下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
拖拉机是大田作业的典型农机，国内外研究学者对其导航控制技术的研究成果相对较多。农机自动导航技术在欧洲、北美洲、东南亚等一些发达国家研究与应用较早，取得了一些技术突破和有价值的研究成果（刘兆祥，2011），并将研究成果应用于实际农业生产中，图1-1所示为美国天宝农机导航系统。我国在农机导航控制方面的技术与应用相对发达国家起步较晚，在经历了早期在田地里铺设感应电缆、沿犁沟、田垄、农作物行的机械触杆式导航技术的发展阶段后，随着机器视觉、全球定位系统、微机电系统技术的发展与成熟，现在主要集中在视觉导航、GNSS导航和多传感器组合导航研究上，并取得了大量的研究成果。
图1-1 美国天宝农机导航系统
美国伊利诺伊大学的Noquchi课题组研究人员基于RTK-GPS技术、GDS传感器、机器视觉技术等，研发了车辆自动导航控制系统。该系统采用扩展卡尔曼滤波方法和二维概率密度函数方法，将多传感器获取的信息进行数据融合处理。同时将3种传感器技术进行不同组合导航，设计了4种导航路径规划控制策略，试验结果表明，基于GDS传感器和RTK-GPS技术组合导航获得了满意的控制效果，导航横向偏差不大于7.4cm（Qiu H C，2002）。
美国斯坦福大学的Thomas Bell等以John Deere 7800拖拉机为研究对象，在驾驶室顶部安装了4个卫星接收天线，采用CP-DGPS技术开展农业车辆自动导航技术的应用研究，根据导航卫星相对于每个GPS接收天线的方向角和高程的不同，通过测量各GPS天线相对卫星的角度和GPS信号相位差，来推算车辆的姿态信息。试验结果表明，该方法可以比较精确地得到车辆位置，以CP-DGPS获得的路径与理想路径间的误差均值小于5cm，方差在10cm以内（Thomas Bell，2009）。
美国东伦敦综合技术学院采用激光导航装置，成功研制了一种激光导航拖拉机，该激光导航系统能够准确测定拖拉机所在位置及航向信息，横向位置测量偏差不大于25cm，并且可以根据输入的农场计算机中心作业处方数据，得到该位置土壤的水分含量、养分信息、地理信息等，并能准确推算出所需播种数量、肥料、农药量等，从而实施最佳种植作业策略。
美国卡内基梅隆大学的Carl Wellington课题组人员以John Deere 6410拖拉机为试验平台，在该平台上装有三轴陀螺仪、差分GPS接收机、多普勒雷达测速传感器、车轮转速传感器、前轮转角传感器、两个测距雷达传感器和一个高清摄像头，采取多传感器感知作业环境信息、农机位置及姿态信息，从而实现拖拉机自动导航与避障功能。
日本是研究拖拉机自动导航技术起步较早，也是研究比较深入的国家之一，有些导航技术已经应用到了实际农业生产中。日本北海道大学基于机器视觉技术，进行了无人驾驶拖拉机的研究，在拖拉机上安装线性图像传感器和图像处理装置，并进行了田间无人驾驶试验研究，试验结果表明当拖拉机以0.26m/s的速度行走时，横向偏差为4cm。东京大学研究人员将CCD摄像机安装在拖拉机上，设计了彩色HIS变换算法进行导航路径规划，试验结果表明，当拖拉机以0.25m/s的速度行走时，横向偏差为2cm。日本北海道农业研究中心将GPS、陀螺仪等传感器组合使用，实现了拖拉机的自动导航，并开发了一套拖拉机自动驾驶系统，开展了田间旋耕作业的自动驾驶试验研究。该系统将GPS接收机位置信息作为基本导航信息，同时利用陀螺仪获取偏移信息，采用卡尔曼（Kalman）滤波方法进行估计，进一步提高了拖拉机的航向和横向位置精度，试验结果表明该系统可以达到拖拉机按设定路径自动行驶的目的。
韩国科研人员采用机器视觉与图像处理技术，开发了视觉导航拖拉机，利用超声波非接触探测方法进行避障研究，设计了模糊算法及导航控制器，使拖拉机沿预定路径行走，并应用于果园农药的喷洒作业导航任务中。
荷兰农业和环境工程研究所（IMAG-DLO）的R.P.Van Zuydam将RTK-GPS技术与农田电子地图相结合，实现了拖拉机自动导航控制。试验结果表明该系统田间试验最大横向偏差为12cm，水泥路面试验最大偏差为2cm。
丹麦奥尔堡大学的K.M.Nielse等基于机器视觉技术开发了作物中杂草自动识别的自动导航农机，该农机利用GPS与陀螺仪组合进行导航控制，主要用于精准农业中定点除草、施肥、喷药等作业。
丹麦皇家兽医和农业学院的Simon Blackmore等以轮式拖拉机为研究对象，建立了拖拉机自动驾驶试验平台，开展了路径规划、跟踪控制、自动避障、农机具控制系统等方面的研究工作。
