在纵向打滑条件下，用于差动驱动车辆的自适应反向步进跟踪控制

《Biosystems Engineering》：Adaptive backstepping tracking control for differential drive vehicles under longitudinal slipping conditions

自适应后步跟踪控制农用差速驱动车辆轨迹跟踪精度提升研究，通过EKF估计纵向滑移率建立动态模型，基于ITSE指标分析控制律系数动态特性，提出ANFIS优化方法实现系数自适应调整，仿真实验验证在曲率突变场景下轨迹跟踪精度和稳定性显著提高。

　　农业机械在田间作业中实现精确轨迹跟踪一直是一个具有挑战性的任务，这主要归因于土壤环境的变化以及路径曲率的不规则性。传统的控制方法在面对这些复杂条件时往往表现出局限性，尤其是在轨迹曲率突变或变化剧烈的情况下。因此，研究一种能够适应这些变化并提高轨迹跟踪稳定性和准确性的控制策略具有重要意义。本文提出了一种基于自适应反步跟踪控制的方法，结合扩展卡尔曼滤波器（EKF）进行纵向滑移率的估计，并通过自适应网络模糊推理系统（ANFIS）优化控制律的参数，以实现更优的动态响应和轨迹跟踪性能。

农业机械的自主导航是智能农业技术的重要组成部分，它能够提高作业效率和精度，减少对人工操作的依赖。随着人工智能和传感技术的发展，自主导航技术在过去十年取得了显著进步，并被广泛应用于各种农业设备，如拖拉机、联合收割机、喷洒机和耕作机。自主导航的核心目标是控制机械底盘的运动，使作业部件能够快速消除位置误差并沿预定轨迹稳定运行。其中，差速驱动是农业机械的一种常见结构，其控制具有非完整约束的特性，是自动控制研究中的一个重要问题。

差速驱动的控制方法中，反步跟踪控制因其结构简单、效率高以及对初始误差具有较强的适应性，被广泛采用。该方法通过将复杂的非线性系统分解为多个子系统，利用李雅普诺夫稳定性定理设计中间虚拟变量，并最终整合为一个全面的控制律。控制律中的参数在特定范围内（如正数）不会影响控制系统的稳定性，但这些参数的取值对控制系统的动态特性有重要影响。在大多数轨迹跟踪算法中，这些参数通常为固定值，依据实际工作条件设定。然而，农业机械的工作路径往往具有高度的复杂性和变化性，例如在收割作业中，机械需要根据作物边界信息实时调整轨迹，路径曲率可能突变或随机变化。因此，使用固定参数的反步控制律在动态响应速度和轨迹跟踪精度方面存在不足，容易导致较大的跟踪误差，限制了系统性能的提升。

为了克服这些挑战，本文提出了一种结合纵向滑移补偿和自适应调整控制律参数的方法。纵向滑移是农业机械在田间作业中常见的现象，特别是在急转弯时，其主要形式是车辆沿前进方向的滑移。滑移对控制律的影响是提高轨迹跟踪稳定性的关键因素。目前已有多种滑移预测方法被提出，如基于移动地平线估计（MHE）和非线性模型预测控制（NMPC）的框架，能够估计由于实时土壤条件变化引起的滑移，并提供接近最优的控制输出。此外，结合车辆运动状态信息和运动学模型的方法也被用于滑移估计，从而提高基于模型的控制器的性能和重复性。基于机器学习回归算法的滑移检测方法也得到了应用，其预测精度在不同工况下可以达到约80%。这些研究为农业机械的轨迹跟踪控制提供了重要的理论基础和实践指导。

然而，现有的滑移预测和控制方法在面对复杂的田间条件时仍然存在一定的局限性。例如，基于模型的控制方法虽然能够有效考虑系统约束并优化控制输出，但在实际应用中计算负担较重。而基于神经网络的智能控制方法虽然具有良好的非线性建模能力，但其训练过程需要大量的数据，且学习过程较为耗时。因此，研究一种能够在复杂工况下自适应调整控制律参数的算法，对于提高农业机械轨迹跟踪的稳定性和鲁棒性至关重要。

本文提出了一种基于ANFIS的自适应反步跟踪控制方法，旨在实现差速驱动农业机械在纵向滑移条件下的稳定和高效轨迹跟踪。该方法首先利用EKF对纵向滑移率进行估计，以补偿滑移对控制性能的影响。然后，通过分析轨迹跟踪的动态特性，结合轨迹曲率、期望速度、横向误差、纵向误差和航向角误差等输入参数，优化控制律的系数。优化过程基于ANFIS的自适应能力，能够在不依赖专家知识的情况下，实现对控制参数的自动调整，从而提高系统的适应性和鲁棒性。

为了验证该方法的有效性，本文进行了轨迹跟踪的仿真和实际实验。仿真结果表明，通过引入滑移补偿和自适应调整控制律参数，轨迹跟踪的准确性和稳定性得到了显著提升，尤其是在轨迹曲率突变或变化剧烈的情况下。实际实验进一步验证了该方法在真实田间环境中的适用性，表明其能够有效应对复杂的路径变化，提高农业机械的自主导航能力。

农业机械在田间作业中所面临的环境复杂性决定了其控制系统的适应性要求。土壤条件的变化不仅影响车辆的运动状态，还可能对控制算法的性能产生重要影响。因此，如何在动态变化的环境中实时监测车辆的运动状态，并根据这些状态调整控制参数，是提高轨迹跟踪性能的关键。本文提出的方法通过引入ANFIS优化控制律参数，能够在不依赖固定参数的情况下，实现对轨迹变化的自适应响应，从而提高系统的动态特性和控制精度。

此外，轨迹跟踪的性能不仅取决于控制算法的设计，还与系统参数的优化密切相关。本文通过分析轨迹跟踪的动态特性，结合不同的输入参数，优化控制律的系数。优化过程基于ANFIS的自适应能力，能够在不依赖专家知识的情况下，实现对控制参数的自动调整，从而提高系统的适应性和鲁棒性。该方法的优势在于，它能够结合神经网络的非线性建模能力和模糊推理系统的规则推理能力，从而在复杂工况下实现更优的控制效果。

本文的研究结果表明，基于ANFIS的自适应反步跟踪控制方法在农业机械轨迹跟踪中具有显著的优势。该方法不仅能够有效补偿纵向滑移对控制性能的影响，还能够通过自适应调整控制律参数，提高系统在复杂路径变化下的响应能力。仿真和实验结果表明，该方法在轨迹曲率突变或变化剧烈的情况下，能够显著提高轨迹跟踪的准确性和稳定性，为农业机械的自主导航提供了新的解决方案。

在实际应用中，农业机械的轨迹跟踪控制需要综合考虑多种因素，包括土壤条件、车辆运动状态、路径变化率以及控制参数的调整能力。本文提出的方法通过引入ANFIS优化控制律参数，能够在不依赖固定参数的情况下，实现对轨迹变化的自适应响应，从而提高系统的动态特性和控制精度。这种方法的提出，不仅为农业机械的轨迹跟踪控制提供了新的思路，也为智能农业技术的发展提供了有力支持。

综上所述，本文的研究表明，通过引入自适应反步跟踪控制方法，并结合ANFIS优化控制律参数，能够有效提高农业机械在复杂田间条件下的轨迹跟踪性能。该方法不仅能够补偿纵向滑移对控制性能的影响，还能够通过自适应调整控制参数，提高系统在动态变化环境中的响应能力。研究结果为农业机械的自主导航和智能控制提供了重要的理论基础和技术支持，具有广泛的应用前景。