玉米收獲機自動對行系統(tǒng)設計與試驗

張凱良 胡 勇 楊 麗 張東興 崔 濤 范亮亮

(中國農業(yè)大學工學院， 北京 100083)

0 引言

玉米是我國三大糧食作物之一，玉米收獲機械的發(fā)展對促進玉米產業(yè)全程機械化具有重要意義。目前國內的玉米收獲機多數(shù)為人工操作轉向并實現(xiàn)對行，不僅勞動強度大，而且限制了收獲機的作業(yè)速度和效率，因此，研發(fā)玉米收獲機的自動對行系統(tǒng)很有必要。

環(huán)境感知和路徑跟蹤控制作為農業(yè)機械導導航的兩大核心問題，是實現(xiàn)農業(yè)機械自動導航的關鍵[1-2]。環(huán)境感知的主要作用是感知農機與待作業(yè)對象之間的相對位置關系，近些年的研究主要集中在全球定位系統(tǒng)(Global positioning system,GPS)技術和圖像視覺技術方面，包括基于實時動態(tài)GPS定位技術(Real time kinematic,RTK-GPS)[3-4]、GPS與多種傳感器融合[5-8]進行的相關農業(yè)機械自動導航的研究，以及基于圖像視覺進行的關于花椰菜[9]、柑橘[10]、甜菜[11]、聯(lián)合收獲機械[12-13]等導航研究。但是，GPS導航技術需要在開始作業(yè)前預定義導航目標路徑，同時高精度GPS設備的成本較高，且要求能夠實時接收GPS衛(wèi)星信號；而視覺圖像技術對工作環(huán)境要求較為嚴格，對農田作業(yè)時的光照條件、灰塵、振動等適應性較差。因此，為了適應農田作業(yè)時的惡劣環(huán)境，提高系統(tǒng)的適用性，降低生產成本，本文擬選用激光雷達和自主設計的機械式對行傳感器作為主要的環(huán)境感知傳感器，檢測玉米收獲機的橫向偏差，并以陀螺轉角儀檢測玉米收獲機的航向偏角。

在路徑跟蹤控制方法方面，國內外學者進行了大量的研究，主要包括：PID控制[14-15]、最優(yōu)控制[16-17]、神經網(wǎng)絡控制[18]等，然而這些方法在農機導航上的應用均存在一定的局限性，如PID控制的參數(shù)難以確定，最優(yōu)控制對非線性的農機模型適應性較差，神經網(wǎng)絡算法復雜等。而模糊控制作為一種模仿人類控制思想的方法，不需要精確的數(shù)學模型，僅需根據(jù)一定的專家經驗進行模糊控制規(guī)則的制定，近些年在農機導航上也取得了較好的應用效果[19]。

本文建立基于收獲機二輪車模型的純追蹤模型，并利用模糊控制動態(tài)調整純追蹤模型的前視距離，計算出轉向輪應調整的轉向角，并通過電液比例轉向閥、液壓缸、角度傳感器等機構實現(xiàn)對收獲機轉向的閉環(huán)控制。

1 自動對行感知系統(tǒng)

1.1 系統(tǒng)組成

玉米收獲機自動對行感知系統(tǒng)的主要作用是檢測收獲機與玉米作物行之間的相對橫向偏差和航向偏角，其主要由檢測傳感器和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)兩部分組成，檢測傳感器包括激光雷達、陀螺轉角儀和機械式對行傳感器，數(shù)據(jù)處理由工控機完成。其中收獲機從地頭到開始收獲前，由激光雷達檢測收獲機邊界割道與玉米邊界行的橫向偏差，陀螺轉角儀檢測收獲機的航向偏角；當收獲機進入玉米地開始收獲作業(yè)時，由機械式對行傳感器檢測玉米莖稈與割臺割道的橫向偏差，同樣由陀螺轉角儀檢測航向偏角。系統(tǒng)框圖如圖1所示。