国外高端农机配备有自动导航系统、故障监测与报警系统、悬挂力位自动调节系统、动力换挡系统，豪华驾驶室内触摸屏控制计算机和多功能操作手柄，标准的接口可以与不同的农具组合使用。上述技术提高了机器的操控性和机动性，驾驶员可以舒适地操作农具，实现了精准高效作业。约翰迪尔开发的AutoTrac驾驶系统和JDLink故障诊断系统可实现实时导航和故障诊断，导航精度为±2.5cm。克拉斯XERION系列拖拉机配备自动导航转向系统、多功能手柄和CEBIS电子信息显示系统，操控自如，安装有ISOBUS数据总线。爱科全球系列F1004-C拖拉机，采用电控四驱，豪华驾驶室配备多功能仪表盘，具有多个报警功能；可以接入爱科开发的“爱·农”农机车辆网系统。图1-2所示的凯斯的Magnum系列拖拉机安装了全程控制AFS AccuGuideTM自动导航系统的AFS Pro 600型彩色监视器，可实现自动耕深调节，能够连接AFS远程信息管理系统。
国内院校在拖拉机导航技术研究中做了大量的研究工作。中国农业大学的纪朝凤、刘刚等开发了CAN总线的农用车辆自动导航控制系统。该系统由GPS接收模块、显示控制终端模块、前轮转角传感器、航向传感器及自动转向控制器等组成，采用自适应PID控制算法设计的转向控制器，通过调节比例参数，达到农机转向自动控制的目的。试验结果表明，该系统在农机行驶速度为0.7m/s时，进行直线跟踪导航，横向偏差不大于23cm，平均导航控制偏差小于9cm；在进行曲线路径跟踪时，横向偏差不大于32cm，平均导航控制偏差小于13cm（纪朝凤等，2009）。宋正河、吕安涛、毛恩荣等将DGPS技术应用于拖拉机自动驾驶系统研究中，对自动导航控制关键技术进行了研究，重点设计了拖拉机自动导航控制算法及导航软件系统。通过GPS接收机、陀螺仪、电子罗盘等传感器获取车辆位置、姿态信息，采用卡尔曼滤波方法进行多传感器数据融合，并提出了一种融合动力学与运动学模型特点的自适应控制参数的整定方法，对拖拉机自动导航控制器参数的确定具有重要指导价值（吕安涛，2006）。浙江大学的冯雷利用低成本GPS和固态惯性传感器技术，开展了农用车辆自动导航系统的研究，通过GPS和惯性传感器组合，为农业机械提供亚米级定位信息，并建立了农机运动学和动力学模型，实现了对农机运动轨迹的推算与导航控制，其中农机运动学模型在自动导航控制领域具有一定的实用性（冯雷，2004）。华南农业大学的罗锡文、张智刚、赵祚喜等研发了基于RTK-GPS的拖拉机自动导航控制系统。该系统以东方红X-804拖拉机为研究对象，在农机运动学模型与转向操纵控制模型相融合的基础上，推导出直线跟踪导航控制系统状态方程，并设计了PID导航控制器，提出了跨行地头转向控制方法，开展了农机导航田间试验研究。试验结果表明，当拖拉机行驶速度为0.8m/s时，直线跟踪横向偏差不大于15cm，平均跟踪偏差小于3cm（罗锡文等，2009）。西北农林科技大学机电学院的陈军等对拖拉机进行了电控改造，拖拉机位置监测采用Leica TCA 1105自动跟踪测位仪，通过FOG传感器获取车辆航向角，前轮转角采用位移传感器测得，拖拉机方向盘采用驱动伺服电动机驱动控制方式实现自动转向控制。将最优控制理论与车辆运动学模型相结合，开展拖拉机自动导航控制的研究（陈军等，2006）。图1-3所示为中国农业机械化科学研究院（以下简称中国农机院）研制的基于北斗的BDLeader-301型农机自动导航系统。
图1-2 凯斯的Magnum系列拖拉机
在过去的几十年里，国内外研究人员在拖拉机自动导航技术的研究上已经取得了不少成果，但由于拖拉机作业精度要求高，轮胎与地面接触情况复杂，作业负载具有时变性和不确定性，给拖拉机自动导航技术的应用带来很大的困难。在实际应用过程还存在自动导航控制系统控制效果不稳定，负载影响较大和较大的行走作业误差；作业行走速度低，效率还有待提高；自动导航系统制造成本还相对较高，限制了自动导航产品的广泛应用等问题。所以，拖拉机自动导航技术还值得国内学者进行深入研究。
图1-3 基于北斗的BDLeader-301型农机自动导航系统
目前，农机自动导航系统主要依赖于GNSS及机器视觉技术，其在作业过程阶段可以减轻驾驶员的劳动强度，但在转运、地头转弯等条件下仍需借助于人工干涉。无人驾驶系统则是通过机器视觉、激光雷达、GNSS等感知复杂环境，进行动态路径规划、跟踪、避障，可以完全解放驾驶员。无人驾驶技术已经在汽车领域进入实际行驶测试阶段；在农机领域，国外一些大型企业也开始进行相关的技术探索，凯斯公司提出了Magnum无人驾驶概念拖拉机，随着技术的不断进步，真正意义上的无人驾驶农机也会很快出现。
多机联合作业的集群作业模式是未来农业集约化、规模化发展的必然选择，多机协同导航技术是下一代农机导航系统的关键技术，也是适应农业生产集约化、规模化、产业化的发展趋势，如收割机—运粮机的主从协同作业。要充分借助于各类农业传感器和控制器，实现多个农机的智能互联，将协同作业的各类农机的工作状态进行实时采集和分析，并进行自动控制和调节，优化农机的作业性能，达到最优的作业效果。