監控系統

數據采集和監控系統主要用于插秧機行駛狀態的采集和監控,包括通訊裝置的參數設置、插秧機的行駛狀態、發動機的運行參數、位置參數和視覺導航裝置運行狀態共5個部分。系統將采集到的數據通過通信裝置協議解析后,可以將動態變化趨勢繪制成曲線圖,并存儲至數據庫以備后續的查詢。數據采集和監控系統的結構如圖4所示。

圖4 數據采集和監控系統結構圖Fig.4 The structure diagram of data acquisition and monitoring system

1.7 通信裝置

通信裝置主要用于完成數據信息的傳遞,本文采用CAN總線結構[6]。工作時,各傳感器節點完成數據采集后,將數據上傳至CAN總線,通過通訊協議解析后利用GSM模塊將數據傳輸至單片機,以供數據的分析、顯示和調用。通信裝置的結構圖如圖5所示。

圖5 通信裝置結構圖Fig.5 The structure drawing of communication device

2 智能插秧機控制算法優化設計

插秧機進行自動導航時,首先需要將插秧機抽象為數學模型;然后根據插秧機各部位傳感器獲取的運動參數,將當前插秧機的位置信息與預設路徑對比,按照模糊算法和純追蹤算法結合的控制算法對前輪轉角求解,將結果傳遞至單片機;最后,控制電動方向盤的轉動角度,直至插秧機行駛至預設路徑。智能插秧機的自動導航原理如圖6所示。

圖6 智能插秧機的自動導航原理圖Fig.6 The principle diagram of automatic navigation of intelligent rice transplanter

2.1 插秧機數學模型的建立

由于插秧機的前輪負責轉向,則后輪中心可視作整個插秧機的控制點,則插秧機可簡化為二輪車模型[7],如圖7所示。

模型的橫坐標為規劃行駛路徑,正向為插秧機前進方向。該模型建立的前提是假設插秧機保持恒速直線行駛,且路面平整。通過對模型分析,可以得到插秧機的運動學模型的公式為

x(t)=vycosα(t),y(t)=vysinα(t),α(t)=vytanδ/L

其中,vy為插秧機的縱向行駛速度,可通過速度傳感器測得;α和δ為插秧機行駛的航向角度和前輪轉角,α可通過陀螺儀測得;L為插秧機前后軸間距,本系統L=1.52m。通過對插秧機自動轉向裝置進行分析,可得裝置的傳遞函數H(s)為

其中,K(s)和F(s)分別為期望和實際的前輪轉角拉氏變換的結果[8]。

圖7 二輪車模型簡圖Fig.7 The sketch of two wheeler model

2.2 自動導航控制算法設計

插秧機在進行自動導航時,需要預先規劃行駛路徑,并輸入導航軟件。該預設路徑可看作點的集合,可表示為

M={P0(x0,y0),P1(x1,y1),...,Pn(xn,yn)}

導航模糊控制器的設計步驟如下:第1步為確定控制器的輸入變量為行駛的橫向偏差和航向偏差,輸出變量為前輪轉角;第2步為控制規則的設計,包括輸入、輸出變量的模糊化處理,模糊量隸屬度函數和隸屬度的設計以及控制規則的制定;第3步為模糊推理和反模糊化,包括輸入量與模糊值的匹配,推理蘊含模糊集合;最后一步為模糊算法應用程序的編制。通過該導航模糊控制器可以得到一個期望的前輪轉角。

進行純追蹤算法控制器的設計,第1步求解路徑彎度Φ。在規劃路徑上搜索與當前插秧機位置最近的點坐標為Pm(xm,ym),而后在規劃路徑上每隔i個點取一個點,共取3個點,坐標分別為Pm+i(xm+i,ym+i)、Pm+2i(xm+2i,ym+2i)和Pm+3i(xm+3i,ym+3i)。路徑彎度Φ為PmPm+i和Pm+2iPm+3i的最小夾角,計算公式為

(ym+i-ym)(ym+3i-ym+2i)

第2步求解前視距離l,計算公式為

l=lj+k1v+k2φ

其中,lj為前視距離的基礎值;k1和k2分別為速度和路徑彎度系數;v為當前插秧機行駛速度。

最后,建立純追蹤算法模型,求解圖如圖8所示。

圖8 純追蹤法模型求解圖Fig.8 The solution diagram of pure tracing method model

圖8中,Pr和Pm分別為插秧機的當前位置和預描位置;C和R分別為轉彎的圓心和半徑;Ψe為航向偏差。通過對圖8進行分析,可以得到前輪轉角δ＇為

將模糊控制器和純追蹤算法控制器求得的兩個前輪轉角進行綜合計算,可以確定最終的前輪轉角δ2,計算方式為

δ2=k3δ+k4δ′(k3+k4=1)

其中,k3和k4分別為模糊算法和純追蹤算法的前輪轉角的量化參數。

3 試驗結果

為了驗證該智能插秧機的控制性能,需要對其進行相關試驗。由于對插秧機的自動導航功能進行了優化,因此主要對插秧機的自動導航的控制算法進行相關試驗。

基于田間環境較為復雜、人工數據采集較為困難的現狀,在平坦的水泥路面進行自動導航試驗。自動導航試驗在兩種預設路徑進行行駛:第1種是直線行駛,第2種是直線和轉彎混合行駛。插秧機自動導航路徑的跟蹤效果圖分別如圖9(a)、(b)所示。

由圖9可知:預設路徑和自動導航路徑的重合度較高,僅在轉彎處的重合度較差。這可能是由插秧機轉彎時的側滑以及靈敏度的誤差引起的,但恢復直線行駛時插秧機能夠快速恢復跟蹤,說明插秧機可以進行有效的自動導航。

圖9 插秧機自動導航路徑的跟蹤效果圖Fig.9 The tracking rendering of automatic navigation path of rice transplanter

4 結論

1)針對我國插秧機的智能化和自動化控制水平較低的問題,基于計算機網絡算法對智能插秧機控制進行了優化研究。該智能插秧機的控制系統主要組成包括單片機、視覺導航裝置、自動轉向裝置、擋位和油門、數據采集系統、通訊裝置、發動機等。

2)為了使插秧機能夠進行自動導航,先將插秧機抽象為數學模型,再按照模糊算法和純追蹤算法結合的控制算法對前輪轉角求解,使插秧機能夠按照預設路徑行駛。

3)為了驗證該智能插秧機的控制性能,對其進行自動導航控制試驗,結果表明:插秧機可以進行有效的自動導航。