植物工廠中移動平臺導引系統(tǒng)的路徑校正控制方法研究

植物工廠中移動平臺導引系統(tǒng)的路徑校正控制方法研究高 振 銘1， 徐 麗 明1， 李 超1， 邢 潔 潔1， 劉 文1， 史 麗 娜1， 卜 云 龍2( 1 中 國 農(nóng)業(yè)大學 工學院 ， 北京 100083; 2 北京京鵬環(huán)球科技股份有限公司 ， 北京 100094 )摘 要 : 在植物工廠的物料自動化運送中 ， 自動導航系統(tǒng)非常重要 。為此 ， 針對移動平臺在行駛過程中出現(xiàn)偏離誤差較大的問題 ， 采用磁感應傳感器搭建導航系統(tǒng) ， 并對采樣信號進行插值處理 ， 并采用模糊控制方法 。通過Simulink 對信號采集過程進行仿真分析與優(yōu)化 ， 得到了較為合理的模糊控制算法 ， 建立了一套路徑校正的系統(tǒng) 。利用 STM32 系列單片機搭建了控制系統(tǒng) ， 并進行了道路行駛試驗 。試驗結果表明 : 該系統(tǒng)能夠?qū)π旭偮窂竭M行校正和追蹤 ， 模糊校正的直線行駛能力提高了 20 13% ， 穩(wěn)定性提高了 17 24% ， 均值直線行駛偏差 控制在5mm 以內(nèi) ， 具有較高的精度和穩(wěn)定性 。關鍵詞 : 植物工廠 ; 移動平臺 ; 磁導引 ; 路徑校正 ; 模糊控制中圖分類號 : S24 文獻標識碼 : A 文章編號 : 1003 188X( 2017) 12 0007 080 引 言植 物 工廠化立體化裝備已經(jīng)逐漸成為國際公認的農(nóng)作物培養(yǎng)設施 ， 物流化 、無人化和自動化的物料搬運機器裝備是植物工廠自動化系統(tǒng)中的關鍵技術之一 。在物料運輸方面 ， 歐陽平等 1研究了山地果 園 牽引式雙軌運輸機斷繩制動裝置 ， 并進行試驗 ， 克服了現(xiàn)有山地果園軌道運輸機無法搬移 、戶外施工難度大 、批量生產(chǎn)困難和設備利用率低等問題 。李善軍等 2研究了自走式雙軌 道山地果園運輸機 ， 實 現(xiàn)了山地果園中運輸果實 、肥料等 ， 也可搭載噴霧機或修剪機械等進行作業(yè) 。權龍哲等 3研究了狹閉空間內(nèi)苗盤物流化搬運機器 人 運動規(guī)劃與試驗 ， 實現(xiàn)了植物工廠的秧苗盤的運輸 。以上研究多利用軌道實現(xiàn)物料搬運作業(yè) 。由于植物工廠物料輸送具有對接精度要求高 、行駛位置靈活等特點 ， 本文設計了植物工廠的移動平臺 。該移動平臺的直線行駛平穩(wěn)度高 ， 為秧苗盤精確對接提供了重要的基礎 。對植物工廠進行路徑規(guī)劃的同時 ， 考慮到所處環(huán)境能夠提供的條件 ， 避免環(huán)境產(chǎn)生的外界干擾 。因此 ， 試驗樣機采用了磁導引的方收稿 日期 : 2016 10 17基金項目 : 國家高技術研究發(fā)展項目 ( 2013AA103002 1)作者簡介 : 高振銘 ( 1992 ) ， 男 ， 黑龍江佳木斯人 ， 碩士研究生 ，( E mail) 304239453 qq com。通 訊 作者 : 徐麗明 ( 1969 ) ， 女 ， 山東蓬萊人 ， 教授 ， 博士生導師 ，( E mail) xlmoffice 126 com。式進行信號采集 。針 對 植物工廠移動平臺在行駛過程中會出現(xiàn)偏離其路徑的問題 ， 為減小偏離誤差 ， 結合數(shù)學運動模型 ， 在轉(zhuǎn)動瞬心和偏離角之間建立數(shù)學模型 ， 采用模糊控制器及 Simulink 進行仿真 ， 對輸出的跟蹤性進行一定的優(yōu)化 ， 并在實體上進行檢驗 ， 以期能夠提高直線行駛的精確度和穩(wěn)定性 。1 植物工廠移動平臺運動學分析11 植物工廠移動平臺作業(yè)要求植物工廠是一 種 新型科技高度密集種植模式 ， 其采用標準化種植 ， 減少了工作量和作業(yè)強度 ， 提高了作業(yè)效率 ， 實現(xiàn)了農(nóng)作物的周年生產(chǎn) 。本試驗樣機需要配合運送秧苗盤的機器 ， 能將機器運送過來的秧苗盤穩(wěn)定地接收到移動平臺上 ( 見圖1) ， 移動平臺需要在 20m 內(nèi)的環(huán)境中實現(xiàn)高精度 的穩(wěn)定行走 。圖 2 為植物工廠內(nèi)移動平臺作業(yè)要求示意圖 。其需要保證移動平臺能夠在精確的位置上停止 ，同時具有高度的雙向直線行駛性 。此要求是為后續(xù)秧苗盤運動到秧苗架上提供重要保障 ， 確保秧苗盤能夠穩(wěn)定地 、精確地傳送到秧苗立體栽培架上 ， 同時保證與其他裝置進行對接 。