[发明专利]考虑时延和环境约束的智能收获机器人路径控制方法

说明书

本发明公开了一种考虑时延和环境约束的智能收获机器人路径控制方法，属于现代农业无人辅助驾驶技术领域。本发明包括以下步骤：建立收获机转向系统的动力学模型、运动学模型、收获机‑地面受力模型，并构建考虑输入延迟和外部扰动的控制系统模型，将综合误差作为状态变量；基于预设性能函数对状态变量进行约束，通过误差转换函数将有约束的变量转换为无约束的变量；针对定常输入时延和时变输入时延两种情况，分别构建基于定常时延和基于时变时延估计值的饱和补偿变量，并基于反步法和李雅普诺夫稳定性定理设计相应的控制输入。此种方法可有效对跟踪误差进行约束，补偿输入时延对跟踪系统的影响，以提高收获机的自动驾驶导航效果。

技术领域

本发明属于现代农业无人辅助驾驶技术领域，具体涉及一种考虑时延和环境约束的智能收获机器人路径控制方法。

背景技术

收获机辅助驾驶系统受控制信号传输及转向机构动作执行的影响，会产生时滞现象，降低控制系统的稳定性和动态性能，影响收获机辅助驾驶系统控制精度和工作效率，限制农业生产效率甚至损坏收获机。目前用于收获机的跟踪控制方法主要有PID控制、纯跟踪控制、模糊控制、模型预测控制等，或通过两种或多种方法的联合设计进行参数优化、增强鲁棒性等。前几种算法都没有考虑时滞对路径跟踪控制系统的影响，而模型预测控制具有预测功能，即能够根据系统的当前时刻的控制输入以及过去的历史信息，对未来控制输入进行提前预测，可对收获机的滞后进行一定的补偿，但其计算最优值时所需计算成本较高。本专利基于反步法和李雅普诺夫稳定性定理设计了考虑定常时延补偿和时变时延补偿的控制方法。

通常情况下，收获机辅助驾驶作业过程中，不仅要求闭环系统的稳定运行，还要求控制性能满足一定动态性能指标要求，这就需要在进行控制器设计时，既能够保证系统稳定，又要对系统输出的性能进行约束，即预设性能约束。目前，针对收获机路径跟踪控制系统同时考虑输入延迟和预设性能约束的情况研究较少，需开展收获机控制系统中考虑输入时延和扰动的研究，通过分析预设性能约束、定常输入时延补偿变量、时变时延补偿变量，提高收获机路径跟踪的效果。

发明内容

为解决上述问题，本发明公开了考虑时延和环境约束的智能收获机器人路径控制方法，可有效对跟踪误差进行约束，补偿输入时延对跟踪系统的影响，以提高收获机的自动驾驶导航效果。

为达到上述目的，本发明的技术方案如下：

考虑时延和环境约束的智能收获机器人路径控制方法，包括以下步骤：

步骤一，建立收获机转向系统的动力学模型、运动学模型、收获机-地面受力模型，并构建考虑输入延迟和外部扰动的控制系统模型；

步骤二，基于预设性能函数对状态变量进行约束，并通过误差转换函数将有约束的变量转换为无约束的变量；

步骤三，基于反步法和李雅普诺夫定理设计考虑定常时延的路径跟踪控制输入；

步骤四，基于反步法和李雅普诺夫定理设计考虑时变时延的路径跟踪控制输入。

进一步的，步骤一所述的建立收获机转向系统的动力学模型、运动学模型、收获机-地面受力模型，并构建考虑输入延迟和外部扰动的系统模型，其具体方法如下：

(1)根据设定的期望路径获取当前时刻t的期望航向角ψ_r、期望航向角速率期望航向角加速率根据传感器获取收获机当前时刻t的航向角ψ、航向角速率航向角加速率纵向速度v_x和纵向加速度横向速度v_y和横向加速度

(2)建立收获机转向系统的动力学模型为

式中，ψ是航向角，J_z是转动惯量，l_f和l_r分别是前、后轴到质心的距离，F_yf、F_yr分别是前、后轮胎受到的侧向力。