農業機械導航路徑跟蹤控制方法分析

在現代農業發展過程中，智能型農業機械設備應用越來越多，為了實現精準生產作業，農機設備還需采用自動導航路徑跟蹤控制先進技術，結合各種算法和模型分析農機航向與橫向偏差值，再基于邏輯設計進一步實現精準控制，確保農機行駛質量達到要求，提高生產水平。大力研發和應用先進農業生產技術，符合當前農業發展的現實需求，因此，本文主要基于農機設備運動學相關特性，分析了農業機械導航路徑跟蹤控制的技術手段。

1研究背景

中國近些年提出了“智慧農業”理念，農業精準控制技術也開始快速發展并得到普及運用，其中農機自動導航技術成為智能控制農機生產的一項重要技術，其結合信息技術、微處理器技術及傳感器技術等完成控制任務，確保農業生產精度水平進一步提高，同時也利于保障農機在各種復雜場景中的穩定運行。許多學者在研究農機自動導航控制技術時，會結合農機運動學與動力學模型，不再局限于過往簡單的輸出控制，而是更加重視實時跟蹤監測控制。傳統“二輪車模型”的農機運動控制相關模型中，主要將控制對象簡化為兩輪汽車設備，再結合考慮其轉向規則來搭建控制分析模型，但在跟蹤農機生產的曲線路徑時，往往會出現平穩性不足情況，因此，其控制原理只適合一些低速運轉或誤差要求較低的農業機械設備，但對于外部不確定性干擾因素較多及地形較復雜的情況則無法滿足需求，而現代社會農業發展過程中，作業環境也出現巨變，因此，有必要研究更多方向角高精度導航跟蹤控制的方法，確保農機運動的反饋信息更為客觀、準確，方便進行控制[1]。

2農業機械導航控制技術發展的重要意義

截止2023年，中國大型農機設備數量已經超過500萬臺，在自動駕駛研發方面取得了進步，整體發展十分快速。農機使用可以降低農業生產人員的工作強度，農業機械設備的未來發展必然趨勢為智能化、自動化，因此，其導航控制技術的發展也成為近些年的關注熱點。農機行駛路徑的自動導航控制是指讓農機具有自主找準作業方向的能力，提高生產效率，也能避免給周圍環境帶來破壞，相關導航跟蹤控制時會結合無線信號、GNSS及GIS等技術，促進農業生產管理的精細化。例如，農機導航控制技術的應用范圍已越來越廣泛，在農業播種、耕地、收割及病蟲害防治等環節都能發揮出作業效果，可以科學控制植株間距，還能減少交錯覆蓋播種面積，規避重播問題，提高土地利用率和種植效率，其實際作業誤差已經減小到厘米級別，農機精準控制作業方向、面積及前進距離，還能避免在田間過度施加化肥或農藥，既能夠保障農業生產品質，還能保護周圍土壤環境。此外，農機路徑導航跟蹤控制還能結合種植田地形條件規劃最優路徑，再針對性控制以保證農機運行的穩定性[2]。

3農業機械導航路徑跟蹤控制方法

3.1基于幾何學的跟蹤控制方法

以幾何學農機運動理論為基礎的跟蹤控制方法，對于導航控制農機生產作業具有重要作用。這種跟蹤控制方法在應用時直接受到農機駕駛人員操作的影響，人員要找到預瞄點，通常會參考機械設備后軸位置的中心點位，再設計導航控制時的前視距離，在規劃的生產路徑上確認目標，隨后結合監測到的實時橫向位置數據、航向數據來計算差值，其表示的是農機前輪在路徑中的轉向角，控制該角即可控制農機方向，確保其行走過程中的弧度達到預瞄點位置。在一些行走路徑趨向于直線或曲率不復雜的農機導航工作中，十分適合采用基于幾何學的跟蹤控制方法，只要盡量減小運動方向誤差并控制好垂直距離參數，都能滿足農機運行的現實需求，但其實際導航路徑控制的精度偏低，若是在較為陡峭且彎曲較多的田地上便不適用于農機操控。在實際開展農機導航路徑的追蹤和控制時，為了避免前視距離出現較大偏差，通常會設定最小距離和最大距離值來進行約束，當前視距離相對較小時，實時跟蹤的精度也會更佳，但農機整體控制時會出現振蕩情況，相比較而言，前視距離較大時，就會確保控制的平滑性與穩定性，因此，該方法的跟蹤控制計算也主要針對前視距離參數，需確保穩態誤差盡量減小。例如，可以采用SVR逆向模型算法來修正農機導航路徑追蹤控制中的前視距離數據，再進一步計算跟蹤時的速度，以保證跟蹤到位，通過計算發現，其速度最宜控制在1.2 m/s左右，能夠保證橫向偏差在厘米級別，經測驗的最大偏差值為0.0614 m，與普通的追蹤控制方法相比，精度水平有所提高，且速度也比較好控制。還可以結合有限元模糊自適應原理來設計導航控制時的追蹤速度，若農機處于較平穩的路徑上，則只要保障速度不超過1.2 m/s，就可將偏差控制到0.09 m左右，農機運行也會較穩定[3]。

