农业机械导航关键技术发展分析
张琳洁１，２，张文爱１，韩应征１，周建军２，３，４，５，王 秀２，３，４，５，蔡吉晨２，６
（１．太原理工大学信息工程学院，太原 ０３００２４；２．北京农业智能装备技术研究中心，北京 １０００９７：３．国家农业智能装备工程技术研究中心，北京 １０００９７；４．农业部农业信息技术重点实验室，北京 １０００９７；５．农业智能装备技术北京市重点实验室，北京 １０００９７；６．中国农业大学信息与电气工程学院，北京 １０００８３）
摘 要：自动导航技术是农业机械在农业环境中进行自主控制和智能控制的关键技术，对农业生产精细化、规模化、智能化研究有着重要意义。为此，首先介绍了农业自动导航的关键技术，并通过分析国内外文献，阐述了国内外在导航感知系统、导航控制算法和车辆转向控制系统方面的研究现状，最后指出农业机械自动导航技术的发展趋势和展望。
关键词：农业车辆；自动导航；智能控制
中图分类号：Ｓ１２７ 文献标识码：Ａ文章编号：１００３－１８８Ｘ（２０１６）０６－００１０－０６
０ 引言
农业机械自动导航技术是现代精准农业的一个重要组成部分，在农业作业中有着广阔的应用和发展前景。随着信息技术的发展，农业机械自动导航技术发展迅速。农业机械自动导航技术的实现有利于提高劳动生产效率、降低驾驶难度、提高作业质量、解放劳动力，对农业车辆的智能化、农业生产的精细化有重大促进作用。
１ 导航关键技术介绍
农业机械自动导航系统的关键技术主要包括３个方面：导航感知系统、控制决策系统及车轮转向控制系统。其中，导航感知系统主要是利用导航传感器对农业机械进行精确定位，目前国内外常用的导航方法有：ＧＰＳ、机器视觉、惯性导航单元，以及多种传感器融合的组合导航单元和其它导航方法。导航控制决策系统主要是选择合适的控制算法，对车辆的转向进行控制，调节车辆的车轮转角以减少行驶路径与预定义路径的偏差［１］，常用的控制方法有：ＰＩＤ控制、模糊控制和神经网络控制等智能控制方法、最优控制方法，以及多种方法相融合的控制方法［２－３］。车辆转向控制系统常用的控制方法有：电机驱动控制、液压控制阀组系统及在上述控制方法中加装其它控制模块的控制方法。自动导航系统结构如图１所示
。
图１ 自动导航系统框图
Ｆｉｇ．１ Ｓｙｓｔｅｍ Ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ
收稿日期：２０１５－０５－２０
基金项目：“十二五”农村领域国家科技计划项目（２０１３ＢＡＤ０８Ｂ０４－５）
作者简介：张琳洁（１９９０－），女，河南洛阳人，硕士研究生，（Ｅ－ｍａｉｌ）
９０３２９５１２０＠ｑｑ．ｃｏｍ。
通讯作者：王 秀（１９６５－），男，河北万全人，研究员，博士生导师，（Ｅ－
ｍａｉｌ）ｗａｎｇｘ＠ｎｅｒｃｉｔａ．ｏｒｇ．ｃｎ。
１．１ 导航环境感知
１．１．１ 机器视觉
机器视觉（ｍａｃｈｉｎｅ ｖｉｓｉｏｎ）是利用计算机和工业
摄像机模拟人类视觉功能的科学方法。在导航控制
系统中，视觉传感器主要是识别路线和检测障碍物及
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２０１６年６月 农机化研究 第６期DOI:10.13427/ki.njyi.2016.06.002
检测农业机械车辆相对目标作物行的位置和航向，使农机完成路径跟踪的自动驾驶作业或实现农机避障
的驾驶作业［３］
。机器视觉检测范围大，容易得到丰富
的目标信息，系统的成本较低；但由于农田作业环境复杂、多变，导航过程中机器视觉精度较难控制且视觉系统要求农业机械的行驶速度较慢，对作业车辆的驾驶要求也较高。同时，视觉系统在数据处理时较难与车辆的行驶同步进行，系统的实时性较差。１．１．２ ＧＰ
Ｓ定位系统全球定位系统简称ＧＰＳ，是一种可全天候工作的定位系统，由围绕地球轨道运行的２４颗导航卫星组成。安装在导航车辆上的ＧＰ
Ｓ系统能提供车辆的三维空间位置信息［４－５］
。该方法是将１台ＧＰ
Ｓ接收系统（由ＧＰＳ天线、无线电台、接收机，电源等组成）安置在地面基站进行观测，将ＧＰＳ移动站（由ＧＰＳ天线、接收机、电源等组成）放在导航机械上，农机行驶时根据基站已知精密坐标，计算出基站到卫星的距离修正数，获得农机的相对坐标。导航作业中大部分采用ＲＴＫ－ＧＰＳ（Ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ ｋｉｎｅｍａｔｉｃ ＧＰＳ）差分ＧＰＳ技术，即用附加的差分修正信号改善ＧＰＳ定位精度。目前，ＧＰＳ自动导航系统产品较多。其中，美国作为研究ＧＰ
