拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人設(shè)計(jì)及人機(jī)協(xié)作方法研究

盧偉　陳浩　王家鵬　王玲　邱威

摘要 針對(duì)農(nóng)用拖拉機(jī)智能化程度低，以及現(xiàn)有的人工智能水平尚無(wú)法完全實(shí)現(xiàn)自主駕駛控制拖拉機(jī)等問(wèn)題，本文設(shè)計(jì)一種基于人機(jī)協(xié)作的拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人.拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人可以對(duì)拖拉機(jī)進(jìn)行快速、無(wú)損、智能化升級(jí)，其結(jié)構(gòu)由轉(zhuǎn)向控制機(jī)械手、換擋機(jī)械手、旋耕機(jī)升降控制機(jī)械手和踏板控制機(jī)械腿等組成.通過(guò)研究人機(jī)協(xié)作的控制方法，提出了人機(jī)協(xié)作介入準(zhǔn)則和基于轉(zhuǎn)向電機(jī)電流反饋扭矩檢測(cè)的人機(jī)協(xié)作模式切換方法，研制了原理樣機(jī)驗(yàn)證拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人的可行性和人機(jī)協(xié)作控制策略的有效性，對(duì)促進(jìn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)，提高現(xiàn)代農(nóng)業(yè)智能化裝備水平具有重要的現(xiàn)實(shí)意義.

關(guān)鍵詞 駕駛機(jī)器人;無(wú)損升級(jí);拖拉機(jī);自動(dòng)駕駛;人機(jī)協(xié)作

中圖分類號(hào) TP242.3

文獻(xiàn)標(biāo)志碼 A

0 引言

根據(jù)聯(lián)合國(guó)糧食和農(nóng)業(yè)組織的統(tǒng)計(jì)，到2050年，世界人口將達(dá)到91億.中國(guó)是人口大國(guó)，為滿足大量人口對(duì)于糧食的需求，糧食的產(chǎn)量需要增加1倍以上[1].為解決中國(guó)土地資源緊缺的問(wèn)題，首先要堅(jiān)持發(fā)展農(nóng)業(yè)機(jī)械化和農(nóng)業(yè)智能化，加快發(fā)展人工智能與農(nóng)業(yè)機(jī)械相結(jié)合和提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)裝備的效率是重中之重[2-3].拖拉機(jī)作為主要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)裝備，具有使用量大、應(yīng)用范圍廣等特點(diǎn)，但我國(guó)拖拉機(jī)自動(dòng)化和智能化發(fā)展水平相對(duì)于發(fā)達(dá)國(guó)家明顯滯后.目前學(xué)者主要研究基于多傳感器融合導(dǎo)航和智能控制的無(wú)人駕駛汽車技術(shù)，并進(jìn)行了一定范圍的試驗(yàn)和應(yīng)用[4-10].20世紀(jì)90年代初才有學(xué)者開始研究智能駕駛拖拉機(jī)[11-14].現(xiàn)有學(xué)者研究的目標(biāo)均是設(shè)計(jì)一種具有智能導(dǎo)航、自主駕駛功能的拖拉機(jī)，一類是以美國(guó)明尼蘇達(dá)州ATC公司生產(chǎn)的智能駕駛拖拉機(jī)為代表，其自主駕駛工作時(shí)，人無(wú)法坐到駕駛室內(nèi)，當(dāng)出現(xiàn)突發(fā)情況時(shí)，操作員無(wú)法有效可靠地介入操控拖拉機(jī)，易對(duì)拖拉機(jī)和人的安全造成威脅，此外因受限于國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)機(jī)械維修人員的技術(shù)水平，智能拖拉機(jī)維修困難、成本高昂;另一類則是對(duì)現(xiàn)有拖拉機(jī)進(jìn)行升級(jí)的智能駕駛拖拉機(jī)，但對(duì)拖拉機(jī)進(jìn)行二次技術(shù)改造，會(huì)造成拖拉機(jī)原有結(jié)構(gòu)的破壞，拖拉機(jī)可工作模式單一，效率低.因此亟需研制一種可實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)作的拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人.經(jīng)公開文獻(xiàn)檢索，國(guó)內(nèi)僅有南京農(nóng)業(yè)大學(xué)[15-16]研制的第一代拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人，該拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人均為純電動(dòng)方式驅(qū)動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)，但是由于農(nóng)田作業(yè)環(huán)境非常復(fù)雜，上述拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人尚無(wú)法完全實(shí)現(xiàn)全智能自主導(dǎo)航作業(yè)[17-19]，且對(duì)于智能駕駛拖拉機(jī)自動(dòng)控制其所懸掛的農(nóng)機(jī)具進(jìn)行大田作業(yè)也是當(dāng)前的一大難點(diǎn)，如根據(jù)不同作物的耕深需要自動(dòng)調(diào)節(jié)旋耕機(jī)的耕作深度[20]等.因此本文通過(guò)研究人機(jī)協(xié)作控制模型，提出一種成本低、性能可靠的拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人，其可對(duì)市場(chǎng)上大部分型號(hào)的拖拉機(jī)進(jìn)行快速、無(wú)損、智能化升級(jí)，機(jī)器人安裝與拆卸方便，且能夠完成對(duì)拖拉機(jī)懸掛農(nóng)機(jī)具的自動(dòng)控制，實(shí)現(xiàn)駕駛?cè)藛T與機(jī)器人共享工作空間以及人機(jī)協(xié)作控制，最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證.

