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基于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)算法的智能插秧機(jī)控制優(yōu)化

2024-01-09 09:46符志軍王景景
農(nóng)機(jī)化研究 2024年4期
關(guān)鍵詞:插秧機(jī)前輪控制算法

符志軍,王景景

(江西工程學(xué)院,江西 新余 338029)

0 引言

我國(guó)是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó),水稻是我國(guó)最主要的經(jīng)濟(jì)和糧食作物之一。在水稻生產(chǎn)中,插秧一直是制約其機(jī)械化發(fā)展的瓶頸環(huán)節(jié)。我國(guó)傳統(tǒng)的插秧方式為人工方式,效率低,農(nóng)民的勞動(dòng)強(qiáng)度大。隨著科技的發(fā)展,插秧機(jī)逐漸代替了人工插秧的方式,有效減輕了農(nóng)民的勞動(dòng)強(qiáng)度,提高了生產(chǎn)效率,種植均勻性和產(chǎn)量也得到了提升。但是,隨著精細(xì)農(nóng)業(yè)理念的提出[1-2],我國(guó)現(xiàn)有的插秧機(jī)智能化水平與發(fā)達(dá)國(guó)家仍然存在較大的差距,無(wú)法達(dá)到對(duì)插秧機(jī)的智能化和自動(dòng)化控制,還需要對(duì)智能插秧機(jī)的控制優(yōu)化展開(kāi)研究。

要實(shí)現(xiàn)插秧機(jī)的智能化和自動(dòng)化控制作業(yè),前提是需要插秧機(jī)能夠識(shí)別周邊農(nóng)田環(huán)境,進(jìn)行精確的導(dǎo)航,自主規(guī)劃行駛路線行走,完成既定任務(wù)[3]。插秧機(jī)的自主導(dǎo)航技術(shù)是智能農(nóng)業(yè)裝備的必備組成之一,其集合了地理信息系統(tǒng)、遙感技術(shù)和智能農(nóng)業(yè)機(jī)械等技術(shù)[4]。采用該技術(shù)不僅可以克服人工操作插秧機(jī)的弊端(如勞動(dòng)強(qiáng)度大、無(wú)法實(shí)時(shí)了解插秧機(jī)作業(yè)狀態(tài)等),而且能夠?qū)崿F(xiàn)無(wú)人導(dǎo)航作業(yè)。但是,要實(shí)現(xiàn)插秧機(jī)的自主導(dǎo)航,還需要相關(guān)算法對(duì)有關(guān)信息進(jìn)行處理。

路徑跟蹤算法是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)算法的一種,是實(shí)現(xiàn)插秧機(jī)自動(dòng)轉(zhuǎn)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(jī)的跟蹤模型;追蹤算法易于獲得函數(shù)關(guān)系,但不易調(diào)節(jié)車距。因此,將模糊算法和追蹤算法結(jié)合,可以有效地解決各算法的缺點(diǎn)。目前,這兩種算法結(jié)合的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)算法還未在插秧機(jī)的自主導(dǎo)航系統(tǒng)上進(jìn)行實(shí)踐,故本文基于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)智能插秧機(jī)控制進(jìn)行優(yōu)化研究。

1 硬件設(shè)計(jì)

1.1 總體設(shè)計(jì)

該智能插秧機(jī)是在原有的手動(dòng)操控的插秧機(jī)基礎(chǔ)上改造完成,其控制系統(tǒng)主要組成包括單片機(jī)、視覺(jué)導(dǎo)航裝置、自動(dòng)轉(zhuǎn)向裝置、擋位和油門、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、通訊裝置及發(fā)動(dòng)機(jī)等,如圖1所示。

圖1 智能插秧機(jī)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖Fig.1 The structure diagram of intelligent rice transplanter control system

1.2 單片機(jī)

