聯合收獲機單神經元PID 導航控制器設計與試驗

丁幼春，夏中州，彭靖葉，胡子謙

（1. 華中農業大學工學院，武漢 430070；2. 農業農村部長江中下游農業裝備重點實驗室，武漢 430070）

0 引 言

水稻是中國重要的糧食種植作物，收獲質量與效率很大程度上決定于聯合收獲機機手的駕駛水平。將自動導航技術應用在糧食收獲中，將有助于提升聯合收獲機作業質量與作業效率及聯合收獲機智能化水平[1-2]。

傳感器技術和控制技術在農機導航中的應用提高了農機的自動化水平。在農機自動導航中根據位置測量方法將傳感器分為相對定位傳感器和絕對定位傳感器，其中基于相對定位傳感器主要有機器視覺[3-4]、激光雷達[5]和機械接觸式[6]，農機通過傳感器獲取與作業區的相對位置關系進行控制實現自動導航作業；基于絕對定位的傳感器是衛星定位，農機通過傳感器獲取農機與預先確定目標路徑的位置關系進行控制實現農機自動導航作業[7-8]。自動導航控制通常以運動學和動力學模型為主，將導航控制分為縱向控制和橫向控制，縱向控制為速度控制[9-10]，通過速度控制實現縱向速度的穩定性；橫向控制是指導航控制器的設計，將偏差信息輸入控制器控制農機轉向糾偏實現農機自動導航，導航控制器所使用的控制方法有比例積分微分（Proportion Integration Differentiation，PID）控制[11-12]、純追蹤控制[13-14]、模糊控制[15-16]、預瞄控制[17]、最優控制[18-19]和預測控制[20-21]，通過控制算法實現農機的自動導航作業及提高導航控制系統穩定性。

針對收獲機自動導航作業相關學者進行了大量研究。Coen 等[22]利用激光傳感器檢測田壟與作物區高度不同的特點，檢測作物區域，建立基于運動學的離散狀態空間控制模型，實現了聯合收割機的自動導航控制。丁幼春等[23-25]設計了聯合收獲機機器視覺導航控制系統，采用旋轉投影算法配合直方圖融合算法檢測收獲邊界，設計了模糊比例微分PD（Proportion Differentiation）控制器，田間試驗割幅變化范圍小于18 cm。吳剛等[26]針對谷物聯合收獲機視覺導航，提出基于改進Hough 變換的谷物聯合收獲機行走目標直線檢測算法，加快了算法速度、減少了空間占用和提高了抗干擾能力。關卓懷等[27]提出一種水稻收獲作業視覺導航路徑提取方法，采用多段3 次B 樣條曲線擬合法提取水稻待收獲區域邊界線，并驗證了視覺導航路徑提取方法的可行性。吳惠昌等[28]以牽引式甜菜聯合收獲機為載體，設計了對行探測機構，試驗表明采用自動對行控制提高了甜菜收獲質量。張凱良等[29]設計了基于激光雷達和新型機械式對行傳感器的玉米收獲機自動對行環境感知系統，實現了玉米收獲機的自動對行。趙騰[30]基于激光掃描和機器視覺的收割機自動導航控制方法，進行作物邊緣識別，證明了導航方法的有效性和可靠性。當前收獲機自動導航的研究主要以相對定位方式為主，基于衛星導航的研究和應用多在耕種管環節，且作業方式為無重疊作業，而收獲作業要求不應出現漏割收獲[31]。針對基于衛星定位的自動導航收獲作業在確保完全收獲和維持高割幅率研究較少。

針對收獲機田間環境下直線跟蹤作業在維持高割幅率條件下易產生漏割的問題，本研究以雷沃GE-70 輪式谷物聯合收獲機為平臺，在收獲機原有液壓系統基礎上進行電控液壓改裝，采用定位模塊獲取收獲機距離偏差和航向偏差作為導航控制器的輸入，設計了一種單神經元PID 的聯合收獲機導航控制器，并進行了對比仿真、路面、田間試驗。

1 聯合收獲機系統結構

1.1 聯合收獲機導航系統平臺

聯合收獲機導航系統由北斗載波相位動態實時差分（Real-Time Kinematic，RTK）定位模塊、計算機、電控液壓轉向機構、角度傳感器、導航測控箱和聯合收獲機等組成。聯合收獲機及導航系統組成如圖1 所示。