1 人機(jī)協(xié)作型拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人設(shè)計(jì)方案

為了提高拖拉機(jī)的智能化、可維護(hù)性、作業(yè)安全性以及駕駛?cè)藛T的舒適性，本文提出拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則：

1）可對(duì)拖拉機(jī)進(jìn)行快速、無(wú)損、智能化升級(jí).機(jī)器人所有的執(zhí)行機(jī)構(gòu)不會(huì)對(duì)拖拉機(jī)原有結(jié)構(gòu)造成破壞，且拖拉機(jī)可實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航駕駛.

2）可實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)作控制模式.拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人與駕駛?cè)藛T能夠共享工作空間，當(dāng)遇到復(fù)雜多變的工作情況時(shí)，拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人優(yōu)先服從駕駛?cè)藛T的指令.

3）拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人不會(huì)降低駕駛?cè)藛T的操控舒適性.

1.1 機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

東方紅、雷沃、約翰迪爾、東風(fēng)、常發(fā)等目前市面上主流的中小型拖拉機(jī)駕駛室內(nèi)部操控部件的工作空間、行程與力矩等參數(shù)[21]統(tǒng)計(jì)如表1所示.根據(jù)表1中各參數(shù)可以得出常發(fā)CFD504A型拖拉機(jī)的各執(zhí)行機(jī)構(gòu)的參數(shù)在中小型拖拉機(jī)中具有普遍性，因此本研究的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)選擇常發(fā)CFD504A型拖拉機(jī).

拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人其結(jié)構(gòu)包括轉(zhuǎn)向控制機(jī)械手、換擋機(jī)械手、旋耕機(jī)升降控制機(jī)械手和踏板控制機(jī)械腿，分別如圖1中的a、b、c、d所示.拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人的整體性能指標(biāo)為：轉(zhuǎn)向控制機(jī)械手能夠控制拖拉機(jī)的方向盤左右平滑轉(zhuǎn)向，實(shí)現(xiàn)對(duì)拖拉機(jī)行駛方向的控制;換擋機(jī)械手可以按照實(shí)際的車速需要，選擇匹配的檔位，完成自動(dòng)掛擋;旋耕機(jī)升降控制機(jī)械手可按照實(shí)際作業(yè)需求，調(diào)節(jié)旋耕機(jī)的升降高度;踏板控制機(jī)械腿又分為離合控制機(jī)械腿、制動(dòng)控制機(jī)械腿和油門控制機(jī)械腿.其中：離合控制機(jī)械

腿利用液壓驅(qū)動(dòng)力矩大、響應(yīng)快的特性能夠?qū)崿F(xiàn)踏板快速平穩(wěn)地分離接合;制動(dòng)控制機(jī)械腿同樣是利用液壓驅(qū)動(dòng)的特性對(duì)制動(dòng)機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)較為快速的響應(yīng)，避免因系統(tǒng)時(shí)延所造成的制動(dòng)距離偏大，有利于人車的安全;油門控制機(jī)械腿主要用來(lái)調(diào)節(jié)油門踏板開合程度，完成對(duì)拖拉機(jī)車速的控制.整套裝置不僅適用于本研究平臺(tái)，也能應(yīng)用于其他型號(hào)的拖拉機(jī).

