基于多任务约束与横向-纵向联合控制的农业机器人连续精准导航框架

本文提出了一种集成最优连续运动规划与横向-纵向联合控制的农业机器人导航框架。通过分段Bézier曲线将多任务约束（如安全性、动力学连续性）转化为凸二次规划（QP）问题，生成高阶连续轨迹；结合非完整动力学模型设计双层控制器，分别校正侧滑（sideslip）和纵向滑移（slippage）误差，实现横向（0.0400 m）、纵向（0.0596 m）、速度（0.0760 m/s）和航向角（0.0867 rad）的高精度跟踪，为复杂农田环境下的多任务无缝切换提供解决方案。

　　

亮点

1. 提出基于多任务约束的凸QP轨迹优化框架，通过Bézier曲线控制点转换实现高阶连续轨迹生成。

2. 设计横向-纵向双层联合控制器，针对性解决侧滑（yaw error: 0.0867 rad）和纵向滑移（velocity error: 0.0760 m/s）问题。

实验平台与方法

实验采用阿克曼转向农业机器人（图3），搭载RealSense D435i深度相机和RoboSense Helios 32 LiDAR，在温室果园中测试。动态模型基于二自由度自行车模型，侧向动力学方程为：

^? = (C_αf+C_αr)/(Mv_x) · y + [aC_αf-bC_αr/(Mv_x) - v_x] · θ，

其中C_αf/r为轮胎侧偏刚度。

结论

该方法在横向/纵向位置、速度和航向角的均方根误差（RMSE）分别达0.0111 m、0.0213 m、0.0245 m/s和0.0010 rad，显著提升多任务场景下的操作连续性。