12 移動平臺的研制移動平臺針對植物工廠的作業(yè)要求 ， 該移動平臺包括驅(qū)動系統(tǒng) 、導航系統(tǒng) 、定位系統(tǒng) 、避障系統(tǒng)和上位機系統(tǒng) ，如圖 1 所示 。驅(qū)動部分由伺服電機構成 ， 采用 PWM控制模式和閉環(huán)控制 ， 保證行駛的穩(wěn)定性 。導航部分采用磁導航方式 ， 保證雙向行駛的平穩(wěn)性 。定位系統(tǒng)·7·2017 年 12 月 農(nóng) 機 化 研 究 第 12 期DOI:10.13427/j.cnki.njyi.2017.12.002采用 FID 射頻識別 ， 能夠保證確定移動平臺的實時位置 。避障系統(tǒng)采用超聲波避障模式 ， 通信模式用 II2C 通 信 方式 。采用藍牙通信系統(tǒng) ， 保證有效通信范圍在 60m 以內(nèi) 。上位機系統(tǒng)采用 LABVIEW 控制界面進入上位機實時控制和監(jiān)控 。圖 1 移 動 平臺三維圖Fig1 3D map of mobile platform圖 2 植 物工廠 內(nèi)移動平臺作業(yè)要求示意圖Fig2 Plant space structure diagram13 移動平臺的運動學分析為了確定移動 平 臺的運動規(guī)律 ， 求得移動平臺的運動軌跡 ， 即移動平臺的運動學的正解 4， 對 于 預測分析機構的運行軌跡和運動狀態(tài)的平穩(wěn)性有重要的作用 ， 進而以此為基礎進行優(yōu)化程序 。在固定坐標系中 ， 設在一個采樣的周期 內(nèi) ， 移動平臺從第 n 個時刻 ( xn， yn， n) 狀 態(tài) 變化到第 n + 1 個時刻 ( xn +1， yn +1，n +1) 狀態(tài) ， 從而確定各個采樣周期的位置 。此 時 ， 行走機構的兩個相應的位置為 ( An， On， Bn)和 ( An +1， On +1， Bn +1) 。設在 1 個采樣周期內(nèi)移動 平臺的運行方位角增量為 ， 當 0 時 ， 所走 ds 可以近似看作弦長 。由圖 3 及運動學關系可得行走機構中心點 o 的運動軌跡與兩驅(qū)動輪速度關系為ds =( vr+ vl) t2( 1) =( vr+ vl) t2( 2)圖 4 為移動平臺的運動 模型的建立坐標系 。其中 : O 點為驅(qū)動軸中心點 ; A 點為轉(zhuǎn)動瞬心 ; B 點為運動質(zhì)心 ; Vl為 左 輪轉(zhuǎn)動速度 ; Vr為右輪轉(zhuǎn)動速度 ; d 為兩驅(qū)動輪間距離 ; 為 移 動平臺轉(zhuǎn)動的角速度 ; v 為移動平臺車體運動速度 ; a 為移動平臺轉(zhuǎn)動瞬心到距離其最近驅(qū)動輪的距離 。圖 3 植 物 平臺移動 t 的示意圖Fig3 Platform mobile plant schematic圖 4 植物平臺車體運動示意圖Fig4 Plant schematic platform body movement移動平臺兩驅(qū)動輪中點 O 的 速 度為·8·2017 年 12 月 農(nóng) 機 化 研 究 第 12 期vc= vo=vr+ vl2( 3)移動平臺旋轉(zhuǎn)平臺為w =vr vld( 4)移動平臺的數(shù)學運動模型為x·c= vc·cos + h·w·siny·c= vc·sin h·w·cos( 5)移動平臺質(zhì)心運動學方程為x·c=vr+ vl2cos +h( vr vl)dsiny·c=vr vl2sin +h( vr vl)dcos( 6)由此得到植物工廠移動平臺的運動模型為o·=x·y··=r2cos +h·rdsinr2cos h·rdsinr2cos h·rdsinr2cos h·rdsinrdw1w 2( 7)則移動平臺在第 n +1 時刻的車體位姿為xn+1= xn+Tn+1TT12cosn( vr+ vl) 1dsinn( vr vl) dtyn+1= yn+Tn+1TT12sinn( vr+ vl) 1dcosn( vr vl) dtn+1= n+Tn+1Tn( vr+ vl) dt ( 8)此采樣周期移 動平臺轉(zhuǎn)彎半徑 ( 圖 4 中 Oo 的距離 ) ， 其表示式為 =( vr+ vl) t2( 9)根 據(jù)正解分析 ， 在每個采樣周期內(nèi) ， 移動平臺車體位姿是驅(qū)動輪速度和時間的函數(shù) ， 驅(qū)動器給定左右驅(qū)動輪的運行速度及運行時間 ， 即可確定移動平臺下一時刻的位姿 ， 連續(xù)的位姿構成移動平臺運動軌跡 。