根據(jù)拖拉機(jī)駕駛時(shí)的實(shí)際參數(shù)測(cè)量，確定具體各執(zhí)行機(jī)構(gòu)動(dòng)力配置如表2所示.

1.2 測(cè)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)

本文所設(shè)計(jì)的拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人測(cè)控系統(tǒng)原理如圖2所示.檢測(cè)層包括霍爾傳感器與力/扭矩傳感器以及Kinect攝像頭，主要用來(lái)測(cè)量執(zhí)行機(jī)構(gòu)的位置、力/扭矩等反饋信息;數(shù)據(jù)采集程序通過(guò)數(shù)據(jù)采集卡采集駕駛機(jī)器人各操控執(zhí)行機(jī)構(gòu)的位置/角度以及力/扭矩等反饋信號(hào)，將此信號(hào)發(fā)送給工控機(jī)，工控機(jī)通過(guò)實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，選擇最優(yōu)控制并將操控指令發(fā)送給運(yùn)動(dòng)控制卡，再由運(yùn)動(dòng)控制卡將指令信號(hào)轉(zhuǎn)化成各執(zhí)行機(jī)構(gòu)的驅(qū)動(dòng)信號(hào)，從而完成對(duì)駕駛機(jī)器人各運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)的操控.

本拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人的軟件由MFC編程并調(diào)用LabVIEW[22]控件完成對(duì)拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人測(cè)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，測(cè)控界面如圖3所示，可通過(guò)上下左右按鍵實(shí)現(xiàn)對(duì)拖拉機(jī)前進(jìn)、后退以及左轉(zhuǎn)和右轉(zhuǎn)的遙操作控制，其中各執(zhí)行機(jī)構(gòu)的動(dòng)作開度均可顯示在界面上，遠(yuǎn)程操控端結(jié)合反饋信號(hào)可對(duì)拖拉機(jī)的離合、剎車、油門和轉(zhuǎn)向?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)控制，并實(shí)時(shí)獲取拖拉機(jī)的工作狀態(tài).

2 人機(jī)協(xié)作控制方法

2.1 人機(jī)協(xié)作控制模型與介入準(zhǔn)則

常見機(jī)器人系統(tǒng)可以劃分成兩種控制模式[23-24]，即人為控制和機(jī)器人自主控制.圖4a和4b是兩種控制模式的圖形化描述.

拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人的設(shè)計(jì)是為了在農(nóng)田復(fù)雜的環(huán)境當(dāng)中代替駕駛?cè)藛T完成一系列的農(nóng)田作業(yè).對(duì)于農(nóng)田的復(fù)雜變化環(huán)境，駕駛機(jī)器人的安全和穩(wěn)定性必須得到保證，因此此時(shí)拖拉機(jī)駕駛?cè)藛T對(duì)周圍環(huán)境的判斷、經(jīng)驗(yàn)分析和命令決策的可信值都大于拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人的自主操控.所以，拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人控制結(jié)構(gòu)系統(tǒng)中，人工操控指令占主導(dǎo)決策地位，只有充分利用人工控制和機(jī)器控制的優(yōu)點(diǎn)，才能使拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人的人機(jī)協(xié)作控制方法更加合理，其圖形化表述如圖4c所示.

基于人機(jī)協(xié)作的控制方法，拖拉機(jī)駕駛員可以在任意時(shí)刻介入到機(jī)器人正在執(zhí)行的動(dòng)作當(dāng)中，其操控優(yōu)先級(jí)別始終大于拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人.在駕駛機(jī)器人正常工作狀態(tài)下，參照阿西莫夫機(jī)器人3大原則設(shè)計(jì)了如下的人工介入情況.在實(shí)際操作當(dāng)中，當(dāng)拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人出現(xiàn)了下列某種情況時(shí)，就應(yīng)該由操作人員來(lái)對(duì)機(jī)器人進(jìn)行操控：

1）拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人傳感系統(tǒng)出現(xiàn)故障或者系統(tǒng)無(wú)法獲取當(dāng)前所處作業(yè)環(huán)境，導(dǎo)致機(jī)器人控制系統(tǒng)規(guī)劃層不能完成任務(wù)分配;

2）拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人接收到機(jī)器人自身無(wú)法完成的任務(wù)指令;

3）拖拉機(jī)繼續(xù)動(dòng)作將破壞到自身結(jié)構(gòu)或者所處環(huán)境的安全得不到保障.