單片機(jī)是整個(gè)插秧機(jī)控制系統(tǒng)的核心部件,用于對(duì)插秧機(jī)的作業(yè)過(guò)程進(jìn)行控制。工作時(shí),單片機(jī)將視覺(jué)導(dǎo)航裝置、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的信息接收、處理和分析后,將下一步動(dòng)作以指令的形式發(fā)送至各末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)進(jìn)行相應(yīng)的操作。

1.3 視覺(jué)導(dǎo)航裝置

視覺(jué)導(dǎo)航裝置主要用于獲得插秧環(huán)境的三維信息,以準(zhǔn)確識(shí)別插秧機(jī)的行駛路徑,由CCD攝像頭、視頻采集卡和監(jiān)視器等組成。作業(yè)時(shí),CCD攝像頭實(shí)時(shí)采集插秧環(huán)境圖像,將光信號(hào)轉(zhuǎn)化為模擬電信號(hào)后傳遞給視頻采集卡;其后,視頻采集卡進(jìn)一步將信號(hào)轉(zhuǎn)換為單片機(jī)可處理的數(shù)字信號(hào),從而準(zhǔn)確讀取圖像信息,進(jìn)行行駛路徑的識(shí)別。

1.4 自動(dòng)轉(zhuǎn)向裝置

自動(dòng)轉(zhuǎn)向裝置用于控制插秧機(jī)的轉(zhuǎn)向,其性能決定了導(dǎo)航系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。目前,自動(dòng)轉(zhuǎn)向裝置主要分為兩種:第1種是在將原有的液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)進(jìn)行改裝,包括增加液壓控制閥等,通過(guò)控制閥門的換向和開(kāi)口即可進(jìn)行自動(dòng)轉(zhuǎn)向;第2種是采用電動(dòng)方向盤替代原有的方向盤,其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖如圖2所示。這種方向盤的結(jié)構(gòu)主要包括步進(jìn)電機(jī)、齒輪、轉(zhuǎn)向輪及方向盤,通過(guò)控制電機(jī)的轉(zhuǎn)向、角度和速度等實(shí)現(xiàn)自動(dòng)轉(zhuǎn)向[5]。本控制系統(tǒng)采用第2種自動(dòng)轉(zhuǎn)向裝置。

圖2 電動(dòng)方向盤結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)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(jī)的行駛速度。原有的擋位為多桿機(jī)構(gòu),其結(jié)構(gòu)圖如圖3(a)所示。工作時(shí),操作手桿1的運(yùn)動(dòng)會(huì)帶動(dòng)控制桿2運(yùn)動(dòng),從而改變行駛速度。在改裝時(shí),在原有的多桿機(jī)構(gòu)基礎(chǔ)上加裝1個(gè)曲柄搖桿機(jī)構(gòu)。通過(guò)步進(jìn)電機(jī)帶動(dòng)曲柄搖桿機(jī)構(gòu),從而控制行駛速度。改裝后的結(jié)構(gòu)如圖3(b)所示。

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

1.6 數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控系統(tǒng)

數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控系統(tǒng)主要用于插秧機(jī)行駛狀態(tài)的采集和監(jiān)控,包括通訊裝置的參數(shù)設(shè)置、插秧機(jī)的行駛狀態(tài)、發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行參數(shù)、位置參數(shù)和視覺(jué)導(dǎo)航裝置運(yùn)行狀態(tài)共5個(gè)部分。系統(tǒng)將采集到的數(shù)據(jù)通過(guò)通信裝置協(xié)議解析后,可以將動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)繪制成曲線圖,并存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)庫(kù)以備后續(xù)的查詢。數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)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(shù)據(jù)信息的傳遞,本文采用CAN總線結(jié)構(gòu)[6]。工作時(shí),各傳感器節(jié)點(diǎn)完成數(shù)據(jù)采集后,將數(shù)據(jù)上傳至CAN總線,通過(guò)通訊協(xié)議解析后利用GSM模塊將數(shù)據(jù)傳輸至單片機(jī),以供數(shù)據(jù)的分析、顯示和調(diào)用。通信裝置的結(jié)構(gòu)圖如圖5所示。