因此 ， 通過采樣時間和左右輪轉(zhuǎn)速 ， 確定了移動平臺的轉(zhuǎn)彎瞬心 。2 移動平臺的引導系統(tǒng)設計自動導引車是 植 物工廠自動化技術的關鍵設備 ，導航系統(tǒng)為其核心組成部分 。由于植物工廠環(huán)境有較少的機械損傷 ， 本文采用磁帶導引方式 5， 利用 磁感應信號實現(xiàn)導引 。21 磁信號傳感器布局根據(jù)實際情況 ， 本文所選磁導航傳感器長度為15cm， 內(nèi)部 6 個磁感應傳感器均勻分布 。傳感器離地高度為 1 5cm， 磁條寬度為 3cm， 如圖 5 圖 7 所示 。其中 ， 標號 、和 表示傳感器的檢測通道 ， A、B、C、D 和 E 分別表示檢測區(qū)域 。本文分為 3 種檢測狀況 ， 具體如下 :1) 傳感器檢測一路信號 ( 見圖 5) : 僅有 A 感應區(qū)域檢測到信號 ; 號傳感器感應到磁條 ， 檢測到信號 ;號 、號位置并沒有檢測到信號 。2) 傳感器檢測兩路信號 ( 見圖 6) : A、B 感應區(qū)域檢測到信號 ; 號和 號傳感器感應到磁條 ， 檢測到信號 ; 號位置并沒有檢測到信號 。3) 傳感器檢測三路信號 ( 見圖 7) : B、C、D 感應區(qū)域檢測到信號 ; 傳感器 號位置 、號位置和 號位置感應到磁條 ， 檢測到信號 。圖 5 傳 感器檢測一路信號Fig5 One sensor signals圖 6 傳感器檢測兩路信號Fig6 Two sensor signals·9·2017 年 12 月 農(nóng) 機 化 研 究 第 12 期圖 7 傳感 器檢測三路信號Fig7 Three sensor signals22 信號的插值與編碼道路中心檢測與 插值 ， 磁導航檢測通過磁傳感器所產(chǎn)生的信號 ， 通過單片機 I/O 口輸入 ， 所得到的是離散位置信號 ， 分辨率低 ， 存在較大的量化誤差 。采用合理的控制策略可以減小量化誤差的干擾 ， 但提高檢測精度是消除誤差的根本 。通過插值對空間位置進行細化 ， 本文通過合理選擇磁條寬度和傳感器相對地面的高度 ， 使相鄰的兩個磁感應傳感器檢測位置進行范圍重疊 ， 從而提高檢測精度 。線性插值磁導航信號檢測編碼圖 ， 如圖 8 所示 。圖 8 線性插 值磁導航信號檢測編碼圖Fig 8 Detection coding picture對采樣不同信 號 進行編碼 ， 通過方程式運算得到不同的數(shù)字 ， 將不同通道的信號進行編碼 ， 并在線性插值處保證累加結果不會出現(xiàn)值相等 ， 避免判斷錯誤 。通過實際檢測 ， 每隔 1cm 就會產(chǎn)生不同的信號 。對于采樣的信號 ， 需要進行模糊化處理 。實現(xiàn)模糊控制保證植物移動平臺能夠在保證精確的直線行駛度 。23 傳感器偏離距離與瞬心角度之間的關系通過上文運動學的分析確定了旋轉(zhuǎn)半徑 與運行方位角增量 和信號采樣周期 t 之間的數(shù)學關系 ( 公式 9) 。關于移動平臺的直線行駛度問題 ， 應保證 t 無限趨近于 0， 但在實際當中檢測到的 是離散變量 ， 是由傳感器的定位精度和移動平臺的中心與傳感器之間距離來聯(lián)合確定的 。根據(jù)實際情況 ， 移動平臺中心到傳感器的距離為 700cm， 可以計算出實際檢測到的信號能得到偏移距離和偏移角度之間的關系 ，如表 1 所示 。其中 ， x 表示磁感應傳感器偏移磁條中心線的距離 。表 1 偏移距離和角度之間的關系Table 1 Offset relationship between the distance and the offset angle偏移 磁條距離 x/cm Arctan( x/700) /( °)1 00143 0818 52 00126 1636 63 00428 2454 04 00571 3270 55 00713 4085 66 00855 4899 17 00977 5710 6根 據(jù) 實際情況 ， 要保證車的直線行駛度 ， 需要保證傳感器偏移磁條距離 x 在 1cm 以內(nèi) ， 保證 不大于 0 818 5°。t 信號采樣周期考慮到 3 點因素 : 伺服電機改變速度的響應速度 。響應速度是指采樣一次信號的時間需要高于加速度達到穩(wěn)定周期 ， 否則在調(diào)速范圍內(nèi)會不穩(wěn)定 ; 單片機采樣之后處理一次采樣數(shù)據(jù)所需要的時間 ; 傳感器自身反應的頻率 。采樣一次信號的時間應當大于以上處理中所消耗的時間 ， 需要對實際電機的反應情況和程序進行調(diào)試 ， 從而確定 t 的取值范圍 。