【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及巡检控制，具体涉及一种农业巡检机器人的自动巡检控制方法。
技术介绍
1、传统农业巡检主要依赖人工，不仅耗时耗力，而且巡检效率和准确性受限于人的主观因素和体力状况。随着智能化技术的发展，农业巡检机器人逐渐应用于农田和大棚等农业环境，实现对农作物生长环境、病虫害情况等的实时监测和预警。然而，现有的农业巡检机器人在自动巡检控制方面仍存在不足，农业机器人在田间作业时，由于地形复杂、作物分布不均等因素，轨迹跟踪控制成为一大挑战。因此，开发一种能够准确且稳定地对农业巡检机器人的轨迹进行跟踪并控制的方法具有重要意义。
技术实现思路
1、本专利技术为了解决以上问题，提出了一种农业巡检机器人的自动巡检控制方法。
2、本专利技术的技术方案是：一种农业巡检机器人的自动巡检控制方法包括以下步骤：
3、s1、采集农业巡检机器人在当前时刻的实时位置以及实时状态数据；
4、s2、根据当前时刻的实时位置以及实时状态数据，确定农业巡检机器人在下一时刻的预测轨迹；
5、s3、根据农业巡检机器人在下一时刻的预测轨迹和理想位置，对农业巡检机器人进行轨迹调整，完成巡检控制。
6、进一步地，s1中，农业巡检机器人的实时状态数据包括驱动轮的电机峰值功率以及从动轮的转动惯量。
7、进一步地，s2包括以下子步骤：
8、s21、根据左后驱动轮的电机峰值功率，为左后驱动轮生成驱动状态系数，根据右后驱动轮的电机峰值功率，为右后驱动轮生成驱动
9、s22、根据左后驱动轮的驱动状态系数和右后驱动轮的驱动状态系数，构建后轮驱动状态矩阵；
10、s23、将后轮驱动状态矩阵、左前从动轮的转动惯量和右前从动轮的转动惯量输入至支持回归模型中，得到前轮从动状态系数；
11、s24、根据农业巡检机器人在当前时刻的实时位置、后轮驱动状态矩阵和前轮从动状态系数，确定农业巡检机器人在下一时刻的预测轨迹。
12、上述进一步方案的有益效果是：在本专利技术中，考虑到农田地形复杂和作物分布不均等因素，农业巡检机器人一般采用四轮式履带结构，其中后轮为主要驱动轮，前轮为从动轮，驱动轮由2个电机驱动，因电机转速不同，产生差动，从而实现转向功能。将农业巡检机器人的四轮分别命名为左前从动轮、右前从动轮、左后驱动轮和右后驱动轮。根据两个驱动轮的电机情况，确定后轮的状态矩阵，后轮的状态矩阵对前轮的轨迹有影响，因此利用后轮的状态矩阵结合前轮的转动惯量确定前轮的状态系数。利用前后轮的状态矩阵和状态系数，确定下一时刻的预测轨迹，其预测精准，模拟了前后轮之间紧密的从动关系。
13、进一步地，s21中，左后驱动轮的驱动状态系数dl的计算公式为：
14、；
15、式中，pvlaue_l表示左后驱动轮的电机峰值功率，ηl表示左后驱动轮的传动效率，m表示农业巡检机器人的质量，g表示重力加速度，β表示农业巡检机器人在当前时刻所处地形的坡度，tl表示左后驱动轮的电机转矩，nl表示左后驱动轮的电机转速；
16、s21中，右后驱动轮生成驱动状态系数dr的计算公式为：
17、；
18、式中，pvlaue_r表示右后驱动轮的电机峰值功率，ηr表示右后驱动轮的传动效率，tr表示右后驱动轮的电机转矩，nr表示右后驱动轮的电机转速。
19、进一步地，s22中，后轮驱动状态矩阵d的表达式为：
20、；
21、式中，dl表示左后驱动轮生成驱动状态系数，dr表示右后驱动轮生成驱动状态系数，i表示单位矩阵。
22、进一步地，s23中，支持回归模型q的表达式为：
23、；
24、式中，ul表示左前从动轮的转动惯量，ur表示右前从动轮的转动惯量，γ表示惩罚因子，d表示后轮驱动状态矩阵，||·||表示f范数运算，σ表示高斯核的带宽参数，exp(·)表示指数函数。
25、进一步地，s24包括以下子步骤：
26、s241、对后轮驱动状态矩阵的值和前轮从动状态系数进行均值运算，得到四轮调整阈值；