圖1 自動對行感知系統(tǒng)框圖

1.2 基于激光雷達的橫向偏差檢測

激光雷達作為一種非接觸式的測距儀器，相比較于傳統(tǒng)的測距方法，具有掃描速度快、測量距離遠、精度高、受光照等環(huán)境因素的影響小等特點。其結構原理如圖2所示：激光發(fā)生器發(fā)出激光，經由固定反光鏡和旋轉反光鏡射出，當遇到激光無法透過的障礙物時返回激光發(fā)生器，根據(jù)飛行時間測量原理，計算出障礙物與激光雷達之間的距離為

(1)

式中S——障礙物到激光雷達的距離，m

v1——激光在空氣中的飛行速度，m/s

T——激光從射出到接收所經歷的時間，s

圖2 激光雷達結構原理圖

激光雷達根據(jù)掃描范圍的不同可分為二維激光雷達和三維激光雷達，在利用激光雷達進行橫向偏差檢測時，只需要采集激光雷達與玉米植株之間的相對位置信息而不需要三維信息，同時考慮到性價比和試驗環(huán)境等因素，選用德國SICK公司生產的LMS511-10100型激光雷達，其測量角度為-5°～185°，測量距離為0～80 m，工作時掃描頻率范圍為25～100 Hz，角度分辨率為0.166 7°、0.25°、0.5°等，并提供USB、Ethernet等接口。

工作時，激光雷達發(fā)射出的激光束在雷達前方形成一個激光測量平面，如圖3所示，以激光雷達安裝位置為坐標原點，平行于地面方向為X軸，激光雷達正對方向為Y軸，垂直于XOY平面為Z軸，建立三維坐標系OXYZ，其中h為激光雷達離地高度，α為激光雷達的安裝傾角，h′為植株莖稈的高度，ρj表示第j點激光束的掃描距離，θj表示第j點激光束與X軸正方向的夾角。激光雷達掃描一周的測量數(shù)據(jù)稱為一幀數(shù)據(jù)，其集合Q表示為

Q=(ρj,θj) (j=1,2,…,θs/θr+1)

(2)

式中θs——激光雷達的掃描角度，(°)

θr——激光雷達的角度分辨率，(°)

圖3 激光雷達檢測邊界原理圖

將激光雷達采集到的極坐標數(shù)據(jù)轉換為直角坐標

(3)

通過遍歷的方法去除數(shù)據(jù)中的零點，然后利用改進的基于密度的聚類濾波算法(Density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)濾除噪聲點。由圖3可知，激光掃描至已收獲區(qū)A點時，由于地面或殘茬的遮擋而反射回激光雷達，A點的縱坐標為yA；而當激光掃描至未收獲區(qū)B點時，由于植株的遮擋，B點的縱坐標yB將會小于yA。此時，若未收獲區(qū)的種植作物行距較小時，激光束幾乎全部由植株表面反射回激光雷達，而已收獲區(qū)域的激光束由地面或地面殘茬反射回激光雷達，在邊界處存在較為顯著的Y方向上的梯度差，如圖4所示，因此可以通過比較相鄰兩點縱坐標的差值來尋找邊界點的位置，適用于水稻、小麥等種植密集的作物；而當未收獲區(qū)為玉米等種植行距較大的作物時，會有部分激光束從植株間隙中穿過，如圖5所示，此時未收獲區(qū)同樣存在較為顯著的Y方向上的梯度差，因此無法通過比較Y方向上的梯度差來準確判斷邊界點的位置。