24 模糊控制器設計以及 Simulink 仿真241 模糊控制的原理與流程模糊控制具體原理如下 : 利用單片機產(chǎn)生的中斷采樣獲取被控量的精確值 ， 然后將采樣值與目標值比較后得到誤差信號 E， 此誤差信號 E 作為模糊控制器的一個輸入量 ， 把誤差信號 E 的精確量進行模糊量化變成模糊量 。誤差 E 的模糊可用相應的模糊語言表示 ， 得到誤差 E 的模糊化形成一個子集 ， 然后通過 e和模糊控制規(guī)則 ( 模糊算子 ) 根據(jù)推理的合成規(guī)則進行模糊決策 ， 得到模糊控制量 u。·01·2017 年 12 月 農(nóng) 機 化 研 究 第 12 期模糊控制器的輸 入通過模糊化控制輸出的求解 ，作為模糊控制器的輸入接口 ， 其作用是將真實的確定量轉(zhuǎn)換為一個模糊矢量 6。對 于 一個模糊輸入量 ， 圖8 對其相關的編碼表進行模糊化處理 。表 2 為模糊化后的數(shù)據(jù)表 ， 表 3 為 E 表誤差分析表 ， 將上述的 15 種不同的信號模糊處理為 6 類信號 ， 對模糊子集進行劃分 。表 2 信號 采集編碼表Table 2 Signal acquisition code table信 號 通道 一 二 三 四 五 六一路信號 1 2 13 24 35 46兩 路 信號 3 15 37 59 81三路信號 16 39 72 105表 3 E 表 誤 差分析表Table 3 E Error analysis table信號 通道 一 二 三 四 五 六一路信號 36 35 24 13 2 46兩路 信號 21 24 0 13 2三路信號 21 2 35 68針對磁導引的 物 理模型 ， 將一系列的模糊控制規(guī)則轉(zhuǎn)化為一個查詢表 ， 通過程序編程轉(zhuǎn)換為數(shù)組表 ，通過程序遍歷 ， 查找對應數(shù)據(jù) 。這種模糊控制極其簡單 ， 使用方便 。為了實現(xiàn)實際當中的連續(xù)域到有限整數(shù)離散域的轉(zhuǎn)換 ， 引入量化因子 Ke和 比 例因子 Ku 7。242 模糊控制器的設計1) 模 糊 控制器的結構 。首先確定模糊控制器的結構 。為了得到良好的控制性能 ， 檢測磁導航偏移誤差 e 和誤差變化 ec， 控制量只有一個 ， 電機的轉(zhuǎn)速 脈沖調(diào)節(jié)制的寬度來調(diào)節(jié)電機的速度 5。因 此 ， 模 糊控制器采用兩輸入單輸出的二維結構 ， 如圖 9 所示 。圖 9 模 糊 控制器的流程圖Fig9 Flow chart fuzzy controller use2) 確 定 語言變量 。需要確定檢測磁導航偏移誤差 e、誤差變化 ec 和輸出量控制 PWM 方波脈寬信號等語言變量 ， 從而控制電機轉(zhuǎn)速 6。( 1) 設 定 理想行駛位置為 position_0， 實際位置為position， 則位置誤差為 e = hd d， 其語言變量為 E， 論域 X = 3， 2， 1， 0， + 1， + 2， + 3 ， 論域上的模糊子集是 Ai( i = 1， 2， 3， ， 7) 。相 應 語言值為 負大( NB) ， 負中 ( NM) ， 負小 ( NS) ， 零 ( Z) ， 正小 ( PS) ， 正中 ( PM) ， 正大 ( PB) ， 分別表示當前位置 Position 相對設 定值 Position0 為 : “極左偏 ”“很左偏 ”“偏左 ”“正好 ”“偏右 ”“很右 偏 ”“極右偏 ”。( 2) 磁導航系統(tǒng)誤差前后兩次采樣值的變化量是ec = e2 e1 = ( position position1) ( position position2) =position2 position1 ， 取其語言變量為 ec， 論域為 Y = 2， 1， 0， +1， +2 ， 論域上的模糊子集是 Bj( j =1， 2， 3， 4， 5) 。相 應 語言值為 正大 ， 正小 ， 零 ， 負大 ， 負小 ， 分別表示當前水平方向位置變化 position2 posi-tion1 為 “快速 左偏 ”“左偏 ”“不變 ”“右偏 ”“快速右偏 ”。( 3) 系統(tǒng)輸出量 u， 其語言變量為 U， 論域為 Z = 3， 2， 1， 0， +1， + 2， + 3 ， 論域上模糊子集 Ck( k =1， 2， 3， ， 7) 。相 應 語言值為 負大 ( NB) ， 負中( NM) ， 負小 ( NS) ， 零 ( Z) ， 正小 ( PS) ， 正中 ( PM) ， 正大 ( PB) ， 分別 表示 “脫離傳感器范圍 ， 并全部停止電機運轉(zhuǎn) ”“電機快速向左偏移 ”“電機 慢速向左偏移 ”“電機直線行駛 ”“電機慢速向右偏移 ”“電機 快速向右偏移 ”“脫離傳感器范圍 ， 并全部停止電機運轉(zhuǎn) ”。