圖5 通信裝置結(jié)構(gòu)圖Fig.5 The structure drawing of communication device

2 智能插秧機(jī)控制算法優(yōu)化設(shè)計(jì)

插秧機(jī)進(jìn)行自動(dòng)導(dǎo)航時(shí),首先需要將插秧機(jī)抽象為數(shù)學(xué)模型;然后根據(jù)插秧機(jī)各部位傳感器獲取的運(yùn)動(dòng)參數(shù),將當(dāng)前插秧機(jī)的位置信息與預(yù)設(shè)路徑對(duì)比,按照模糊算法和純追蹤算法結(jié)合的控制算法對(duì)前輪轉(zhuǎn)角求解,將結(jié)果傳遞至單片機(jī);最后,控制電動(dòng)方向盤的轉(zhuǎn)動(dòng)角度,直至插秧機(jī)行駛至預(yù)設(shè)路徑。智能插秧機(jī)的自動(dòng)導(dǎo)航原理如圖6所示。

圖6 智能插秧機(jī)的自動(dòng)導(dǎo)航原理圖Fig.6 The principle diagram of automatic navigation of intelligent rice transplanter

2.1 插秧機(jī)數(shù)學(xué)模型的建立

由于插秧機(jī)的前輪負(fù)責(zé)轉(zhuǎn)向,則后輪中心可視作整個(gè)插秧機(jī)的控制點(diǎn),則插秧機(jī)可簡(jiǎn)化為二輪車模型[7],如圖7所示。

模型的橫坐標(biāo)為規(guī)劃行駛路徑,正向?yàn)椴逖頇C(jī)前進(jìn)方向。該模型建立的前提是假設(shè)插秧機(jī)保持恒速直線行駛,且路面平整。通過(guò)對(duì)模型分析,可以得到插秧機(jī)的運(yùn)動(dòng)學(xué)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(jī)的縱向行駛速度,可通過(guò)速度傳感器測(cè)得;α和δ為插秧機(jī)行駛的航向角度和前輪轉(zhuǎn)角,α可通過(guò)陀螺儀測(cè)得;L為插秧機(jī)前后軸間距,本系統(tǒng)L=1.52m。通過(guò)對(duì)插秧機(jī)自動(dòng)轉(zhuǎn)向裝置進(jìn)行分析,可得裝置的傳遞函數(shù)H(s)為

其中,K(s)和F(s)分別為期望和實(shí)際的前輪轉(zhuǎn)角拉氏變換的結(jié)果[8]。

圖7 二輪車模型簡(jiǎn)圖Fig.7 The sketch of two wheeler model

2.2 自動(dòng)導(dǎo)航控制算法設(shè)計(jì)

插秧機(jī)在進(jìn)行自動(dòng)導(dǎo)航時(shí),需要預(yù)先規(guī)劃行駛路徑,并輸入導(dǎo)航軟件。該預(yù)設(shè)路徑可看作點(diǎn)的集合,可表示為

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

導(dǎo)航模糊控制器的設(shè)計(jì)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(zhuǎn)角;第2步為控制規(guī)則的設(shè)計(jì),包括輸入、輸出變量的模糊化處理,模糊量隸屬度函數(shù)和隸屬度的設(shè)計(jì)以及控制規(guī)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(yùn)含模糊集合;最后一步為模糊算法應(yīng)用程序的編制。通過(guò)該導(dǎo)航模糊控制器可以得到一個(gè)期望的前輪轉(zhuǎn)角。

