一种丘陵山地铰接式拖拉机的路径跟踪控制方法

本发明属于无人车辆导航路径跟踪，涉及一种丘陵山地铰接式拖拉机的路径跟踪控制方法。

背景技术：

1、无人拖拉机的导航路径跟踪控制在现代农业中具有重要意义。由于丘陵山地地形的复杂性，传统拖拉机在这些区域的操作效率低且安全隐患较大。铰接式拖拉机因其优越的机动性和灵活性，成为适应复杂地形的理想选择。然而，为了实现拖拉机的高效、安全自动驾驶，合适的路径跟踪控制算法成为关键研究技术之一。

2、为了让这种铰接式拖拉机能够自主导航和作业，精确的路径跟踪控制算法至关重要。常规的车辆导航控制算法基本均以四轮乘用车作为控制模型参考，而未考虑铰接式拖拉机可能出现的甩尾或整车偏转导致的严重误差，故本方法将整车前后部分偏差均纳入控制考量，以车身在目标路径段上的投影作为偏差测定标准，避免了选择单一点作为误差基准点的控制考量不足。自动化农业机械的应用，不仅提高了作业效率，还显著减少了人工成本和劳动强度。自动导航驾驶拖拉机能够长时间连续作业，极大地提高了农业生产效率。此外，高精度路径跟踪控制技术可以间接减少资源浪费，如精准施肥和喷药，从而降低对环境的负面影响。同时，自动化技术还可以提高农业生产的安全性，减少人工操作过程中可能发生的事故。

3、综上所述，丘陵山地铰接式拖拉机的路径跟踪控制算法是农业自动化的核心技术之一。本方法通过使用深度学习和铰接式拖拉机在路径段上的投影多边形边长，将前后车身的偏差均考虑进导航控制，可以实现拖拉机在丘陵山地中的自主导航和精确作业。这不仅提高了农业生产效率和安全性，也为现代农业的可持续发展提供了强有力的技术支持。

技术实现思路

1、本发明的目的是：为解决在丘陵山地林间，丘陵山地铰接式拖拉机导航精度低，实时性较差的问题，将前后车身偏差均纳入偏差控制考量，给出了以车身在目标路径段上投影多边形边长作为深度学习训练输入，人为划分的控制指令作为训练输出的模糊控制方法，实现铰接式拖拉机在丘陵山地等具有坡度的工况下稳定、可靠的路径跟踪。

2、为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

3、将铰接式拖拉机置入初始位置，确认车辆基本状态；确认车身传感器装备状态，测试并校准定位导航系统；通过装载的上位机拓展局部目标跟踪路径，获得虚拟的目标路径段微元；分解铰接式拖拉机与目标路径段之间的典型位置关系，获得铰接式拖拉机车身在目标路径段上的投影多边形边长；通过深度学习训练关联控制策略后的铰接式拖拉机车身投影多边形的边长数据；存储训练后的神经网络数据，烧写进上位机芯片；铰接式拖拉机接收跟踪开始指令，进入既定目标路径并通过传感器传回实时跟踪信息；结合当前铰接式拖拉机定位信息，通过上位机判定当前控制指令，完成全程路径跟踪。

1.一种丘陵山地铰接式拖拉机的路径跟踪控制方法，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种丘陵山地铰接式拖拉机的路径跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤s20中还包括：

3.根据权利要求2所述的一种丘陵山地铰接式拖拉机的路径跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤s30中还包括：

4.根据权利要求3所述的一种丘陵山地铰接式拖拉机的路径跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤s40中还包括：

5.根据权利要求4所述的一种丘陵山地铰接式拖拉机的路径跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤s50中还包括：

6.根据权利要求5所述的一种丘陵山地铰接式拖拉机的路径跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤s70中还包括：