3) 確定語言值得隸屬函數(shù) 。本文 采用 MatLab 的Fuzzy 的模糊控制控制箱 ， 提供了大量的模糊隸屬函數(shù) ， 然后對 E、EC、U 進行模糊函數(shù)的隸屬規(guī)劃 9( 見圖 10) ， 得到 位置誤差 E 隸屬函數(shù)圖 ( 見圖 11) 及位置誤差量變化 EC 隸屬函數(shù)圖 ( 見圖 12) ， 并確立輸出量U 隸屬函數(shù)圖 ( 見圖 13) 。圖 10 兩輸入單輸出結構Fig10 Two input single output structure圖 11 位置 誤差 E 隸屬函數(shù)圖Fig11 Position error membership function diagram·11·2017 年 12 月 農(nóng) 機 化 研 究 第 12 期圖 12 位置 誤差量變化 EC 隸屬函數(shù)圖Fig12 Position error variation function diagram圖 13 輸 出 量 U 隸屬函數(shù)圖Fig13 Output membership function diagram4) 確定 模糊規(guī)則 。最常用的關系詞 if then， also對于多變量的模糊控制系統(tǒng)還有 and 等 。本文采用結構為 if A and B then C 。本文采用系統(tǒng)輸出誤差和誤差變化趨勢來消除系統(tǒng)誤差 ， 由模糊控制規(guī)則語句構成模糊模型 ， 確立模糊控制表 ( 見表 5) ， 生成輸入輸出變量隸屬關系圖 ( 見圖 14) 和輸入輸出模糊規(guī)則關系圖 ( 見圖 15) ， 生成模糊控制器 ， 為下一步仿真優(yōu)化做準備 。5) Simulink 仿真 。將模糊控制器編好之后 ， 進行模糊控制器的算法調(diào)試 ， 圖 16 為控制仿真過程 。假設輸入 sin 函數(shù)作為測試信號 ， 軌跡原始連續(xù)信號如圖 17 所示 。進行軌跡跟蹤 ， 將輸入信號模糊化處理在解模糊輸出 ， 并且不斷優(yōu)化參數(shù) ， 如圖 18 所示 。將信號傳遞給 STM32 單片機進行處理優(yōu)化 ， 完成信號的輸出 。3 移動平臺的直線行駛性能試驗31 試 驗 目的測試移動平臺采用模糊控制處理方式后的直線度行駛能力和橫向行駛偏差范圍 ， 是否滿足秧苗盤對接的要求 。表 5 模糊規(guī)則控制表Table 5 Fuzzy control rule tableECUE NB( A1) NM( A2) NS( A3) ZO( A4) PS( A5) PM( A6) PB( A7)NB( B1) PB PM PM ZO NM NM NBNS( B2) PM PS PS ZO NS NS NMZO( B3) PM PM PS ZO NS NM NMPS( B4) PM PS PS ZO NS NS NM圖 14 輸入 輸出變量隸屬關系 圖Fig14 variables affiliation diagram圖 15 輸入輸出模糊規(guī)則關系圖Fig15 Input output diagram of fuzzy rules·21·2017 年 12 月 農(nóng) 機 化 研 究 第 12 期圖 16 利用 Simulink 的模糊控制仿真Fig16 Fuzzy control simulation based on Simulink圖 17 采集 原始信號Fig17 Acquisition of the original signal圖 18 采 集 信號模糊化處理Fig18 Fuzzy signal processing32 試驗設備和試驗方法試驗采用所研發(fā) 的 移動平臺 ( 見圖 19) 和磁導航系統(tǒng) ， 控制器采用意法公司的 STM32 芯片作為控制器 7， 行駛偏離裝置通過 記號筆和鋪在地面的白紙進行軌跡記錄偏移狀況 。試 驗方法 : 對信號進行模糊化處理 ， 將 Simulink仿真優(yōu)化的參數(shù)應用到控制器中 ， 驗證實體運行時的直線行駛跟蹤誤差是否達到植物工廠的實際需求 。試驗步驟如下 :1) 將仿真試驗中上述確定的模糊控制規(guī)則整理 ，轉(zhuǎn)換成 C 語言寫入 STM32 控制器 ， 調(diào)試其中參數(shù) 。2) 將磁條在移動平臺所處環(huán)境貼成直線長度為20m， 同時在磁條旁 10cm 處鋪上同樣長度的紙條 。