圖4 激光雷達檢測種植行距較小的作物邊界示意圖

圖5 激光雷達檢測種植行距較大的作物邊界示意圖

因此，需要對所采集的數(shù)據(jù)點進行Y方向上的邊緣輪廓特征提取，根據(jù)玉米的種植行距，找出每一行玉米植株中縱坐標值最小的數(shù)據(jù)點，如圖6所示。由于播種時存在漏播現(xiàn)象以及已收獲區(qū)域存在殘茬雜草等因素的影響，邊緣輪廓特征提取后的數(shù)據(jù)點在Y方向的梯度差變化仍然不夠顯著，無法準確利用相鄰點縱坐標的差異性變化來判斷圖6中邊界點的位置。

中值濾波是一種非線性平滑技術，其基本原理是將數(shù)據(jù)點集合中的每一點的值都用該點的一個鄰域內的數(shù)據(jù)點的中值替代，能夠有效消除孤立的噪聲點，并保護信號的邊緣不被模糊。因此采用中值濾波的方式對邊緣輪廓特征數(shù)據(jù)點的縱坐標進行處理，以減小數(shù)據(jù)波動并保證邊緣點不模糊。令待處理的m個數(shù)據(jù)集合為Y={y1,y2,…,ym}，令中值濾波的鄰域半徑為N，記處理后的數(shù)據(jù)為y′i，則

y′i=Med(yi-N,yi-N+1,…,yi,…,yi+N-1,yi+N)(i=1,2,…,m)

(4)

其中，Med為取中值運算。

取N=1，處理后的結果如圖7所示。

圖6 Y方向邊緣輪廓特征圖

圖7 中值濾波后Y方向邊緣輪廓特征圖

在經過中值濾波后的邊緣輪廓特征圖中，Y方向的梯度差變化較為顯著，此時可將已收獲區(qū)和未收獲區(qū)分別理解為一幅圖像中的背景區(qū)域和目標區(qū)域，利用圖像處理中常用的Otsu算法分割目標區(qū)域和背景區(qū)域。

編程實現(xiàn)Otsu算法，對圖7的數(shù)據(jù)分割處理結果如圖8所示，其中S為數(shù)據(jù)類間方差和類內方差的比值。由圖8可知，當橫坐標值為-3.585 m時，即對應于中值濾波后的數(shù)據(jù)點(-3.585 m，6.506 m)，S取得最大值15.12，且遠遠大于其他值，同時中值濾波的鄰域半徑N為1，所以玉米邊界點位置的坐標為圖7中所示的(-2.932 m，3.216 m)。由于玉米播種時無法保證完全的直線性，且玉米枝葉和果穗向兩側生長，需要將邊界點所在玉米行的數(shù)據(jù)點的橫坐標進行均值擬合，從而得到玉米邊界行的位置，如圖9所示。

圖8 Otsu算法處理后的S曲線

圖9 均值擬合后的玉米邊界行位置

檢測出玉米邊界行的位置后，即得到激光雷達與邊界行之間的相對位置關系，同時由于激光雷達在收獲機上的安裝位置固定，由激光雷達與割臺最邊緣割道的相對位置關系，即可計算出邊緣割道與邊界行間的橫向偏差。

1.3 基于機械式對行傳感器的橫向偏差檢測

圖10 機械式對行傳感器結構圖

機械式導航具有成本低、實用性強、結構原理簡單、可靠性高、易于維護等特點。但是傳統(tǒng)的機械式對行傳感器多屬于行程開關類傳感器，只能返回開和關兩個信號量，而不能準確檢測出偏移量的大小，因此本文設計了一款機械式對行傳感器，通過角度傳感器輸出數(shù)值的變化準確計算出偏移距離的大小，其結構如圖10所示，主要由安裝座、墊塊、殼體、軸、連接塊、觸桿和角度傳感器等組成，使用時成對安裝于同一割道的兩側分禾器上，如圖11所示。

圖11 機械式對行傳感器安裝示意圖

玉米收獲機收獲作業(yè)時，若玉米莖稈位于兩觸桿的中間位置，則對行成功，角度傳感器的輸出角度無變化；若前進方向相對玉米行發(fā)生偏移，則玉米莖稈與其中一側的觸桿發(fā)生碰撞，帶動連接塊和角度傳感器轉動，如圖12a所示；收獲機繼續(xù)前進，直到玉米莖稈與觸桿即將分離時，如圖12b所示，此時角度傳感器輸出的角度達到最大值，利用圖13所示的原理圖計算出偏移量ΔL為

