水稻插秧机地头转向的改进转向模型与鲁棒路径跟踪控制

本文针对水稻插秧机地头转弯路径跟踪精度问题，提出了一种基于改进转向模型和集成鲁棒控制（LQR+H∞+LDO）的创新控制策略，显著提升了插秧作业的行距一致性，为精准农业装备的智能控制提供了重要技术支撑。

　　

Highlight

模型对比

模型对比结果如表4所示。在相同外轮转向角（δ_o）下，本文建立的插秧机转向模型输出的转弯半径比阿克曼转向模型更接近水稻插秧机的实际转弯半径。具体而言，本文提出的转向模型在所有测试的后轴中心转弯半径（R_r）下的最大绝对误差为0.08米，比阿克曼转向模型的最小绝对误差降低了76.5%。

模型对比实验的结果表明，与传统的阿克曼转向模型相比，本文提出的插秧机转向模型能更准确地预测插秧机的转弯半径。这主要归功于该模型更真实地反映了插秧机实际的转向几何特性，其前轮转向角之差小于阿克曼转向模型中的理论值。因此，在插秧机进行地头转弯这种前轮转向角较大的工况时，基于本文提出的转向模型设计的控制器有望展现出更高的路径跟踪精度。

结论

本文针对无人驾驶水稻插秧机在地头转弯时的路径跟踪控制提出了一种新方法，旨在提升插秧作业的行距精度。具体而言，我们建立了以插秧臂阵列中心为参考点的插秧机转向模型和跟踪误差模型。此外，通过结合基于扰动观测器的前馈控制、线性二次调节器（LQR）、H_∞（H-infinity）控制和二次稳定性，设计了一种集成鲁棒控制器，其控制律增益系数通过MATLAB的LMI工具箱求解。该控制器对参数摄动以及由不平稻田底面、侧滑、路径曲率和模型线性化引起的扰动具有鲁棒性，并且拥有快速的收敛速率。

模型对比结果表明，与传统的阿克曼转向模型相比，本文提出的转向模型能更精确地预测插秧机的转弯半径。以插秧臂阵列中心为参考点的控制器，相比以后轴中心为参考点的控制器，对插秧臂阵列中心展现了更高的跟踪精度。消融实验验证了所提控制方法中各个组成部分的有效性，在所有组件中，基于低频扰动观测器（LDO）的前馈控制对精度提升的贡献最为显著。

总体而言，本文提出的曲路径跟踪控制器在地头转弯的曲路径跟踪控制中表现出高精度，能有效满足水稻插秧机的作业要求。