磁导式温室协同作业移动平台控制系统设计与实现

管泽峰，王新忠

(江苏大学 农业装备工程学院，江苏 镇江 212001)

0 引言

随着温室向大型化、现代化、智能化方向迅速发展，如何提高温室作业生产效率，使我国由设施大国转变为设施强国成为目前设施领域发展的关键问题[1]。目前，我国设施农业生产由于作业机具和配套设备尚不完善，缺乏专用的小型机械化作业机具，导致设施内的劳动生产仍然依靠从业人员人工完成，劳动强度大、生产率低。因此，研制温室省力作业装置及相关技术有较大的市场需求。

当前我国设施农业具有内部结构不统一、垄间距狭窄、种植物密集等特点，因此国外的轨道式移动平台难以应用到我国的设施农业中。所以，采用能够灵活调整运动状态的自主移动平台是解决这一问题的有效方法。国外针对农业机械导航技术的相关研究较多[2-3]：Palamas采用机器视觉引导温室移动机器人垄间行走[4]；Gonzalez提出了基于地图匹配的慎思规划和基于传感器反馈算法的反应式行为技术两种方法实现对温室移动机器人的自主导航[5]；Subramanian采用基于视觉和雷达的传感器系统，通过模糊逻辑算法实现小型温室移动机器人的自主导航[6]。国内的相关研究起步较晚，张铁民等提出了基于CCD图像传感器、电子罗盘、超声波和加速度计等多传感器信息融合导航控制方法，利用模糊算法对导航路径进行信息获取，在行驶速度为45cm/s下的路径跟踪偏差为7.47mm[7]。周俊等基于卡尔曼滤波的思想融合各传感器的观测值给出轮式拖拉机跟踪控制方法，避免了视觉系统耗时引起的状态反馈滞后，改善导航鲁棒性[8]。张智刚等利用Kalman滤波器对GPS定位数据进行平滑处理，并采用纯追踪模型实现农业机械的直线跟踪控制，行驶速度为0.6m/s时的平均误差小于0.02m[9]。

本文设计了一种设施环境条件下的协同跟随作业移动平台行走控制系统。利用磁导航传感器采集温室垄间的预设路径信息，使用模糊自整定PID控制算法对导航信息进行优化，实现温室移动平台对预设路径的精准跟踪；在此基础上，通过测距模块实现移动平台的人机跟随功能。本移动平台通过温室垄间的协同跟随作业，可减轻作业人员的劳动强度，提高生产效率。

1 系统组成

移动平台行走控制系统主要由主控制器、磁导航传感器模块、测距传感器模块、直流无刷电机及其驱动模块、电池组及其固定装置等系统和部件组成，如图1所示。

本文以STC15W4K56S4单片机为主控制器采集传感器信息。将XGS-19016N型数字式磁导航传感器安装在平台前端正下方，用以获取预设磁导引路径上方的磁信号。测距传感器模块由HC-SR04超声波传感器和GP2Y0A02YK0F型红外传感器组成。超声波传感器和红外传感器上下并排安装于移动平台正前方，通过超声波传感器和红外传感器检测平移前方作业人员或者障碍物的距离。

图1 系统总体设计框图

2 移动平台运动建模

针对上述移动平台，首先对其进行运动状态分析，建立图2所示的履带式移动平台运动模型。以预设路径为基准建立坐标系，其中平台的磁导航传感器中心距离预设磁导引路径的横向位置偏差为p，平台行驶方向与预设磁路径方向之间夹角的角度偏差为θ。

O1.移动平台的几何中心k.车体几何中心到磁导航传感器中心的距离(mm)v.平台的行驶速度(mm/s)ω.平台的转动角速度(rad/s)vl、vr.左右履带轮的线速度(mm/s)

图2 移动平台底盘运动模型

Fig.2 Kinematics model of mobile platform

由图2中关系可得车体中心O1的坐标为

其中，x0、y0、θ0为平台初始时刻的位置坐标和方位角。

移动平台路径跟踪的设计任务是给定平台一个初始速度，使得平台沿着预设磁导引路径行驶。本文设计的履带式移动平台通过左右履带轮的差速行驶调整导航位姿，因此输入状态变量为行驶路径横向偏差和横向偏差变化率，输出控制量ul和ur分别是左右驱动轮的电枢电压，对平台左右驱动轮进行速度控制，对车辆的运动状态进行微分得

并且由于角度偏θ差很小，所以可以近似认为sinθ=θ，对上式进行拉氏变化，并将得到车辆连续的运行过程，即

3 系统控制算法

3.1 主程序

主程序根据各个模块的传感器信息判断是否执行路径跟踪、人机跟随及手动遥控等子程序，流程如图3所示。

图3 主程序流程图

3.2 基于模糊PID算法的路径跟踪系统

3.2.1 路径获取方法

采用磁导航传感器获取预设路径的磁导引信息，通过磁导航传感器输出点的位置提供移动平台与导引路径之间偏差距离信息。在平台行驶过程中，磁导航传感器内部垂直于磁条上方的探测点检测到磁信号后会有连续35个检测点输出信号，求出两个边界输出点的中间值作为平台的中心点，主控制器根据输出点的位置判断导航路径的偏差信息。