3.2模型預測分析的控制方法

農機導航路徑的有效控制也可采用模型預測分析的手段，主要依賴非線性模型，在模型中導入農業機械的狀態信息作為約束控制條件，再結合歷史數據信息對農機未來某段時間的輸入、輸出等路徑偏差值實施預測，再針對性調整使誤差盡量達到最小標準。相關模型中會定位某一時刻開始出現偏差，可記為k，而預測的時域則可表示為[k，k+t]，結合模型計算來獲取測量值，再設定目標函數，以控制時域為基礎得到有關變量的序列數據，要注意控制時域要短于預測時域，在相關序列數據中，首個參數即為路徑的實際控制量，后續也會滾動變化時刻中持續實施控制。在一些較為復雜的農田農機前進路徑導航控制中，經常會采用模型預測分析方法，其也能考慮到后續生產的目標點變動情況，結合動力學原理約束行走曲率和半徑參數，提高控制成效，在控制時，模型分析平臺會收到當下時刻運動信息，從中提取有用的狀態量參數，確保控制的合理執行。例如，有學者結合農機歷史誤差數據搭建了非線性分析預測模型，模型中也利于滾動時變原理進行了優化，能夠將農機前進的路徑導航控制誤差進一步縮小，其實際誤差的最大值可以降低46.64%左右。還可以促進橫向與縱向路徑控制結合，再輸入到預測分析控制模型中，計算其縱向加速度標準和前輪轉角角度，再發送指令到控制器，實際控制的橫向路徑誤差不會超過0.04 m。此外，也有學者設計了一種基于農機狀態擴展信息收集并多維度反饋的模型預測分析控制技術，其主要擴展收集了轉角補償信息，再將農機行駛的軌跡近似線性化處理，縮短控制過程中的求解時間，促進控制效率的提高，同時，在仿真試驗后也驗證了該方法可以縮短平均求解控制的時間約14%左右，農機行駛后的橫向位移偏差降低了23%，而航向偏差則降低了17%，對于路徑的導航跟蹤控制十分有效，同時其穩定性也較佳，能夠增強復雜路徑場景的農機生產適應力。

3.3線性二次型控制方法

針對農機生產行駛中的導航路徑跟蹤控制，借助線性二次型控制方法可以有效提高控制精度水平，在一些生產要求較高及曲率頗大的農田農機使用場景中十分適用。這種方法就是獲知路徑控制的基本規律，再明確跟蹤準許范圍，動態化調整農機前進方向、速度，使其從初始狀態變為預期達到的理想狀態，順利進行生產，其中理想狀態的評估會基于一些控制指標。采用該方法時先是搭建線性分析系統，農機設備的各種狀態信息則為輸入變量，之后編寫二次方程來計算，求得農機設備行駛的極值最優解，比如說針對農機的狀態會賦予一個權重，其記為（Q，R），通過線性系統來分析其導航路徑跟蹤獲得的輸出量，再反饋給控制端，實現有效控制。例如，結合預瞄的路徑目標點來進行線性二次型控制，相關反饋結果可以反映出導航路徑的實際跟蹤誤差，之后通過前饋處理方式調整在道路中行駛的曲率，還可以引入遺傳算法，設定期望的路徑控制曲率值，之后計算其偏差并以此來設計前饋控制裝置的參數，既能夠保證跟蹤控制過程更為簡單，也能確保精度達到要求，促進農機設備的穩定運行。總之，線性二次型控制方法對于農業機械導航路徑的實時跟蹤控制很有成效，其可以大幅度縮小控制誤差，但目前該方法還是存在不足之處，比方說其十分依賴控制分析相關模型，若有外部因素給模型造成干擾，則其魯棒性無法切實保障，控制的穩健性也會變弱[4]。

3.4滑模變結構控制方法

在被控對象的“結構”為多變形式時，即農機行駛狀態經常變化，可以選用基于動力學原理的滑模變結構控制方法，這種方法是在常規非線性系統上作出特殊處理，其可以依據農業機械導航路徑的動態變化，結合不同的目標來實施控制，比如說調整導數以縮小誤差，在控制時具有著抗干擾、響應速度快、魯棒性佳等優點。該方法會根據被控農機的路徑狀態和預期值之間的偏差變化來實施控制，因此其十分適合一些地形較為崎嶇、平整度極低的農田場景，可以確保農機設備在較高速度行駛狀態中也能準確控制，且滑模變結構的控制不受到外部環境因素的干擾影響，能夠使農機車身保持平穩，避免出現嚴重振蕩，也無需通過在線識別來不斷調整控制轉角、距離等。此方法還可結合指數趨近律進行農機導航路徑的動態控制，其可以在縮小路徑誤差的情況下進一步化解抖振問題，使得農機位姿維持在預定狀態，收斂后的偏離度趨近于0。另外，農機導航路徑的跟蹤控制也可采用完全不關聯模型的先進控制技術方法，比方說基于PID的控制技術、模糊控制技術等。

綜上所述，在農業發展過程中，農機設備應用已經成為常態，農機自動導航路徑控制的技術也正飛速發展，實現了結合運動學原理的跟蹤控制，確保農機精準施播種植，發揮出應有的優勢性功能。由本文分析可知，農機設備導航路徑跟蹤控制的有效方法包括：基于幾何學的跟蹤控制方法、模型預測分析的控制方法、線性二次型控制方法、滑模變結構控制方法。

參考文獻

[1]崔鑫宇，崔冰波，馬振，等.幾何路徑跟蹤組合算法及其農業機械自動導航應用[J].智能化農業裝備學報（中英文），2023，4（3）：24-31.

[2]史揚杰，程馨慧，奚小波，等.農業機械導航路徑跟蹤控制方法研究進展[J].農業工程學報，2023，39（15）：1-14.

[3]崔冰波，孫宇，吉峰，等.基于模糊Stanley模型的農機全田塊路徑跟蹤算法研究[J].農業機械學報，2022，53（12）：43-48，88.

[4]何永強，周俊，袁立存，等.基于履帶式聯合收獲機轉向特性的局部跟蹤路徑規劃[J].農業機械學報， 2022， 53 （11）： 13-21.

（山東省菏澤市-城縣古泉街道辦事處吳云霞）