2.2 人機(jī)協(xié)作控制模式實(shí)現(xiàn)

由于拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人的轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)緊湊，沒(méi)有多余空間安裝扭矩傳感器實(shí)時(shí)采集轉(zhuǎn)向機(jī)械手輸出扭矩，本文提出一種基于轉(zhuǎn)向電機(jī)電流反饋的輸出扭矩檢測(cè)方法，通過(guò)檢測(cè)拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人工作時(shí)轉(zhuǎn)向機(jī)械手的電樞電流值來(lái)判斷駕駛?cè)藛T是否介入對(duì)方向盤進(jìn)行操控，從而切換駕駛機(jī)器人的控制模式.

本系統(tǒng)中設(shè)定拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人轉(zhuǎn)向機(jī)械手為勻速運(yùn)轉(zhuǎn)，所以能夠改變轉(zhuǎn)向電機(jī)電樞的因素只有2個(gè)：1）人工介入對(duì)方向盤的控制，因?yàn)檗D(zhuǎn)向電機(jī)工作模式設(shè)定為勻速運(yùn)動(dòng)，所以轉(zhuǎn)向電機(jī)為了保持勻速，電樞電流會(huì)發(fā)生改變;2）拖拉機(jī)轉(zhuǎn)向機(jī)械手控制拖拉機(jī)轉(zhuǎn)向時(shí)路面阻力狀況發(fā)生變化，比如拖拉機(jī)在執(zhí)行轉(zhuǎn)向操作時(shí)，車輛由水泥地轉(zhuǎn)入草地，此時(shí)車輪阻力受到變化，則方向盤所需要的轉(zhuǎn)向扭矩也會(huì)隨之改變.所以系統(tǒng)在通過(guò)轉(zhuǎn)向電機(jī)電流變化判定是否有人工介入對(duì)拖拉機(jī)控制，從而切換到人機(jī)協(xié)作模式時(shí)，需要排除因路面狀況變化而導(dǎo)致電流值改變的情形，防止系統(tǒng)因?yàn)樾旭偮访鏍顩r發(fā)生改變而錯(cuò)誤地切換到人機(jī)協(xié)作模式，導(dǎo)致拖拉機(jī)失控，引發(fā)安全問(wèn)題.

本文分別在泥沙地、草地和水泥路面進(jìn)行拖拉機(jī)轉(zhuǎn)向控制實(shí)驗(yàn)，獲取方向盤轉(zhuǎn)動(dòng)角度和轉(zhuǎn)向電機(jī)電樞電流之間的關(guān)系如圖5所示，間接地得到了不同路面轉(zhuǎn)向時(shí)，方向盤扭矩的變化情況.因?yàn)橥侠瓩C(jī)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)存在液壓助力，通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)由路面阻力狀況變化導(dǎo)致的電機(jī)電流變化幅度比人工介入控制導(dǎo)致的電流變化幅度低.故本系統(tǒng)人機(jī)協(xié)作模式設(shè)定了電流變化閾值，閾值比拖拉機(jī)實(shí)際經(jīng)由各路面轉(zhuǎn)換的電流變化峰值略大，這樣當(dāng)人工介入控制時(shí)，電流變化值大于該閾值，系統(tǒng)進(jìn)入人機(jī)協(xié)作模式，駕駛機(jī)器人協(xié)助駕駛?cè)藛T完成對(duì)拖拉機(jī)的操控.因路面狀況發(fā)生改變所引發(fā)的電機(jī)電流變化并不會(huì)超過(guò)設(shè)定的閾值，因而駕駛機(jī)器人將繼續(xù)保持自主駕駛模式.

