【技术实现步骤摘要】
本申请涉及车辆控制，特别是涉及一种农机智能导航系统及方法。
技术介绍
1、农机车辆自动导航技术是实现农机无人化精准作业的关键技术。当前农机自动导航系统由于计算平台计算能力的限制或者硬件平台结构设计的局限性，难以处理图像、lidar等传感器的大量数据，因此难以兼容障碍物实时检测的功能。另外，当前农机自动导航系统大多主要基于一体化计算平台设计。由于所有的数据处理和控制算法都集中在一个平台上进行，系统的功能扩展和升级受到限制，缺少灵活性与扩展性。如果计算平台出现故障，整个系统的功能可能会受到影响，系统的可靠性较低。为提高自动导航系统的灵活性、扩展性。之前，团队基于工控机与plc控制器开发了农机自动导航系统，提出了分布式控制的自动导航系统，工控机负责处理路径规划与路径跟踪算法等复杂的决策算法，plc控制器负责执行方向盘转向与制动等控制算法。但是该系统采用工控机与plc控制器体积较大，成本较高。
2、另外，当前关于农机路径跟踪控制方法研究，通常只关注了如何根据路径偏差准确计算前轮转向角，往往忽视了计算出前轮转向角后，如何快速有效地调整农机的实际前轮转向角。特别是在复杂的田间环境中，若转向调整不够迅速，尽管及时获取了准确的前轮转向角，路径跟踪精度仍可能较低。因此，基于农机路径跟踪方法准确计算出农机前轮转向角后，如何快速精准地调整农机方向成为当前研究中的另一关键难题。
技术实现思路
1、本申请的目的是提供一种农机智能导航系统及方法，可提高系统的灵活性、扩展性和可靠性，体积小，开发成本
2、为实现上述目的，本申请提供了如下方案。
3、第一方面，本申请提供了一种农机智能导航系统，包括：
4、感知层，用于获取环境感知数据；所述环境感知数据包括农机位置信息、车辆前方图像、三维点云信息和车辆姿态信息；
5、决策层，用于：采用边缘计算平台，根据所述车辆前方图像和所述三维点云信息，确定障碍物信息；所述障碍物信息包括障碍物类别和障碍物距离；根据所述障碍物信息和所述农机位置信息进行路径规划，得到路径规划结果；采用改进的纯跟踪算法，根据所述路径规划结果进行路径跟踪决策控制，计算农机方向盘的目标转向角度；所述改进的纯跟踪算法采用车速、路径曲率和跟踪误差计算预锚点距离；
6、控制层，用于：利用单片机，将决策层的决策结果转换为控制指令；决策结果包括路径规划结果和农机方向盘的目标转向角度；
7、执行层，用于：接收控制层的控制指令，控制农机执行控制指令对应的动作。
8、可选地，所述执行层，还用于采集农机的实际前轮转向角，并将所述实际前轮转向角反馈到所述控制层；
9、所述控制层，用于：利用单片机，采用模糊pid控制算法，根据所述实际前轮转向角和所述目标转向角度进行转向控制，以实现闭环控制。
10、可选地，所述预锚点距离的计算公式如下：
11、；
12、其中，表示预锚点距离，为农机的车速，为路径跟踪误差，为路径曲率，分别为车速系数、路径跟踪误差系数和路径曲率系数，是常数项。
13、可选地，在采用改进的纯跟踪算法，根据所述路径规划结果进行路径跟踪决策控制，计算农机方向盘的目标转向角度方面，所述决策层，用于：
14、采用蚁群算法，对多项式系数进行优化，得到最优多项式系数；所述多项式系数包括车速系数、路径跟踪误差系数和路径曲率系数；
15、根据所述最优多项式系数计算预锚点距离；
16、根据所述预锚点距离，计算农机方向盘的目标转向角度。
17、可选地，所述农机方向盘的目标转向角度的计算公式如下：
18、；
19、式中，为时刻农机方向盘的目标转向角度，为车辆轴距，为时刻预锚点与车身夹角。
20、第二方面，本申请提供了一种基于上述农机智能导航系统的农机智能导航方法，包括：
21、获取环境感知数据；所述环境感知数据包括农机位置信息、车辆前方图像、三维点云信息和车辆姿态信息；
22、采用边缘计算平台，根据所述车辆前方图像和所述三维点云信息，确定障碍物信息；所述障碍物信息包括障碍物类别和障碍物距离；根据所述障碍物信息和所述农机位置信息进行路径规划，得到路径规划结果；采用改进的纯跟踪算法，根据所述路径规划结果进行路径跟踪决策控制，计算农机方向盘的目标转向角度；所述改进的纯跟踪算法采用车速、路径曲率和跟踪误差计算预锚点距离；
23、利用单片机，将决策层的决策结果转换为控制指令；决策结果包括路径规划结果和农机方向盘的目标转向角度；
24、接收控制层的控制指令，控制农机执行控制指令对应的动作。