3) 將記錄筆固定在車上 ， 保證筆尖和地面接觸良好 。4) 移動平臺進行單方向循跡行駛 ， 筆跡畫在地面鋪的道路上 ， 將車直線行駛的痕跡進行記錄 ; 停止筆畫線 ， 將車退回起始點 ; 再次同一方向循跡行駛 ， 將筆劃出行駛痕跡 。5) 將 4 次試驗行駛的痕跡進行對比 ， 測量 4 次試驗直線行駛偏離的距離 ， 并均勻設置 40 個點進行采樣計算 ， 算出模糊校正的直線行駛偏差和常規(guī)校正的直線偏差 。圖 19 磁導 航循跡Fig19 Magnetic navigation tracking33 試驗結果與分析在移動平臺上分 別以不同的車速跟蹤直線路徑 ，本試驗采用速度為 1、2、2 5m/s， 行駛距離為 20m， 進行試驗 。將引入模糊控制器進行追蹤校正與常規(guī)校正追蹤誤差進行對比 ， 如表 6 所示 。圖 20 為移動平臺往返直線行駛記錄筆畫出的痕跡 。試驗分析表明 : 采用模糊控制器的移動平臺直線行駛度比常規(guī)直線偏差校正理想 ， 具有較好的魯棒性 ; 將移動平臺行駛偏差控制在偏差要求范圍內(nèi) ， 同時偏差變化量要小于常規(guī)校正 ， 提高了系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)精度 。通過試驗記錄的數(shù)據(jù)進行了直線行駛偏差和方差的數(shù)據(jù)對比 ， 在模糊校正情況下 ， 直線偏差在 5mm以內(nèi) ， 在跟蹤直線路徑時 、低速工況下 ， 移動平臺表現(xiàn)出較好的追蹤效果 。根據(jù)表 6 測得數(shù)據(jù)可知 : 模糊校正的直線偏差能力提高了 20 13% ， 穩(wěn)定性提高了17 24%。本文設計的移動平臺在行駛中具有跟蹤誤·31·2017 年 12 月 農(nóng) 機 化 研 究 第 12 期差小 、動 態(tài)響應快的特點 ， 能夠較好地滿足實際工作 要求 。表 6 追蹤誤差精度與穩(wěn)定性對比均值方差表Table 6 Comparison of tracking error accuracy and stability車 速Vc/m·s1直 線 偏差 ( 模糊校正 )均 值 /mm 方差 2/mm2直 線 偏差 ( 常規(guī)校正 )均 值 /mm 方差 2/mm210 29 23 49 2520 37 25 63 3025 42 24 67 32誤 差 /方 差平均值 36 24 596 29圖 20 移動平臺直線行駛四次 試驗痕跡Fig20 Moving platform straight line traces4 結 論1) 建 立 了植物工廠差速移動平臺的運動學數(shù)學模型及偏離角度和速度之間的數(shù)學模型 ， 以便于模糊規(guī)則的建立與優(yōu)化 ; 確立了傳感器偏移磁條距離和瞬心旋轉(zhuǎn)角度的非線性對應關系和相關的數(shù)學模型 。2) 采用磁感應傳感器搭建導航系統(tǒng) ， 提出一種線性插值法對信號采集的方法 ， 進行編碼細分 ， 建立了一套模糊控制校正系統(tǒng) ， 并對移動平臺相對位置參數(shù)的提取進行改進 。在模糊控制算法中 ， 采用專家經(jīng)驗來確定參數(shù) ， 存在很大的主觀性和隨意性 ， 因此將優(yōu)化的模糊控制算法用到導航系統(tǒng)中 ， 通過計算機仿真 ， 并用 Simulink 進行優(yōu)化 ， 證明了模糊算法在路徑校正中具有實際可行性 。通過試驗和參數(shù)擬合 ， 證明了此算法是有效的 。3) 用 STM32 作為控制系統(tǒng) ， 將算法轉(zhuǎn)換為實際程序進行室內(nèi)試驗 ， 使用 1、2、25m/s 等 3 種不同速度進行試驗 。結果表明 : 對比原來的試驗 ， 直線行駛能力與穩(wěn)定度得到較大的提高 ， 直線行駛能力提高了 2013% ， 穩(wěn)定性提高了 17 24% ， 均值直線行駛偏差控制在 5mm 以內(nèi) 。本文的方法可滿足移動平臺導航的實時性和穩(wěn)定性要求 ， 獲得可靠的路徑跟蹤效果 。