圖1 聯合收獲機及導航系統組成 Fig.1 Composition of combine harvester and navigation system

導航平臺為雷沃GE-70 聯合收獲機，通過換裝附件和調節收獲機參數用于水稻的收獲，其技術指標參數如表1。該平臺為液壓助力后輪轉向，為實現電控液壓轉向在收獲機原有液壓轉向油路基礎上并聯安裝電控液壓閥組實現轉向輪的電控改裝，轉向改裝保留有手動轉向，電控改裝油路參照彭靖葉等[32]研究設計。

表1 聯合收獲機技術指標參數 Table 1 Technical parameters of combine harvester

1.2 導航系統結構組成

收獲機導航控制系統結構如圖2 所示，由控制器、傳感器、驅動系統、轉向執行機構組成?？刂破鞑捎糜嬎銠C，計算機通過串口和通用串行總線（Universal Serial Bus，USB）與移動站和美國國家儀器有限公司（National Instruments，NI）數據采集板卡進行數據交互，從而實現對收獲機狀態監控及轉向控制；傳感器由角度傳感器（DWQCB-9-CH 型角度傳感器，北京天?？乒?，信號輸出0～9 V，角分辨率0.022o，絕對精度0.10o）和高精度北斗定位系統（上海司南衛星導航技術股份有限公司M300 型北斗接收機及衛星接收天線、廈門才茂CM8350P 型數據傳輸單元（Data Transfer Unit，DTU）和網絡中心）組成，角度傳感器通過轉向裝夾裝置安裝在后輪轉向銷軸上可直接測量后輪轉向角，高精度北斗定位系統通過網絡載波相位動態實時差分RTK 方式搭建，接收機分別設置為移動站和基站，基站觀測相位信息通過網絡來傳輸和分發，移動站將基站和自身觀測數據進行處理得到高精度定位信息；轉向執行機構由電源模塊、比例放大器、電液比例閥、轉向液壓缸組成，通過控制電液比例閥液壓油的流量和方向實現轉向控制。

圖2 導航控制系統結構框圖 Fig.2 Structure block diagram of navigation control system

2 聯合收獲機運動學模型

由于收獲機在收獲過程中，整車質量會隨著作物收獲不斷增加，用動力學模型會導致建模不準確的情況，選擇經典二輪車模型作為收獲機運動學模型，該模型是在不考慮輪胎和地面之間滑動的前提下，將聯合收獲機輪胎視為剛性進行二輪車模型進行運動學分析，二輪車模型如圖3 所示。

圖3 二輪車運動學模型 Fig.3 Two wheels kinematics model

二輪車模型表達式如式（1）所示

式中x，y 為收獲機在坐標系中的坐標，m；t 是時間，s；φ 為收獲機目標航向角，(°)；θ 為后輪轉向角，(°)；v 為收獲機速度，m/s；L 為收獲機軸距，m。

3 導航控制器設計

圖4 為聯合收獲機直線導航跟蹤控制器整體設計。首先進行目標路徑信息采集，將當前位置信息進行高斯投影變換成平面坐標并進行距離偏差和航向偏差的解算，將得到的偏差信息經濾波處理，處理后的數據根據偏差構建策略得到輸入偏差值作為單神經元PID 控制器的輸入，單神經元PID 控制器輸出目標轉向角控制指令給比例微分PD 轉向控制器，PD 轉向控制器根據目標轉向角指令和當前實際轉角計算得到模擬電壓大小控制電液比例閥閥口開度及工作液流動方向，實現轉向輪轉向和直線跟蹤控制，根據彭靖葉等[32]轉向特性測試結果將轉向控制周期設定為0.5 s。

圖4 聯合收獲機導航控制器整體設計 Fig.4 Overall design of navigation controller for combine harvester

3.1 距離偏差和航向偏差

聯合收獲機在進行直線跟蹤時，需要在導航前設定目標跟蹤直線，通過定位模塊獲取2 個不同位置點的定位坐標，并將定位點坐標進行高斯（Gauss）投影變換成平面坐標為A(x1,y1)和B(x2,y2)，將A、B 點所構成的直線作為目標跟蹤直線（AB 線），AB 線的方程為式（2）所示

式中a，b，c 為直線方程系數。

收獲機t 時刻位置坐標為O(xt,yt)，當前位置到AB 線的距離即為距離偏差，距離偏差通過點到直線的距離公式求解。

所使用的載波相位動態實時差分RTK 定位模塊具有厘米級定位精度，使用2 個定位點進行收獲機航向角的解算，當前航向角（δ，(°)）通過式（3）進行計算

式中t 為時間，s；k 為常數，k 的取值與設定的距離有關，通過計算當前坐標點和前面第k 個點的距離判斷是否大于等于設定距離，若大于等于設定距離則進行航向角的計算得到當前航向角δ，根據目標直線可以得到目標航向角為φ，目標航向角減去當前航向角即可得到當前航向偏差Δδ。

