半结构农田环境下自动驾驶拖拉机行为控制与行为规划方法

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
31571564
项目类别：
面上项目
资助金额：
62.0万
负责人：
孟志军
依托单位：
北京市农林科学院
学科分类：
C1301.农业信息学
结题年份：
2019
批准年份：
2015
项目状态：
已结题
起止时间：
2016-01-01 至2019-12-31

项目参与者：
邱权；尹彦鑫；董建军；王培；卢彩云；付卫强；冯慧敏；胡书鹏；刘元元；
关键词：
自动驾驶拖拉机行为控制路径优化行为规划

项目摘要

Auto-guidance tecnology and autonomous tractor can improve field operation effiency ,productivity and decrease cost. The typical semi-structured environment and farming task put higher requirements on intelligent, real-time and overall optimal target of the tactor auto-guidanc system during field operation. Robotics behaviour control method is introduced into this project.Research for primitive behaviour design,expression method for autonomous tractor and object oriented behaviour model will be conducted. Based on these research, perception-behaviour control method including behavior selection, behavior harmonize and behavior fusion is used to solve farmland unstructured tasks such as obstacle avoidance, behavior dealing with emergency for safety. The method will improve robust and environment adaptability of controlling system for autonomous tractor. Behavior planning and optmisation method based on farmland structured environment for field full area coverage, behavior planning vector map creation, behavior identification and trigger algorithm will be designed for overall field operation optimization.Simulation and field experiments will be designed to test and improve the performance of those methods and models. If the project is successful carried out,it will be open new research thinking and method which could promote autonomous tracotor application.

拖拉机自动驾驶技术能有效提高农田作业质量和效率，降低作业成本，对提高农机装备领域科技创新具有重要意义。农田作业环境和作业任务的半结构化特点，对自动驾驶拖拉机控制系统的智能性、实时性以及总体作业目标优化等方面提出了更高的要求。本项目引入机器人领域行为控制理论方法，研究自动驾驶拖拉机基本行为设计、表达和实现方法，建立面向对象的行为体系模型。在此基础上，针对农田作业非结构化因素研究“感知-行为”控制方法，解决动静态障碍避让、安全应急任务与正常作业任务的行为选择、协调和融合问题，以提高自动驾驶拖拉机控制系统的环境适应性和鲁棒性；研究基于农田作业结构化因素的地块全区域覆盖行为规划方法，构建行为规划矢量图生成、行为识别和触发算法，以实现总体作业目标最优。通过仿真和实测试验，验证并完善相关方法和模型。本研究的成功开展，将开辟拖拉机自动驾驶领域全新的研究思路和方法，为技术实用化奠定理论基础。

结项摘要

拖拉机自动驾驶技术能有效提高农田作业质量和效率，降低作业成本，对提高农机装备领域科技创新具有重要意义。本项目开展了半结构农田环境下自动驾驶拖拉机行为控制与行为规划方法研究，主要研究成果包括：（1）构建了面向农田耕整、施肥、播种等典型农田作业的自动驾驶拖拉机基本行为库和基本行为体系模型。（2）建立了基于激光测距和双目视觉的农田障碍物尺寸、距离和速度信息检测方法；设计了模糊控制库和规则表，建立了基于模糊控制的避障策略；提出了基于固定优先级的行为协调方法，构建了适合自动驾驶拖拉机动完成正常作业任务和实时环境感知的最优行为控制模式。（3）建立了全区域覆盖路径规划方法，推导了梭形法、基本套行法、最优分区套行法三种作业模式的地头宽度、空行长度、工作行程率计算公式以及规划路径上关键点坐标，并应用地图组件设计开发了行为规划与控制软件。（4）构建了旱田作业场景的自动驾驶拖拉机实验平台，通过仿真和田间试验，验证了行为规划与控制方法可行性。本项目的研究成果为自动驾驶拖拉机技术实用化提供理论基础和方法指导。