Ｓ自动导航最早的国家，产品较为成熟，以美国Ｔｒ
ｉｍｂｌｅ（天宝）的产品市场占有量为最大［６］
。１．１．３ 惯性导航单元
惯性导航单元（ＩＮＳ）是一种以利用惯性元件来测量车辆加速度的自主航位推算导航系统。通过导航传感器，利用积分和运算得到导航农机的速度和位置，达到对车辆导航定位（主要是车辆航向角）目的的
一种导航方法［
７－８
］。惯性导航系统通常由惯性测量装置、转角传感器等组成。惯性测量装置（又称惯性测量单元）包括加速度计和陀螺仪。其中，加速度计测量车辆的航向信息及陀螺仪行程导航的坐标信息；惯性导航单元可以提供速度、航向和姿态等信息。惯性导航系统短时间内精度较高、稳定性好、不易受干扰、鲁棒性较强，但系统误差随时间累积精度逐渐降低，一般与其他导航单元结合使用，不单独进行导航定
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１３年，西北农林科技大学的魏少东、陈军等［９］
设计了基于ＧＰＳ和惯性导航的果园机械系统，以ＧＰ
Ｓ和陀螺仪作为导航传感器，开发自动导航系统，以福田欧豹拖拉机为实验平台，并对各系统单元进行了测试，表明系统具有较高的可靠性。１．１．４ 组合导航单元
单一的导航系统常常不能满足现代农业机械的导航定位的精度要求，而组合导航定位系统精度较
高、成本低廉，常将不同传感器信息互相融合，相互弥补，利用算法构成一种冗余度和准确度更高的多功能系统。其中，常用的融合算法主要有Ｋａｌｍａｎ滤波、航迹融合法、模糊推算方法及神经网络法等方法。中国
农业大学的陈艳等［１０］
在以ＧＰＳ和机器视觉的组合导
航定位方法为导航感知方法下，采用一种较优化的算法ＵＫＦ滤波法对传感器数据进行了滤波。实验结果表明：滤波后系统的定位曲线较平滑，定位精度和稳定性都有了提高，提高了导航系统的鲁棒性。其它的常用导航定位方式有电磁导航、机械导航、超声波导航及激光导航等。１．
２ 导航控制决策１．２．１ ＰＩ
Ｄ控制ＰＩＤ（Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ Ｉｎｔｅｇｒａｌ Ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ）是一种常用的控制算法，主要利用偏差信号的比例、积分和微分算出控制量进行系统调节，是连续系统中技术成
熟、应用最为广泛的一种控制器［
１１］
。当无法获得系统有效的参数时，可选用ＰＩＤ控制技术。在模拟调节系统中，ＰＩ
Ｄ控制算法的一般表达式为ｕ（ｔ）＝ＫＰ［ｅ（ｔ）＋１ＴＩ∫
ｔ
０ｅ（ｔ）ｄｔ＋ＴＤ
ｄｅ（ｔ）ｄｔ
］（１）其中，ｕ（ｔ）为控制信号，ｅ（ｔ）为系统偏差信号。在导航控制中，ｕ（ｔ）为导航作业车辆的驱动信号，ｅ（ｔ）为导航作业路径和预定义路径的偏差信号，ＫＰ、ＴＩ、ＴＤ
分别为比例系数、积分系数和微分系数。实验中不断对这３个系数调整，直到达到满意的控制效果。ＰＩＤ控制算法简单、易于掌握、鲁棒性较强、稳态误差小，但由于没有完全参照的参数调节的系统，在实际应用中主要依赖工程经验，使系统在控制优化时比较困
难［
１２］
。１．２．２ 模糊控制
１９６５年，美国教授查德（Ｌ．
Ａ．Ｚａｎｄｅｈ）首次提出模糊集合这一概念。模糊逻辑控制（Ｆｕｚｚｙ Ｌｏｇｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ）简称模糊控制（Ｆｕｚｚｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ），作为智能控制的重要分支利，用模糊化逻辑推理和模糊化语言在解决诸如导航控制这些不易建立数学方程的复杂的非线性问题有着
独特的优越性［
１３
］。一般的模糊控制系统主要由变量、模糊规则、逻辑判断及反模糊化等部分组成。导航控制中的模糊控制器结构如图２所示。
自动导航控制系统中，车辆行驶时以行驶路径与预定义路径的偏差信号（横向偏差、偏差变化率或航向偏差）作为模糊控制输入，根据模糊规则进行模糊判断，多以前轮期望转角作为输出。其中，模糊推理是模糊控制器的核心，由蕴含模糊逻辑推理的模糊先
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１１·２０１６年６月 农机化研究 第６期