參考文獻 : 1 歐 陽 玉平 ， 洪添勝 ， 蘇建 ， 等 山地果園牽引式雙軌運輸機斷繩制動裝置設計與試驗 J 農(nóng)業(yè)工程學報 ， 2014( 18) :22 29 2 李 善 軍 ， 邢軍軍 ， 張衍林 ， 等 7YGS 45 型自走式雙軌道山地果園運輸機 J 農(nóng)業(yè)機械學報 ， 2011( 8) : 85 88 3 權 龍 哲 ， 申靜朝 ， 奚德君 ， 等 狹閉空間內(nèi)苗盤物流化搬運機器人運動規(guī)劃與試驗 J 農(nóng)業(yè)機械學報 ， 2016( 1) : 5159 4 程 麗 麗 自主尋跡切割機器人控制系統(tǒng)研究 D 長春 : 吉林大學 ， 2009 5 仇成群 ， 劉成林 ， 沈法華 ， 等 基于 Matlab 和模糊 PID 的汽車巡航控制系統(tǒng)設計 J 農(nóng)業(yè)工程學報 ， 2012( 6) : 197 202 6 周馳 東 ， 樓佩煌 ， 王輝 ， 等 移載式磁導航 AGV 關鍵技術研究 J 工業(yè)控制計算機 ， 2012( 1) : 4 8 7 周建 軍 ， 張漫 ， 汪懋華 ， 等 基于模糊控制的農(nóng)用車輛路線跟蹤 J 農(nóng)業(yè)機械學報 ， 2009( 4) : 151 156 8 鄭 炳 坤 ， 賴乙宗 ， 葉峰 磁導航 AGV 控制系統(tǒng)的設計與實現(xiàn) J 自動化與儀表 ， 2014( 3) : 6 10 9 趙學 觀 ， 徐麗明 ， 何紹林 ， 等 玉米定向種子帶恒張力卷繞系統(tǒng)自適應模糊 PID 控制 J 農(nóng)業(yè)機械學報 ， 2015( 3) :90 96 10 盧 超 月 ， 夏繼強 ， 葉呈洋 STM32 的磁導航自主導引車通用驅(qū)動器設計 J 單片機與嵌入式系統(tǒng)應用 ， 2015( 4) :68 71( 下 轉(zhuǎn) 第 25 頁 )·41·2017 年 12 月 農(nóng) 機 化 研 究 第 12 期non linear measurement errors Zero point output voltages of Voutwere increased with the increasing of vibrationstrength of tray， and measurement sensitivities were reduced when increasing the vibration frequency at same amplitudeThe proposed monitoring method has a good adaptability because the effect of seeds shape and mechanical properties onVoutcould be neglectedKey words: seeder; vibrating tray; seeds mass; real time monitoring( 上 接 第 14 頁 )Abstract ID: 1003 188X( 2017) 12 0007 EAPath Correction Control Method for Mobile PlatformGuidance System in Plant FactoryGao Zhenming1， Xu Liming1， Li Chao1， Xing Jiejie1， Liu Wen1， Shi Lina1， Pu Yunlong2( 1 College of Engineering， China Agricultural University， Beijing 100083， China; 2 Beijing Jingpenghuanqiu PolytronTechnologies Inc， Beijing 100094， China)Abstract: Automatic navigation system is very important in the transportation of materials in plant factory For the mag-netic navigation system used in plant plant， the mobile platform in the process of moving will deviate from the error of，this paper of automatic guidance system for guiding module to improve established a path correction in the path planningsystem Through Simulink to simulation and analysis of the signal acquisition process The more reasonable of the fuzzycontrol algorithm， the control system was built using the STM32 