基于自适应时域模型预测的拖拉机路径跟踪控制方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于自适应时域模型预测的拖拉机路径跟踪控制方法及系统，时域优化模块寻找出预测时域和控制时域的最优解，并对求解的预测时域和控制时域进行修正，利用修正后的预测时域和控制时域更新自适应时域模型预测控制器中的预测时域和控制时域；自适应时域模型预测控制器根据当前位置、航向角、参考位置、参考航向角、参考前轮转角、当前车速、修正后的预测时域、修正后的控制时域和系统约束优化求解出前进车速和前轮转角；当前车速达到前进车速时，加减速结束；实际前轮转角达到前轮转角时，转向结束；实现拖拉机的路径跟踪控制。本发明专利技术根据车速和规划路径曲率自适应调整预测时域和控制时域，提高的路径跟踪效果和适应性。应性。应性。

【技术实现步骤摘要】
基于自适应时域模型预测的拖拉机路径跟踪控制方法及系统


[0001]本专利技术属于车辆自动驾驶
，具体涉及一种基于自适应时域模型预测的拖拉机路径跟踪控制方法及系统。

技术介绍

[0002]随着智慧农业的不断发展，农用车辆自动驾驶越来越受到人们的关注。农用车辆自动驾驶的关键在于路径规划和路径跟踪控制。路径跟踪是自动驾驶中重要的一环，它的好坏直接影响到整个驾驶系统能否完成给定的任务。
[0003]模型预测控制因其具有良好跟踪精度和抑制滞后能力在路径跟踪中得到应用，但传统的模型预测较少考虑车速和路径曲率变化的影响，大多采用固定的预测时域和控制时域，对环境的适应性较差，难以达到期望的跟踪效果。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中存在不足，本专利技术提供了一种基于自适应时域模型预测的拖拉机路径跟踪控制方法及系统，根据车速和规划路径曲率自适应调整预测时域和控制时域，提高控制方法对不同路径的适应性和路径跟踪效果。
[0005]本专利技术是通过以下技术手段实现上述技术目的的。
[0006]一种基于自适应时域模型预测的拖拉机路径跟踪控制方法，具体为：
[0007]时域优化模块根据当前车速v，寻找对应的预测时域N
p
和控制时域N
c
的最优解；时域优化模块再根据参考路径曲率K
r
，对求解的预测时域N
p
和控制时域N
c
进行修正；
[0008]利用修正后的预测时域N
pc
>和控制时域N
cc
更新自适应时域模型预测控制器中的预测时域和控制时域；
[0009]自适应时域模型预测控制器根据当前位置(x，y)、航向角参考位置(x
r
，y
r
)、参考航向角参考前轮转角δ
fr
、当前车速v、修正后的预测时域N
pc
、修正后的控制时域N
cc
和系统约束优化求解出前进车速v
m
和前轮转角δ
m
；
[0010]当前车速v达到前进车速v
m
时，加减速结束；实际前轮转角δ达到前轮转角δ
m
时，转向结束；实现拖拉机的路径跟踪控制。
[0011]进一步地，所述对求解的预测时域N
p
和控制时域N
c
进行修正为：
[0012]N
pc
＝Round(γ*K
r
+N
p
)
[0013]N
cc
＝Round(∈*K
r
+N
c
)
[0014]γ≥∈
[0015]式中，N
pc
和N
cc
分别为修正后的预测时域和控制时域，γ为预测时域的曲率增益系数，∈为控制时域的曲率增益系数。
[0016]进一步地，寻找对应的预测时域N
p
和控制时域N
c
的最优解采用改进粒子群优化算法，改进粒子群优化算法的适应度函数为：
[0017][0018]N
p
≥N
c
＞0
[0019]式中，α和β为权重系数，是路径跟踪的平均横向误差，Δδ
v
是跟踪过程中前轮转角增量的最大值。
[0020]进一步地，所述前进车速v
m
和前轮转角δ
m
为：
[0021][0022]其中：为t时刻第k次输出的控制量，为t时刻第k
‑
1次输出的控制量，Δu(k)为控制增量。
[0023]进一步地，所述参考航向角其中(x
rn
，y
rn
)为下一时刻参考位置。
[0024]更进一步地，所述参考前轮转角其中为下一时刻参考航向角，l为农机车轮轴距。
[0025]更进一步地，所述路径曲率其中分别为y
r
对x
r
一阶导数和二阶导数。