3.2 偏差構建策略

在收獲機直線跟蹤中，為使收獲過程中維持高割幅率根據當前聯合收獲機距離偏差和航向偏差進行了偏差的構建以決策進行橫向糾偏或航向糾偏，聯合收獲機偏差構建策略如式（4）所示

式中e(t)為t 時刻的偏差值，cm 或(°)；dmin為設定的最小距離偏差，cm；δmin為設定的最小航向偏差，（°）。

當|Δd|＜dmin時，首先判斷當前航向偏差Δδ 和設定的最小航向偏差δmin關系，如果|Δδ|＜δmin時，此時收獲機處于距離偏差和割臺擺動幅度都較小，故只進行橫向糾偏；如果|Δδ|≥δmin時，由于在橫向糾偏過程中航向偏差越大越易造成超調和割臺擺動幅度的增大，如果不進行航向糾偏將出現航向角繼續增大造成收獲機割臺擺動幅度大造成漏割，此時應進行航向糾偏。當|Δd|≥dmin時，由于已經偏離目標直線距離較遠，進行橫向糾偏可以快速減小距離偏差有利于快速上線；當距離偏差滿足|Δd|＜dmin時進行航向糾偏可以使收獲機快速的糾正航向進入小偏差狀態。通過在跟蹤過程中引入航向糾偏可以減小收割機割臺擺動幅度，提高收獲機割幅率。

3.3 單神經元PID 控制器設計

單神經元是神經網絡最基本的控制部件，單神經元網絡只具有一層神經元，單神經元通過自學習可修改神經元之間連接強度，使獲得的知識結構可適應周圍環境的變化。PID 控制是廣泛使用的控制策略，但其參數經過整定就無法在線修改，適應性不強，將PID 控制與單神經元結合可實現田間條件下PID 參數的在線調節，設計了單神經元PID 控制器[33-34]，通過PID 參數的在線調節實現聯合收獲機田間自動導航作業。單神經元PID 控制器結構如圖5 所示。

圖5 單神經元PID 控制器結構圖 Fig.5 Structure diagram of single-neuron PID controller

控制器采用增量式PID 算法如式（5）和式（6）所示

式中u(t-1)分別為前一時刻控制量，單位為(°)；Δu(t)為當前時刻控制增量，(°)；r1(t)為比例輸入，cm 或(°)；r2(t)為積分輸入，cm 或(°)；r3(t)為微分輸入，cm 或(°)； kP為比例控制系數。

單神經元PID 控制器的輸入如式（7）所示

式中e(t-1)為t-1 時刻輸入偏差，cm 或(°)；e(t-2)為t-2 時刻輸入偏差，cm 或(°)。

對PID 參數進行在線修正主要是根據偏差對kP、kI和kD進行修正，單神經元采用有監督的赫布學習（Hebb learning）規則。在自動導航中PID 參數的在線學習主要與r1(t)和r2(t)有關，故采用改進的單神經元PID 控制，將學習規則中加權系數學習修正部分中r1(t)、r2(t)和r3(t)都改為r1(t)+r2(t)，通過神經元的自學習修改神經元之間連接強度，使獲得的知識結構適應周圍環境的變化，實現3 個控制參數的在線整定如式（8）和式（9）所示

式中ηP、ηI和ηD分別為比例、積分和微分的學習速率；w1(t)、w1(t)和w1(t)分別對應r1(t)、r2(t)和r3(t)的神經元比例、積分、微分的加權系數；K 為神經元增益系數。

3.4 單神經元PID 控制器仿真

為驗證單神經元PID 控制器的控制性能，對常規PID和單神經元PID 控制進行了Matlab 仿真，其中常規PID控制通過試湊法先調節kP，再調節kI，最后調節kD，通過不斷調節獲得調節時間和超調盡量小的3 個參數為kP=0.2，kI=0.08，kD=0.06；單神經元PID 系數調試參考饒巍林等[35]研究，加權系數初始化賦任意非零相同值，單神經元PID 由式（6）和式（9）知3 個參數的調節與增益系數K 有關，通過調節增益系數K 獲得響應快與超調小的值，再通過調節學習系數減小系統的超調和過渡時間，通過不斷調節獲得較佳參數，經調試得單神經元PID 增益系數K=0.4，學習速率ηP=1.6，ηI=1.0，ηD=1.4。仿真設置距離偏差為50 cm，采樣時間為0.1 s，在6 s 時給予一個持續0.5 s 擾動，測試控制器的調節效果，仿真結果如圖6 所示。仿真結果表明，所設計的單神經元自適應PID 與傳統PID 控制相比，具有超調小、收斂速度快等特點。