microcontroller， through prototype testing were the actualroad driving test Experimental results show that the system calibration and tracking for moving path and tuning fuzzy line-ar driving ability improve 20 13% and improve stability of 17 24% ， mean linear travel deviation control in less than5mm， with high accuracy and stabilityKey words: plant factory; mobile platforms; magnetic guide; straight path correction; fuzzy control( 上 接 第 19 頁 )Abstract ID: 1003 188X( 2017) 12 00015 EAA Study on Dynamic of Transmission Mechanism of Seedling TrayLi Shufeng， Cao Weibin， Tang Haiyang， Zhao Hongzheng， Liu Jiaodi， Li Hua( School of Mechanical Electrical Engineering of Shihezi university， Shihezi 832003， China)Abstract: Combination of the mechanism among the Crank rocker ， double rocker and the gear mechanism， whichhas a simple structure and reliable operation can achieve precise horizontal transmission of the seedling tray It is usuallyused for transporting of the seedling tray But owing to characteristics of the Quick return motion and repeated motion， which have made inevitable vibration and inertial force for the mechanism， It has made a great influence on the effect ofsmooth motion and working efficiency Therefore， this article have brought forward a kind of combination of the mecha-nism among the Crank rocker double rocker and the gear mechanism for the low upland transplanting seedlings and es-tablished the dynamic model of the mechanism Based on the the dynamic model， the force among the crank， connectingrods， rocker ， connection point has been analyzed A virtual model of transmission machine of the seedling tray was builtwith ADAMS， which has analyzed the dynamic characteristics in the process of working Using the above method， we canfind the cause of vibration， Additional counterweight adding up to the crank is beneficial to reduce some inertial force andto run smoothly， The dynamic analysis on the seedling tray would make a contribute to provide theoretical basis fo