27、s242、根据农业巡检机器人当前时刻的实时位置和四轮调整阈值，确定农业巡检机器人在下一时刻的预测轨迹。
28、上述进一步方案的有益效果是：在本专利技术中，利用前后轮的状态特征参数预测下一时刻的轨迹，充分考虑农业巡检机器人的四个轮子作为一个整体的运动状态，其预测精准。
29、进一步地，s242中，农业巡检机器人在下一时刻的预测轨迹(x1,y1)的表达式为：
30、；
31、式中，x1表示下一时刻的预测轨迹的横坐标，y1表示下一时刻的预测轨迹的纵坐标，x0表示农业巡检机器人实时位置的横坐标，y0表示农业巡检机器人实时位置的纵坐标，ω表示四轮调整阈值。
32、进一步地，s3中，利用pid控制器对农业巡检机器人进行轨迹调整。
33、上述进一步方案的有益效果是：在本专利技术中，在轨迹跟踪中，pid控制器对应的pid控制算法可以根据轮胎的预测轨迹与理想轨迹之间的偏差，调整车辆的转向角度和加速度等参数，使轮胎逐渐逼近理想轨迹。
34、本专利技术的有益效果是：本专利技术的农业巡检机器人的自动巡检控制方法充分考虑机器人轮胎之间的协调性和驱动方式，为前后轮分别构建从动状态系数和驱动状态矩阵，通过状态参数来预测下一时刻的轨迹，从而在预测轨迹与理想位置出现偏差时进行修正，得到更适合当前作业环境的参考轨迹，使农业巡检机器人沿着规划轨迹稳定行驶；同时，提高了农业巡检机器人轨迹跟踪的准确性和稳定性。
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1.一种农业巡检机器人的自动巡检控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的农业巡检机器人的自动巡检控制方法，其特征在于，所述S1中，农业巡检机器人的实时状态数据包括驱动轮的电机峰值功率以及从动轮的转动惯量。
3.根据权利要求1所述的农业巡检机器人的自动巡检控制方法，其特征在于，所述S2包括以下子步骤：
4.根据权利要求3所述的农业巡检机器人的自动巡检控制方法，其特征在于，所述S21中，左后驱动轮的驱动状态系数dL的计算公式为：
5.根据权利要求3所述的农业巡检机器人的自动巡检控制方法，其特征在于，所述S22中，后轮驱动状态矩阵D的表达式为：
6.根据权利要求3所述的农业巡检机器人的自动巡检控制方法，其特征在于，所述S23中，支持回归模型Q的表达式为：
7.根据权利要求3所述的农业巡检机器人的自动巡检控制方法，其特征在于，所述S24包括以下子步骤：
8.根据权利要求7所述的农业巡检机器人的自动巡检控制方法，其特征在于，所述S242中，农业巡检机器人在下一时刻的预测轨迹(x1,y1
9.根据权利要求1所述的农业巡检机器人的自动巡检控制方法，其特征在于，所述S3中，利用PID控制器对农业巡检机器人进行轨迹调整。
...【技术特征摘要】
1.一种农业巡检机器人的自动巡检控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的农业巡检机器人的自动巡检控制方法，其特征在于，所述s1中，农业巡检机器人的实时状态数据包括驱动轮的电机峰值功率以及从动轮的转动惯量。
3.根据权利要求1所述的农业巡检机器人的自动巡检控制方法，其特征在于，所述s2包括以下子步骤：
4.根据权利要求3所述的农业巡检机器人的自动巡检控制方法，其特征在于，所述s21中，左后驱动轮的驱动状态系数dl的计算公式为：
5.根据权利要求3所述的农业巡检机器人的自动巡检控制方法，其特征在于，所述s...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾令培，庞智，杨健，刘朝阳，张廷婷，
申请(专利权)人：成都农业科技职业学院，
类型：发明
国别省市：
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