25、可选地，所述农机智能导航方法还包括：
26、采集农机的实际前轮转向角，并将所述实际前轮转向角反馈到所述控制层；
27、利用单片机，采用模糊pid控制算法，根据所述实际前轮转向角和所述目标转向角度进行转向控制，以实现闭环控制。
28、可选地，所述预锚点距离的计算公式如下：
29、；
30、其中，表示预锚点距离，为农机的车速，为路径跟踪误差，为路径曲率，分别为车速系数、路径跟踪误差系数和路径曲率系数，是常数项。
31、可选地，采用改进的纯跟踪算法，根据所述路径规划结果进行路径跟踪决策控制，计算农机方向盘的目标转向角度，具体包括：
32、采用蚁群算法，对多项式系数进行优化，得到最优多项式系数；所述多项式系数包括车速系数、路径跟踪误差系数和路径曲率系数；
33、根据所述最优多项式系数计算预锚点距离；
34、根据所述预锚点距离，计算农机方向盘的目标转向角度。
35、可选地，所述农机方向盘的目标转向角度的计算公式如下：
36、；
37、式中，为时刻农机方向盘的目标转向角度，为车辆轴距，为时刻预锚点与车身夹角。
38、根据本申请提供的具体实施例，本申请公开了以下技术效果：本申请提供了一种农机智能导航系统及方法，该智能导航系统同时兼容环境感知与自动导航的功能。通过边缘计算平台具有强大的计算能力，负责处理复杂的环境感知与导航算法。单片机（singlechip microcomputer，mcu）负责执行农机运动控制任务，确保快速响应边缘平台的导航指令。该系统具有以下优势：（1）将智能导航任务进行分布式处理，系统能够合理有效的利用计算资源，同时处理复杂的环境感知与自动导航任务，同时兼容环境感知与自动导航的功能；（2）松耦合系统的模块化设计使其在系统升级与维护方面更具灵活性，且体积小，开发成本低；（3）万一边缘计算平台出现故障，mcu可以在一定程度上继续运行基本的控制任务，提高系统的可靠性和稳定性。采用改进的纯跟踪算法综合考虑了车速、路径曲率和路径跟踪误差等多种因素，采用速度、路径曲率和跟踪误差本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种农机智能导航系统，其特征在于，所述农机智能导航系统包括：
2.根据权利要求1所述的农机智能导航系统，其特征在于，所述执行层，还用于采集农机的实际前轮转向角，并将所述实际前轮转向角反馈到所述控制层；
3.根据权利要求1所述的农机智能导航系统，其特征在于，所述预锚点距离的计算公式如下：
4.根据权利要求3所述的农机智能导航系统，其特征在于，在采用改进的纯跟踪算法，根据所述路径规划结果进行路径跟踪决策控制，计算农机方向盘的目标转向角度方面，所述决策层，用于：
5.根据权利要求4所述的农机智能导航系统，其特征在于，所述农机方向盘的目标转向角度的计算公式如下：
6.一种基于权利要求1-5任一项所述的农机智能导航系统的农机智能导航方法，其特征在于，所述农机智能导航方法包括：
7.根据权利要求6所述的农机智能导航方法，其特征在于，所述农机智能导航方法还包括：
8.根据权利要求6所述的农机智能导航方法，其特征在于，所述预锚点距离的计算公式如下：
9.根据权利要求8所述的农机智能导航方法，其特征
10.根据权利要求9所述的农机智能导航方法，其特征在于，所述农机方向盘的目标转向角度的计算公式如下：
...【技术特征摘要】
1.一种农机智能导航系统，其特征在于，所述农机智能导航系统包括：
2.根据权利要求1所述的农机智能导航系统，其特征在于，所述执行层，还用于采集农机的实际前轮转向角，并将所述实际前轮转向角反馈到所述控制层；
3.根据权利要求1所述的农机智能导航系统，其特征在于，所述预锚点距离的计算公式如下：
4.根据权利要求3所述的农机智能导航系统，其特征在于，在采用改进的纯跟踪算法，根据所述路径规划结果进行路径跟踪决策控制，计算农机方向盘的目标转向角度方面，所述决策层，用于：
5.根据权利要求4所述的农机智能导航系统，其特征在于，所述农机方向盘的目标转向角度的计算公式如下...
【专利技术属性】
技术研发人员：张漫，肖坚星，李顺达，王宁，盛强，金智文，王天海，李寒，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：
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