【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶，尤其涉及农机智能驾驶控制方法及系统。
技术介绍
1、普及精准农业可以更好实现大范围播种，提高土地利用率，减少人力需求等，农业机械自动控制技术在现代农业生产中发挥着越来越重要的作用。传统的农机控制方法目前存在问题如下：
2、(一)传统的农机自动控制方法通常基于精确的地面干扰模型，以实现对农田作业路径的准确跟踪。然而，实际的农田地面状况复杂多变，地面干扰模型的精确性常常受到限制，地面湿滑、不平整、植被覆盖等因素可能导致传感器数据的误差，使得控制算法难以准确适应不同地形的变化，从而影响农机的运动精度。
3、(二)传统控制算法通常是基于固定车速的前提下设计的，当农机在不同地块或不同工况下需要灵活变化车速时，既定的控制算法难以适应车速的实时变化，当农机在高速或低速行驶时，控制效果无法达到最佳状态，从而导致农机精准性和适应性降低。
技术实现思路
1、针对上述现有技术的缺点，本专利技术的目的是提供农机智能驾驶控制方法及系统，以解决现有技术中的一个或多个问题。
2、为实现上述目的，本专利技术的技术方案如下：
3、农机智能驾驶控制方法，包括以下步骤：
4、设定期望路径，获取农机实时定位信息；
5、对比实时定位信息与期望路径，计算误差参数；
6、基于误差参数确定基础pid参数值；
7、建立模糊pid控制器并计算调节量，控制农机转向。
8、进一步的，所述实时定位信息包括农机
9、进一步的，所述误差参数包括：横向距离偏差和偏差变换率。
10、进一步的，所述横向距离偏差为：e(t)＝xexp(t)-xreal(t)，
11、所述偏差变换率为：
12、进一步的，所述基于误差参数确定基础pid参数值包括步骤如下：
13、对误差参数进行模糊化处理；
14、确定隶属度函数；
15、建立模糊化规则表；
16、去模糊化处理；
17、确定基础pid参数值。
18、进一步的，所述建立模糊化规则表包括：模糊比例控制参数δkp模糊规则、微分控制参数δkd模糊规则及积分控制参数δki模糊规则。
19、进一步的，所述基础pid参数值包括比例系数kp、微分系数kd与积分系数ki数值。
20、进一步的，所述比例系数kp为：kp＝δkp+kpb，所述微分系数kd为，kd＝δkd+kdb，所述积分系数ki为：ki＝δki+kib，式中，δkp为模糊规则求解出的模糊比例控制参数值，kpb为基础pid求解出的值，δkd为模糊规则求解出的模糊比例控制参数值，kdb为基础pid求解出的值，δki为模糊规则求解出的模糊比例控制参数值，kib为基础pid求解出的值。
21、进一步的，所述调节量的计算包括：
22、农机智能驾驶控制系统，应用于所述农机智能驾驶控制方法，包括：
23、路径设定模块：用于设定期望路径；
24、定位模块：用于获取农机实时定位信息；
25、解算模块：用于对比实时定位信息与期望路径，计算误差参数；
26、pid参数获取模块：用于基于误差参数确定基础pid参数值；
27、调节控制模块：用于建立模糊pid控制器并计算调节量，控制农机转向。
28、与现有技术相比，本专利技术的有益技术效果如下
29、(一)本专利技术通过设定期望路径，根据定位模块获取农机实时位置信息，并与期望路径对比获取误差参数，进一步采用模糊自适应pid算法计算调节量，控制农机转向，实现对农机运动的实时精准控制。
30、(二)进一步的，本专利技术引入了模糊自适应pid控制方法，不依赖于精确的地面干扰模型和完全准确的农机模型。通过模糊逻辑的引入，控制算法能够实时调整参数，适应不同的地面状况和农机状态，具备一定的鲁棒性，实现对地面干扰的精准适应性控制。
31、(三)进一步的，本专利技术设计了自适应参数调整机制，随着农机车速的不断变化，控制算法能够实时调整pid控制器的参数，确保在不同车速下仍能保持良好的控制性能，有效提高了农机在不同速度下的运动精度。
32、(四)进一步的，本专利技术具备实时路径跟踪的能力，能够有效解决由于车速变化引起的路径跟踪不精准的问题，有助于提高农机在不同工况下对目标路径的准确跟随，有效提高土地利用率。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.农机智能驾驶控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的农机智能驾驶控制方法，其特征在于：所述实时定位信息包括农机的实时位置信息和速度信息。
3.如权利要求2所述的农机智能驾驶控制方法，其特征在于：所述误差参数包括：横向距离偏差和偏差变换率。
4.如权利要求3所述的农机智能驾驶控制方法，其特征在于：
5.如权利要求4所述的农机智能驾驶控制方法，其特征在于：所述基于误差参数确定基础PID参数值包括步骤如下：
6.如权利要求5所述的农机智能驾驶控制方法，其特征在于：所述建立模糊化规则表包括：模糊比例控制参数ΔKp模糊规则、微分控制参数ΔKd模糊规则及积分控制参数ΔKi模糊规则。
7.如权利要求6所述的农机智能驾驶控制方法，其特征在于：所述基础PID参数值包括比例系数Kp、微分系数Kd与积分系数Ki数值。
8.如权利要求7所述的农机智能驾驶控制方法，其特征在于：所述比例系数Kp为：Kp＝ΔKp+Kpb，所述微分系数Kd为，Kd＝ΔKd+Kdb，所述积分系数Ki为：Ki＝ΔKi+Kib
9.如权利要求8所述的农机智能驾驶控制方法，其特征在于：所述调节量的计算包括：
10.农机智能驾驶控制系统，应用于权利要求1～9所述的农机智能驾驶控制方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.农机智能驾驶控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的农机智能驾驶控制方法，其特征在于：所述实时定位信息包括农机的实时位置信息和速度信息。
3.如权利要求2所述的农机智能驾驶控制方法，其特征在于：所述误差参数包括：横向距离偏差和偏差变换率。
4.如权利要求3所述的农机智能驾驶控制方法，其特征在于：
5.如权利要求4所述的农机智能驾驶控制方法，其特征在于：所述基于误差参数确定基础pid参数值包括步骤如下：
6.如权利要求5所述的农机智能驾驶控制方法，其特征在于：所述建立模糊化规则表包括：模糊比例控制参数δkp模糊规则、微分控制参数δkd模糊规则及积分控制参数δki模糊规则。
7.如权利要求6所述的农机智能驾驶控制...
【专利技术属性】
技术研发人员：张鑫，康冠朋，朱龙泉，王浩，徐涛，吴飞，
申请(专利权)人：无锡金元现代农业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。