3 實(shí)驗(yàn)研究

本文設(shè)計(jì)的拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人（圖6）實(shí)驗(yàn)平臺(tái)選擇常發(fā)CFD504A型拖拉機(jī)，該型號(hào)拖拉機(jī)的轉(zhuǎn)向、踏板和檔位控制和市面上大部分中小型拖拉機(jī)控制模式與結(jié)構(gòu)基本保持一致，且本文設(shè)計(jì)之初考慮到機(jī)器人的兼容性，其轉(zhuǎn)向機(jī)械手固定裝置小巧，踏板機(jī)械腿可調(diào)節(jié)安裝間距和驅(qū)動(dòng)繩的長(zhǎng)度，擋位機(jī)械手能夠調(diào)節(jié)手臂長(zhǎng)度，這樣的設(shè)計(jì)目的可以使得本文的拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人在不同型號(hào)的拖拉機(jī)上進(jìn)行升級(jí).

3.1 轉(zhuǎn)向機(jī)械手PID控制試驗(yàn)

本拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人轉(zhuǎn)向系統(tǒng)采用傳統(tǒng)PID參數(shù)控制，使用試湊法確定PID參數(shù)，在MATLAB中搭建轉(zhuǎn)向機(jī)械手系統(tǒng)PID控制模型Simulink框圖，如圖7所示.

在Simulink仿真中，為了使參數(shù)更為合適，通過(guò)適當(dāng)降低比例系數(shù)P以減小控制曲線振蕩幅度，適當(dāng)減小積分系數(shù)I以縮小系統(tǒng)超調(diào)量，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定系數(shù)，適度增大微分系數(shù)來(lái)加快系統(tǒng)的調(diào)節(jié)速度，抑制超調(diào)、增強(qiáng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性，如圖8所示.

最終得到PID參數(shù)為KP=40，KI=130，KD=0.08.整定后的系統(tǒng)PID控制超調(diào)量為0.68%，上升時(shí)間為0.115 s，調(diào)節(jié)時(shí)間為0.12 s，信號(hào)跟蹤性能好.實(shí)際操作換向控制機(jī)械手時(shí)，轉(zhuǎn)向控制機(jī)械手可以控制拖拉機(jī)方向盤在-540°～540°的范圍內(nèi)進(jìn)行任意換向，當(dāng)方向盤換向角速度保持在30（°）/s時(shí)，PID控制曲線最優(yōu)，超調(diào)量7.5%左右，調(diào)節(jié)時(shí)間為0.014 s，保持著良好的穩(wěn)定性和跟蹤性，可保證拖拉機(jī)在轉(zhuǎn)向時(shí)盡量保持預(yù)設(shè)航向.

3.2 換擋機(jī)械手PID控制試驗(yàn)

對(duì)換擋機(jī)械手采用PID控制方法可以使穩(wěn)態(tài)誤差降低40%，穩(wěn)定在6%在內(nèi)，超調(diào)量低于10%，該控制方法可以對(duì)換擋操作進(jìn)行精準(zhǔn)、誤差小的控制.PID控制方法還能與換擋機(jī)械手前端安裝的力矩傳感器進(jìn)行參數(shù)的實(shí)時(shí)整定，由采集到的力矩傳感器數(shù)值判斷當(dāng)前位置的換擋阻力值，進(jìn)而調(diào)節(jié)電動(dòng)推桿的輸出電流大小，即換擋阻力越大，推桿輸出電流越大，這樣可以保證整個(gè)換擋過(guò)程近似勻速.換擋機(jī)械手在接收到換擋指令后，大約在2.4 s內(nèi)（圖9）完成換擋動(dòng)作，此時(shí)，力矩傳感器數(shù)值為0，機(jī)械手電流為0，換擋機(jī)械手停止運(yùn)轉(zhuǎn).

3.3 人機(jī)協(xié)作控制模式切換試驗(yàn)

試驗(yàn)系統(tǒng)由PC、電源、空心杯電機(jī)、電機(jī)驅(qū)動(dòng)器、扭矩傳感器、STM32單片機(jī)等組成，實(shí)驗(yàn)時(shí)通過(guò)改變電機(jī)電樞電流大小來(lái)測(cè)量電機(jī)輸出扭矩大小，判斷電機(jī)電樞電流與輸出扭矩之間的關(guān)系.本系統(tǒng)采用的扭矩傳感器輸出信號(hào)是電流信號(hào)，輸出范圍為4～20 mA，通過(guò)120 Ω取樣電阻將電流轉(zhuǎn)換為電壓信號(hào)傳給數(shù)據(jù)采集卡.具體試驗(yàn)過(guò)程是：1）保持電機(jī)轉(zhuǎn)速恒定，通過(guò)上位機(jī)控制電機(jī)驅(qū)動(dòng)器改變電機(jī)輸入電流大小;2）采集并記錄不同電流值下的輸出扭矩;3）改變電機(jī)轉(zhuǎn)速，重復(fù)上述試驗(yàn)過(guò)程.