3.2.2 模糊PID控制器的设计

本文以移动平台的导航路径横向偏差和偏差变化率作为系统的状态输入变量，采用模糊控制对PID控制器参数进行在线调整， 以此满足实际控制环境对被

控对象的要求。模糊PID控制器结构如图4所示。

图4 模糊PID控制器结构图

ECEPBPMPSZONSNMNBPBNB PB PBNB PB PBNM PB ZONM PM ZONS PS ZONS ZO ZOZO ZO PSPMNB PB PSNM PB PSNM PM ZONM PM NSNS PS NSZO ZO NSZO ZO NMPSNM PM PSNM PM PSNS PS ZONS PS NSZO ZO NSPS NS NMPS NS NBZONM PM PMNM PS PSNS PS ZOZO ZO NSPS NS NMPS NS NMPM NM NBNSNM PS PMNS PS PSZO ZO ZOPS NS NSPM NS NMPM NM NBPM NM NBNMZO ZO PMZO ZO NSPS NS ZOPM NM NSPM NM NSPB NB NSPB NB NSNBZO ZO PBPS ZO PBPS NM ZOPM NM ZOPM NB ZOPB NB PSPB NB PS

根据表1，考虑到控制器的精度与复杂程度，将路径横向偏差和横向偏差变化率的模糊论域都取为{-3，-2，-1，0，1，2，3}，将其模糊子集定义为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}，对应值代表负大，负中，负小，零，正小，正中，正大。

3.2.3 MatLab仿真

在MatLab数字分析软件命令窗口运行Fuzzy函数进入模糊逻辑编辑器，选择控制类型为mamdani型系统，建立fuzzy logic controller模块，再利用Simulink工具箱搭建自适应模糊PID控制系统模型，如图5所示。

仿真时计算机的采样时间为0.01s，平台的速度为1m/s。首先，比较两种控制器在单位阶跃信号作用下的输出；其次，在时间轴的2s处设置一个尖峰干扰信号比较两种控制器在随机干扰下的输出情况。输出响应如图6所示。

通过图6中的对比可以看出：在开始阶段，系统在模糊PID控制器作用下的上升速度更快，系统能够很好地跟踪输入信号，且模糊PID控制器在扰动输入的情况下，能在更短的时间内调整到稳定状态。因此，以上仿真结果表明模糊PID既能减少振荡，使系统较好地达到稳态，又能提高系统的鲁棒性。

图5 模糊PID控制器仿真图

图6 阶跃信号和尖峰信号下的输出响应

3.3 基于加权融合算法的目标距离信息融合

超声波传感器和红外传感器分别对目标距离信息测量3次，根据超声波传感器和红外传感器的测距信息计算相应的权值，通过加权融合算法计算得到关于被测目标距离信息的融合值。

4 移动平台的运动控制试验分析

4.1 移动平台行走导航系统直线跟踪试验

移动平台在江苏大学温室进行实地性能测试。将移动平台纵向对称安置在导引路径上，并通过软件设定平台的路径跟踪速度为1m/s；将自制的简易漏斗装置固定在平台后侧正中间，通过注射器针头滴落在地面的液滴记录平台的实际行驶轨迹，以预设路径和平台的行驶方向为参照物，液滴在导引路径左侧为负值，在右侧为正值。试验现场如图7所示；平台在路径跟踪过程中的实时横向偏差如图8所示。

从图7中可以看出：平台在5m行驶距离内的最大横向偏差为2.6cm，表明平台在温室垄间行走稳定，且在路径跟踪过程中能够沿着预设路径行驶。

4.2 移动平台行走导航系统人机跟随试验

将温室移动平台的行驶速度设置为1m/s，并将长1.5m、宽1m的泡沫板安置在距离作业平台1m处。在距离平台1～2m处设置10个标记点，每个标记点间隔10cm。试验过程中，以1.5～2m/s左右的速度将泡沫板从距离作业平台1m处分别移至各标记点处，通过测量作业平台前端中点与泡沫板的距离判断平台的安全跟随性能。实际测得平台与障碍物之间的平均跟随距离为94.6cm，平均跟随偏差为5.4cm。试验表明：本课题设计的温室移动作业平台能以较高的精度实现协同作业功能，满足温室作业要求。

图7 移动平台行驶轨迹路线图

图8 移动平台行驶路径横向偏差

5 结论

针对我国温室环境条件下物料、机具等在温室垄间频繁运输的需求，通过磁导航传感器和测距传感器构建温室移动平台的协同作业行走控制系统，采用模糊PID控制算法实现平台预设路径的跟踪导航功能，在路径导航的基础上通过测距模块实现协同作业的功能。试验结果表明：本文设计的人机跟随作业导航系统稳定可靠。当平台以1m/s的速度沿预设路径行驶时，路径横向偏差最大为2.6cm，平均跟随误差不超过5.4cm，可以实现移动平台在温室垄间沿着预设路径协同跟随作业。