摘要
智能化是农业装备的发展方向，而农机的无人驾驶技术是智能农业装备研究中的热点。插秧机无人驾驶作业可以提高水稻种植的效率和质量、减少劳动力需求，但现阶段国内相关技术不够成熟，尚处于试验研究阶段。为了提高插秧机无人驾驶的路径跟踪精度、作业效果以及系统的稳定性，本文以插秧机为试验平台，进行无人驾驶及作业状态监测系统的设计与改造，并开展插秧机路径跟踪控制算法及作业状态监测原理的研究。研究的主要内容如下： （1）系统硬件平台的设计与改造。以久富2ZG-6D型插秧机为试验平台，开展行车信息获取、作业状态监测以及行车和作业动作操控的硬件设计与改造。行车信息获取部分主要包括导航系统的选型与安装、双轴角度传感器的选型与安装、车轮偏转信息获取机构设计；作业状态监测部分主要包括转速传感器、超声波传感器、倾角传感器的选型与安装；行车与作业操控部分主要包括转向、变速、油门、秧箱控制、四轮驱动等执行机构的电控化设计与改造。进行控制器的选型，并对系统各部分进行集成，对各传感器进行标定。 （2）插秧机无人驾驶与作业状态监测原理及调控逻辑的分析。优选了插秧机无人驾驶路径形式和转向方式，通过解析车载导航系统获取的田块边界信息，获得作业行长度、作业区域幅宽、作业行数等信息，并生成全局导航路径。对插秧机路径跟踪原理、自主插植作业控制原理及作业逻辑进行了阐述。最后，分析了车轮滑转、秧苗余量、秧箱升降状态的监测原理，并确定了插秧机陷车、缺秧、秧箱升降异常状态下的自适应调控逻辑。 （3）路径跟踪控制算法设计。为了提高路径跟踪控制精度与算法的普适性，基于插秧机运动学模型，提出了一种改进的变论域模糊PID控制算法。算法以横向和航向偏差为输入，根据偏差变化自适应调整伸缩因子，动态调节论域，获得期望的前轮偏转角度。在simulink中搭建了转向控制与路径跟踪控制的仿真模型，转向控制仿真中，改进的算法控制精度高、响应速度快；路径跟踪仿真中，直线路段的跟踪精度较高，转向路段稍有偏差，但误差收敛速度较快，整体控制效果良好。 （4）以改造完成的插秧机为试验平台，进行陷车状态、缺秧状态、秧箱升降异常状态的监测试验，试验结果表明，系统对异常作业状态的监测准确，调控动作及时，可以有效对异常状态进行处理。对插秧机水田作业时出现的导航定位偏差问题进行验证，并提出修正方法，修正后的导航精度满足系统需求。开展插秧机水泥路面路径跟踪与水田路径跟踪试验，水泥路面直线跟踪效果较好，稳态横向偏差控制在0.04m之内；水田路径跟踪直线行跟踪精度较高，转向段与直线行衔接时偏差稍大，路径跟踪平均值横向偏差0.038m。试验结果说明，设计的系统路径跟踪精度高、稳定性好，满足插秧作业需求。
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