圖6 PID 控制器和單神經元PID 控制器對比 Fig.6 Comparison of PID controller and single-neuron PID control

3.5 轉向控制器設計

電控液壓轉向系統如圖7 所示，轉向控制器使用PD控制。轉向控制器收到目標轉向角指令θ 并根據當前實際轉角計算得到轉向角偏差，轉向角偏差信息經過PD 轉向控制器計算得到轉向控制電壓信號，轉向電壓信號經比例放大器電壓電流U-I（Voltage to Current）轉換成電流信號控制比例閥的開度進行液壓油流量Q 的控制，轉向液壓缸在液壓油壓力的作用下實現液壓缸伸縮并通過連桿機構使轉向輪動作完成聯合收獲機后輪轉向，實現后輪轉向的閉環控制。對所設計的PD 轉向控制器進行±25°方波跟隨測試，角度傳感器通過裝夾裝置安裝在轉向銷軸上直接測量實際轉角，設置角度傳感器數據采樣頻率為5 000 Hz，每100 個原始數據進行求平均值獲得當前轉向角度值，對PD 轉向控制器的性能測試曲線如圖8所示，方波跟隨測試中上升時間為3.34 s，轉向輪的延時時間為80 ms，跟隨誤差為0.5°，跟隨測試表明所設計的轉向控制器能夠穩定跟蹤控制信號，可適用于收獲機自動導航轉向控制。

圖7 電控液壓轉向系統 Fig.7 Electro-hydraulic power steering system

圖8 后輪轉向方波信號跟隨曲線 Fig.8 Square wave track signal curve of rear wheel steering

4 試 驗

4.1 路面試驗

為檢驗導航控制器的控制效果，在華中農業大學農業機械實訓中心柏油路面進行了試驗，通過控制軟件實時記錄偏差數據，測試速度為0.7 m/s，分別搭載兩種控制器進行路面測試控制效果，在路面通過3.4 節調試方法獲得較佳參數，其中常規PID 控制器kP=0.6、kI=0.01、kD=0.1，單神經元PID 參數分別為K=0.4、ηP=1.5、ηI=0.1、ηD=1.0，其中偏差構建中的設定值dmin=10 cm、δmin=10°。路面試驗常規PID 控制初始距離偏差為0.60 m，航向偏差為3°；單神經元PID 控制初始距離偏差為0.62 m，航向偏差為5°。開啟自動導航功能前先使收獲機處于行駛狀態以獲得較為準確的航向值，試驗距離偏差曲線如圖9所示，試驗結果表明常規PID 控制平均絕對偏差3.2 cm，最大跟蹤偏差為7.5 cm，穩態調節時間（距離偏差小于15 cm）為1.7 s；單神經元PID 平均絕對偏差1.21 cm，最大跟蹤偏差為6.1 cm，穩態調節時間為1.6 s。試驗結果表明單神經元PID 控制器平均絕對偏差、最大跟蹤偏差和調節時間都比常規PID 控制器小。

4.2 田間試驗

為檢驗控制系統的田間工作性能及導航控制器直線跟蹤效果，于2019 年10 月3 日在湖北荊州市監利縣五聯農業機械專業合作社水稻技術示范田進行了田間導航試驗，試驗田塊長為120 m，寬35 m。采用五點取樣法測試得田間土壤含水率為25.4%，堅實度為476.8 kPa，選擇水稻在黃熟期到完熟期的6～10 d 內進行收獲，稻谷籽粒含水率為18%，收獲作業后割茬高度小于18 cm，在保證收獲質量的條件下測得在0.7 m/s 時收獲效果最佳，分別搭載常規PID 控制器和單神經元PID 控制器進行導航試驗。

