1.1.2 国内研究现状

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。