實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表3、圖10所示，表3中所測(cè)的扭矩為減速器輸出軸上的扭矩，減速比為39〖DK〗∶1.由圖10可見，在相同轉(zhuǎn)速下，電機(jī)的輸出扭矩和電流值之間存在較強(qiáng)的線性關(guān)系，即在實(shí)際工作中可以通過(guò)對(duì)電機(jī)電流的檢測(cè)間接測(cè)量電機(jī)的輸出扭矩.

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本測(cè)控系統(tǒng)設(shè)定人機(jī)協(xié)作駕駛員介入控制切換模式的檢測(cè)電流閾值大于因路面變化而導(dǎo)致電樞電流變化的峰值，因此取電樞電流值1.2 A為界定來(lái)判斷控制模式的切換.試驗(yàn)中，當(dāng)拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人工作時(shí)，默認(rèn)為拖拉機(jī)自主駕駛模式，當(dāng)拖拉機(jī)遇到突發(fā)狀況，駕駛?cè)藛T通過(guò)旋轉(zhuǎn)方向盤介入控制拖拉機(jī)使轉(zhuǎn)向電機(jī)電樞電流值改變并大于設(shè)定閾值時(shí)，拖拉機(jī)切換為人為操控駕駛模式;當(dāng)旋轉(zhuǎn)電機(jī)電流30 s內(nèi)持續(xù)低于0.1 A時(shí)，機(jī)器人則自動(dòng)切換為自主駕駛模式.拖拉機(jī)處于自主駕駛模式下，因各種路面阻力矩變化而導(dǎo)致的電樞電流變化值不會(huì)超過(guò)所設(shè)閾值，駕駛機(jī)器人不會(huì)發(fā)生因誤操作導(dǎo)致拖拉機(jī)出現(xiàn)失控的狀況.

4 結(jié)論

針對(duì)農(nóng)用拖拉機(jī)智能化程度低，以及現(xiàn)有的人工智能水平尚無(wú)法實(shí)現(xiàn)完全自主控制的拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人的現(xiàn)狀，本文提出人機(jī)協(xié)作型拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人設(shè)計(jì)三原則，并設(shè)計(jì)了一種基于人機(jī)協(xié)作的拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人，提出基于轉(zhuǎn)向電機(jī)的電流偵測(cè)進(jìn)行拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人自主駕駛模式和駕駛員介入控制模式的切換，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)的拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人、自主控制和人員介入控制切換方法的有效性.本研究為現(xiàn)有傳統(tǒng)拖拉機(jī)的低成本、快速、無(wú)損、智能化升級(jí)和智能拖拉機(jī)的實(shí)際可靠應(yīng)用提供了新方法，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和良好的應(yīng)用前景.

參考文獻(xiàn)

References

[1] 孫潔.《“十三五”國(guó)家科技創(chuàng)新規(guī)劃》 優(yōu)化農(nóng)業(yè)農(nóng)村創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)生態(tài)[J].中國(guó)農(nóng)村科技，2017（12）：10

SUN Jie.“13th Five-Year” National Science and Technology Innovation Plan：optimize the innovation of agricultural and rural areas[J].Chinese Rural Technology，2017（12）：10

[2] Wu X，Zhang Y，Zou T，et al.Coordinated path tracking of two vision-guided tractors for heavy-duty robotic vehicles[J].Robotics and Computer-Integrated Manufacturing，2018，53：93-107

[3] 伍廣強(qiáng).推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，培育農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展新動(dòng)能：解讀2017年中央一號(hào)文件[J].廣東教育，2017（4）：46-49

WU Guangqiang.Promote the structural reform of the supply side of agriculture，and cultivate new kinetic energy for the development of agriculture and rural areas：interpretation of the 2017 Central Document No.1[J].Guangdong Education，2017（4）：46-49