進(jìn)行純追蹤算法控制器的設(shè)計(jì),第1步求解路徑彎度Φ。在規(guī)劃路徑上搜索與當(dāng)前插秧機(jī)位置最近的點(diǎn)坐標(biāo)為Pm(xm,ym),而后在規(guī)劃路徑上每隔i個(gè)點(diǎn)取一個(gè)點(diǎn),共取3個(gè)點(diǎn),坐標(biāo)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(jì)算公式為

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

第2步求解前視距離l,計(jì)算公式為

l=lj+k1v+k2φ

其中,lj為前視距離的基礎(chǔ)值;k1和k2分別為速度和路徑彎度系數(shù);v為當(dāng)前插秧機(jī)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(jī)的當(dāng)前位置和預(yù)描位置;C和R分別為轉(zhuǎn)彎的圓心和半徑;Ψe為航向偏差。通過(guò)對(duì)圖8進(jìn)行分析,可以得到前輪轉(zhuǎn)角δ'為

將模糊控制器和純追蹤算法控制器求得的兩個(gè)前輪轉(zhuǎn)角進(jìn)行綜合計(jì)算,可以確定最終的前輪轉(zhuǎn)角δ2,計(jì)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(zhuǎn)角的量化參數(shù)。

3 試驗(yàn)結(jié)果

為了驗(yàn)證該智能插秧機(jī)的控制性能,需要對(duì)其進(jìn)行相關(guān)試驗(yàn)。由于對(duì)插秧機(jī)的自動(dòng)導(dǎo)航功能進(jìn)行了優(yōu)化,因此主要對(duì)插秧機(jī)的自動(dòng)導(dǎo)航的控制算法進(jìn)行相關(guān)試驗(yàn)。

基于田間環(huán)境較為復(fù)雜、人工數(shù)據(jù)采集較為困難的現(xiàn)狀,在平坦的水泥路面進(jìn)行自動(dòng)導(dǎo)航試驗(yàn)。自動(dòng)導(dǎo)航試驗(yàn)在兩種預(yù)設(shè)路徑進(jìn)行行駛:第1種是直線行駛,第2種是直線和轉(zhuǎn)彎混合行駛。插秧機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航路徑的跟蹤效果圖分別如圖9(a)、(b)所示。

由圖9可知:預(yù)設(shè)路徑和自動(dòng)導(dǎo)航路徑的重合度較高,僅在轉(zhuǎn)彎處的重合度較差。這可能是由插秧機(jī)轉(zhuǎn)彎時(shí)的側(cè)滑以及靈敏度的誤差引起的,但恢復(fù)直線行駛時(shí)插秧機(jī)能夠快速恢復(fù)跟蹤,說(shuō)明插秧機(jī)可以進(jìn)行有效的自動(dòng)導(dǎo)航。

圖9 插秧機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航路徑的跟蹤效果圖Fig.9 The tracking rendering of automatic navigation path of rice transplanter

4 結(jié)論

1)針對(duì)我國(guó)插秧機(jī)的智能化和自動(dòng)化控制水平較低的問(wèn)題,基于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)智能插秧機(jī)控制進(jìn)行了優(yōu)化研究。該智能插秧機(jī)的控制系統(tǒng)主要組成包括單片機(jī)、視覺(jué)導(dǎo)航裝置、自動(dòng)轉(zhuǎn)向裝置、擋位和油門、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、通訊裝置、發(fā)動(dòng)機(jī)等。

2)為了使插秧機(jī)能夠進(jìn)行自動(dòng)導(dǎo)航,先將插秧機(jī)抽象為數(shù)學(xué)模型,再按照模糊算法和純追蹤算法結(jié)合的控制算法對(duì)前輪轉(zhuǎn)角求解,使插秧機(jī)能夠按照預(yù)設(shè)路徑行駛。

3)為了驗(yàn)證該智能插秧機(jī)的控制性能,對(duì)其進(jìn)行自動(dòng)導(dǎo)航控制試驗(yàn),結(jié)果表明:插秧機(jī)可以進(jìn)行有效的自動(dòng)導(dǎo)航。

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