試驗步驟：

1）試驗前首先檢查傳感器參數是否正常，進行導航參數設置；

2）在地頭兩端分別進行A、B 坐標點的采集確定目標跟蹤路徑；

3）開始新一幅作業前進行對行，使橫向偏距小于10 cm，航向偏差小于10°；

4）調節收獲機收獲參數到最佳收獲狀態，使收獲機先行駛再啟動導航系統，開始直線跟蹤導航作業；

5）記錄導航過程中收獲視頻、航向偏差、距離偏差、實時轉向角、目標轉向角等數據信息；

6）重復步驟2～5，進行多次試驗獲取導航數據。

表 2 為田間導航收獲分別搭載常規PID 和單神經元PID 控制器的數據對比，圖10 為單神經元PID 控制器田間導航收獲直線跟蹤偏差變化曲線和田間導航收獲效果，田間試驗結果表明，當收獲機速度為0.7 m/s 時，單神經元PID 直線跟蹤最大偏差不超過8.14 cm，平均絕對偏差為3.20 cm，最大標準差為3.14 cm，根據丁幼春等[12]研究中導航精度提高百分比計算得到單神經元PID 控制較常規PID 控制最大跟蹤偏差和平均絕對偏差分別提高了30.3%、50.9%，試驗表明單神經元PID控制較常規PID 控制能夠降低跟蹤偏差，能夠較好的滿足聯合收獲機導航作業要求，為收獲機的自主導航提供了技術參考。

表2 常規PID 與單神經元PID 控制效果對比 Table 2 Comparison of control effect between conventional PID controller and single-neuron PID control

圖10 田間直線跟蹤試驗 Fig.10 Lines tracking test in field

單神經元PID 較常規PID 控制效果好主要是由于單神經元PID 可以通過自學習實現控制參數的在線調節，當偏差較大時通過自學習使PID 參數變大以使控制量增大加快系統的響應速度使收獲機快速上線；當偏差較小時PID 參數通過在線調節變小以減小控制量使系統保持穩線的狀態，而常規PID 由于參數經整定好后在整個控制過程中是不變的，當系統受到外界擾動時再用不變的PID 參數就很難達到最佳的控制效果。單神經元PID 路面和田間試驗最大跟蹤偏差和平均絕對偏差相比較有所增大，主要是由于路面和田間試驗條件有很大不同，田間土地的平整度、土壤含水率、秸稈量等易造成機體傾斜、滑移的發生使田間試驗偏差比路面大。試驗過程中以較低速度0.7 m/s 進行收獲作業，原因是所使用農機主要適用于小麥的收獲，經過換裝收獲機部件及調整收獲機參數用于水稻的收獲，且水稻收獲期秸稈含水量較大故收獲機喂入量不能太大，同時為了確保收獲質量將收獲機速度設定為0.7 m/s。試驗中跟蹤誤差與使用的傳感器有一定關系，所使用的單天線RTK 定位模塊定位精度小于2 cm，航向角由式（3）計算得出，在運動時由羅錫文等[7]研究可知計算出來的航向角也存在一定的誤差，而本研究將滿足一定距離作為航向偏差解算的條件，一定程度上可以將航向誤差控制在一定的范圍內，且使用單天線RTK 易受地塊不平等因素影響造成定位與實際位置存在一定的誤差，而最終的跟蹤誤差是在以上誤差基礎上測量得到的，后期將改進方案采用雙天線或其他組合導航方案降低單個傳感器對跟蹤誤差的影響。

4.3 導航割幅率

為了對收獲機導航質量進行評價，除常規的損失率、破碎率、含雜率等之外，定義了割幅率（Cutting Width Rate，ax，%）指標作為評價指標，該指標要求收獲中不應產生漏割，用割臺投入到收獲中的百分比評價導航質量。

割幅率是指在聯合收獲機自動導航收獲過程中，總能保持不漏割的前提下維持滿割幅的比例。當割幅率較大時有效的割幅也較大，可反映作業效率也較高，割幅率計算如式（10）所示

式中yx是割幅大小，m；y 是收獲機的標準割幅，m。

通過參數面板設置目標路徑的平移參數及割臺參數，多次進行實際自動導航收獲作業，通過視頻回放和現場觀察是否出現漏割，經測試在設置收獲機割臺有效作業幅寬為2.4 m時單神經元PID導航控制器自動導航收獲時無漏割，重復試驗3 次仍無漏割現象發生，由表1知收獲機理論割幅為2.56 m，通過式（10）計算得導航作業割幅率為93.75%。

5 結 論

1）以雷沃GE-70 谷物聯合收獲機為平臺，以計算機為控制中心，通過對液壓轉向機構進行電控改裝，并集成高精度北斗定位模塊、角度傳感器構建了聯合收獲機自動導航硬件控制系統，設計了單神經元PID（Proportion Integration Differentiation）導航控制器和PD（Proportion Differentiation）轉向控制器。

2）對所設計控制器進行了田間試驗。田間試驗表明，當聯合收獲機作業速度為0.7 m/s 時，導航控制器直線跟蹤的平均絕對偏差為3.20 cm，最大跟蹤偏差為8.14 cm，最大標準差為3.14 cm，割幅率為93.75%，所設計的導航控制器能夠滿足田間收獲作業的要求。