[4] 董勝，袁朝輝，谷超，等.基于多學(xué)科技術(shù)融合的智能農(nóng)機(jī)控制平臺(tái)研究綜述[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2017，33（8）：1-11

DONG Sheng，YUAN Chaohui，GU Chao，et al.A survey of research on intelligent agricultural machinery control platform based on multidisciplinary technology fusion[J].Journal of Agricultural Engineering，2017，33（8）：1-11

[5] Zhang W，Wang Y G，Liu Y R，et al.Multivariable disturbance observer-based H2 analytical decoupling control design for multivariable systems[J].International Journal of Systems Science，2016，47（1）：179-193

[6] 韓科立，朱忠祥，毛恩榮，等.基于最優(yōu)控制的導(dǎo)航拖拉機(jī)速度與航向聯(lián)合控制方法[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2013，44（2）：165-170

HAN Keli，ZHU Zhongxiang，MAO Enrong，et al.Joint control method for speed and heading of navigation tractor based on optimal control[J].Journal of Agricultural Machinery，2013，44（2）：165-170

[7] Phuc D H，Rasincharoensak P，Masao N G.Study on driver model for hybrid truck based on driving simulator experimental results[J].IATSS Research，2018，42（1）：18-23

[8] Zhang X Y，Gao H B，Guo M，et al.A study on key technologies of unmanned driving[J].CAAI Transactions on Intelligence Technology，2016，1（1）：4-13

[9] 汪俊，陳剛，王紀(jì)偉.汽車駕駛機(jī)器人換擋機(jī)械手驅(qū)動(dòng)力仿真優(yōu)化[J].計(jì)算機(jī)仿真，2017，34（5）：347-352

WANG Jun，CHEN Gang，WANG Jiwei.Simulation and optimization of driving force of vehicle-driven robot shifting manipulator[J].Computer Simulation，2017，34（5）：347-352

[10] Butzke J，Daniilidis K，Kushleyev A，et al.The University of Pennsylvania MAGIC 2010 multi-robot unmanned vehicle system[J].Journal of Field Robotics，2012，29（5）：745-761

[11] 席志強(qiáng)，周志立，張明柱，等.拖拉機(jī)動(dòng)力換擋變速器換擋特性與控制策略研究[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2016，47（11）：350-357

XI Zhiqiang，ZHOU Zhili，ZHANG Mingzhu，et al.Research on shifting characteristics and control strategy of tractor power shift transmission[J].Journal of Agricultural Machinery，2016，47（11）：350-357

[12] 羅錫文，單鵬輝，張智剛，等.基于推桿電動(dòng)機(jī)的拖拉機(jī)液壓懸掛控制系統(tǒng)[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2015，46（10）：1-6

LUO Xiwen，SHAN Penghui，ZHANG Zhigang，et al.Tractor hydraulic suspension control system based on push rod motor[J].Journal of Agricultural Machinery，2015，46（10）：1-6

[13] 高雷，胡靜濤，李逃昌，等.以角速度為轉(zhuǎn)向動(dòng)作反饋的拖拉機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航控制系統(tǒng)[J].農(nóng)機(jī)化研究，2015（3）：25-29

GAO Lei，HU Jingtao，LI Taochang，et al.Tractor automatic navigation control system with angular velocity as steering action feedback[J].Agricultural Mechanization Research，2015（3）：25-29

[14] 梅士坤，魯植雄，徐浩，等.拖拉機(jī)電液轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的變論域兩級(jí)模糊PID控制研究[J].南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2015，38（3）：517-524

MEI Shikun，LU Zhixiong，XU Hao，et al.Research on two-level fuzzy PID control of variable domain in tractor electro-hydraulic steering system[J].Journal of Nanjing Agricultural University，2015，38（3）：517-524

[15] 陳浩，盧偉，趙賢林，等.基于力反饋的拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人換擋機(jī)械手模糊PID自適應(yīng)控制方法研究[J].南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2016，39（1）：166-174

CHEN Hao，LU Wei，ZHAO Xianlin，et al.Research on fuzzy PID adaptive control method for shifting manipulator of tractor driving robot based on force feedback[J].Journal of Nanjing Agricultural University，2016，39（1）：166-174