[0026]一种基于自适应时域模型预测的拖拉机路径跟踪控制系统，包括：
[0027]导航定位模块，采集拖拉机的当前位置、航向角和当前车速；
[0028]时域优化模块，对预测时域和控制时域进行修正；
[0029]自适应时域模型预测控制器，求解前进车速和前轮转角；
[0030]转角传感器，实时反馈实际前轮转角；
[0031]动作执行机构，根据前进车速和前轮转角实现拖拉机的路径跟踪。
[0032]本专利技术的有益效果为：本专利技术中时域优化模块寻找出预测时域和控制时域的最优解，并对求解的预测时域和控制时域进行修正，利用修正后的预测时域和控制时域更新自适应时域模型预测控制器中的预测时域和控制时域；本专利技术中实现了对预测时域和控制时域实时在线调整，保证了控制器对车速和曲率变化的适应性，提高了路径跟踪的精度和稳定性。
附图说明
[0033]图1为本专利技术所述基于自适应时域模型预测的拖拉机路径跟踪控制系统结构示意图；
[0034]图2为本专利技术所述基于自适应时域模型预测的拖拉机路径跟踪控制方法流程图；
[0035]图3为本专利技术所述拖拉机路径跟踪示意图；
[0036]图4为本专利技术所述改进粒子群算法流程图；
[0037]图5为本专利技术所述车辆运动学模型图。
具体实施方式
[0038]下面结合附图以及具体实施例对本专利技术作进一步的说明，但本专利技术的保护范围并不限于此。
[0039]如图1所示，本专利技术一种基于自适应时域模型预测的拖拉机路径跟踪控制系统，包括导航定位模块、行车控制模块、动作执行机构和状态反馈模块(包括导航定位模块和安装在拖拉机前轮的转角传感器)，行车控制模块包括时域优化模块和自适应时域模型预测控制器。
[0040]导航定位模块实时采集拖拉机行驶状态信息，包括当前位置(x，y)、航向角和当前车速v，定义已规划路径上离拖拉机当前位置(x，y)最近的路径点为参考位置(x
r
，y
r
)，参考位置对应路径点的航向角为参考航向角参考位置对应路径点的前轮转角为参考前轮转角δ
fr
，参考位置对应路径点的路径曲率为参考路径曲率K
r
。导航定位模块将采集到的拖拉机行驶状态信息发送给行车控制模块，其中当前车速v和参考路径曲率K
r
传递给时域优化模块，当前位置(x，y)、航向角参考位置(x
r
，y
r
)、参考航向角参考前轮转角δ
fr
和当前车速v传递给自适应时域模型预测控制器；时域优化模块先根据当前车速v，采用改进粒子群算法得到对应车速的预测时域N
p
和控制时域N
c
，时域优化模块再根据参考路径曲率K
r
，对预测时域N...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于自适应时域模型预测的拖拉机路径跟踪控制方法，其特征在于：时域优化模块根据当前车速v，寻找对应的预测时域N
p
和控制时域N
c
的最优解；时域优化模块再根据参考路径曲率K
r
，对求解的预测时域N
p
和控制时域N
c
进行修正；利用修正后的预测时域N
pc
和控制时域N
cc
更新自适应时域模型预测控制器中的预测时域和控制时域；自适应时域模型预测控制器根据当前位置(x，y)、航向角参考位置(x
r
，y
r
)、参考航向角参考前轮转角δ
fr
、当前车速v、修正后的预测时域N
pc
、修正后的控制时域N
cc
和系统约束优化求解出前进车速v
m
和前轮转角δ
m
；当前车速v达到前进车速v
m
时，加减速结束；实际前轮转角δ达到前轮转角δ
m
时，转向结束；实现拖拉机的路径跟踪控制。2.根据权利要求1所述的基于自适应时域模型预测的拖拉机路径跟踪控制方法，其特征在于，所述对求解的预测时域N
p
和控制时域N
c
进行修正为：N
pc
＝Round(γ*K
r
+N
p
)N
cc
＝Round(∈*K
r
+N
c
)γ≥∈式中，N
pc
和N
cc
分别为修正后的预测时域和控制时域，γ为预测时域的曲率增益系数，∈为控制时域...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏新华，胡珉珉，王爱臣，吴抒航，汪岸哲，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：