[16] 盧偉，陳浩，王玲，等.拖拉機(jī)駕駛機(jī)器人換擋機(jī)械手運(yùn)動(dòng)分析[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2016，47（1）：37-44

LU Wei，CHEN Hao，WANG Ling，et al.Analysis of the movement of the tractor driving robot shifting manipulator[J].Journal of Agricultural Machinery，2016，47（1）：37-44

[17] 陳剛，張為公，龔宗洋，等.汽車試驗(yàn)用駕駛機(jī)器人系統(tǒng)的研究[J].測(cè)控技術(shù)，2009，28（7）：38-40

CHEN Gang，ZHANG Weigong，GONG Zongyang，et al.Research on driving robot system for automobile test[J].Measurement and Control Technology，2009，28（7）：38-40

[18] 陳剛，張為公，龔宗洋，等.用于駕駛機(jī)器人的車速跟蹤多機(jī)械手協(xié)調(diào)控制方法[J].中國(guó)機(jī)械工程，2010，21（6）：651-655

CHEN Gang，ZHANG Weigong，GONG Zongyang，et al.Vehicle speed tracking multi-manipulator coordinated control method for driving robot[J].China Mechanical Engineering，2010，21（6）：651-655

[19] 陳剛，張為公，常思勤.汽車駕駛機(jī)器人模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)換擋控制方法[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2011，42（6）：6-11

CHEN Gang，ZHANG Weigong，CHANG Siqin.Fuzzy neural network shift control method for automobile driving robot[J].Journal of Agricultural Machinery，2011，42（6）：6-11

[20] 梁海莎.基于人機(jī)工程學(xué)的拖拉機(jī)駕駛室設(shè)計(jì)研究[D].南京：南京農(nóng)業(yè)大學(xué)，2012

LIANG Haisha.Study tractor cab design based on ergonomics[D].Nanjing：Nanjing Agricultural University，2012

[21] 周浩，胡煉，羅錫文，等.旋耕機(jī)自動(dòng)調(diào)平系統(tǒng)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2016，47（增刊1）：117-123

ZHOU Hao，HU Lian，LUO Xiwen，et al.Design and test of automatic leveling system for rotary tiller[J].Journal of Agricultural Machinery，2016，47（sup1）：117-123

[22] 陳冠升，胥布工.目標(biāo)跟蹤LabVIEW監(jiān)控軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].控制工程，2011，18（3）：466-469

CHEN Guansheng，XU Bugong.Design and implementation of target tracking LabVIEW monitoring software[J].Control engineering，2011，18（3）：466-469

[23] Cao Y，Xu Z，Glenn T，et al.Ani-Bot：a mixed-reality modular robotics system[C]∥Adjunct Publication of the，ACM Symposium on User Interface Software and Technology.ACM，2017：119-121

[24] Almali M N，Güram K，Bayram A.Wireless remote control of a mobile robot[J].International Journal of Scientific Research in Information Systems & Engineering，2017，1

Research on human-computer cooperation method

based on tractor driving robot

LU Wei1 CHEN Hao1 WANG Jiapeng1 WANG Ling1 QIU Wei1 Yiming Deng2

1 College of Engineering，Nanjing Agricultural University/Key Laboratory of

Intelligent Agricultural Equipment in Jiangsu Province，Nanjing 210031

2 Michigan State University School of Engineering，East Lansing 48824，America

AbstractAccording to the low intelligence level of agricultural tractors used nowadays，and the existing artificial intelligent technology cant satisfy the need of fully autonomous driving in the complicated field environment.Thisstudy designed a tractor-driving robot based on human-machine cooperation，which can upgrade a traditional tractor into an intelligent tractor nondestructively and rapidly.The driving robot structure consists of four parts：a steering control manipulator，shifting manipulator，rotary tiller lifting control manipulator，and pedal control mechanical leg.By studying the control method of human-machine cooperation，a human-machine cooperation intervention criterion is proposed，and a human-machine cooperation mode switching method is designed based on torque detection by steering motor current feedback.A human-machine cooperative control system and strategy was developed and evaluated in experiments.The performance of the tractor-driving robot and the effectiveness of human-machine cooperative control strategy have important practical significance for promoting precision agriculture and improving the intelligence level of modern agricultural equipment.

Key wordsdriving robot;non-destructive upgrades;tractor;autonomous driving;human-machine collaboration