ΔL=L1(1-cosβ)

(5)

式中L1——觸桿長度，m

β——角度極大值，(°)

圖12 機械式對行傳感器的工作原理圖

圖13 機械式對行傳感器檢測偏移量原理圖

當玉米莖稈與觸桿分離后，觸桿在殼體內扭簧的作用下彈回初始位置，繼續(xù)測量下一莖稈的偏移量。

由上述工作原理可知，角度傳感器是機械式對行傳感器的核心部件，由于需要連續(xù)快速檢測觸桿的偏轉角，因此角度傳感器需要有較高的輸出頻率，同時收獲作業(yè)時玉米莖稈與收獲機的橫向偏差屬于厘米級范圍，因此要求角度傳感器擁有較高的測量精度，同時考慮到結構、安裝、數(shù)據(jù)輸出方式、工作環(huán)境等要求，選用北京東進機電公司的CL40-R系列單圈絕對值角度傳感器，其數(shù)據(jù)刷新速率大于5 kHz，精確度±12′，數(shù)據(jù)輸出接口為RS485，最大轉速為10 000 r/min，滿足使用要求。

1.4 基于陀螺轉角儀的航向偏角檢測

收獲機的航向偏角表示收獲機前進方向與玉米行方向之間的夾角，是體現(xiàn)收獲機當前位姿的一個重要參數(shù)。根據(jù)檢測要求，選用瑞芬科技有限公司生產的TL740D型陀螺轉角儀進行航向偏角的檢測，其通過對陀螺儀的角速率進行動態(tài)姿態(tài)計算，能夠實時輸出被測對象的水平方位角度等信息。作業(yè)過程中，以收獲機前進方向與玉米行平行位置作為陀螺轉角儀的零點，收獲機從零點位置向右偏轉時航向偏角為負值，向左偏轉時航向偏角為正值。

2 自動對行控制系統(tǒng)設計

2.1 二輪車模型和純追蹤模型

圖14 收獲機二輪車模型

在農業(yè)機械導航中，應用較多的為農機二輪車運動學模型，即將農機抽象為一個二輪車，如圖14所示，其中，收獲機后輪轉角為δ，前輪在XOY平面坐標系內的坐標為(xB,yB)，收獲機前后軸軸距及前進速度分別為L、v，由收獲機的運動關系可知

(6)

(7)

式中θ——航向偏角，(°)

R——收獲機前輪轉向半徑，m

純追蹤模型是根據(jù)車輛當前位置和目標位置來確定車輛行駛路徑的跟蹤算法?；谏鲜龆嗆嚹Ｐ徒⒓冏粉櫮Ｐ腿鐖D15所示，地面坐標系為XOY；收獲機坐標系以前輪為原點，以當前前進方向為Y′軸，與Y′軸垂直的方向為X′軸，建立X′O′Y′坐標系；目標路徑與Y軸平行，其中G點為模擬人的駕駛經驗所設定的目標點，坐標為(x′G,y′G)；O′點與G點的連線O′G為收獲機行駛圓弧路徑的弦長，稱為前視距離，長度為Ld；收獲機行駛的圓弧路徑所對應的角度為Φ；前輪轉向半徑為R；規(guī)定目標路徑在當前航向左側時θ為負，右側時為正；收獲機當前位置與目標路徑的垂直距離稱為橫向偏差d，規(guī)定收獲機在目標路徑左側時d為負，右側時為正。

圖15 純追蹤模型幾何示意圖

由圖15的幾何關系得

(8)

由式(8)可計算出收獲機前輪轉向半徑

(9)

結合式(6)、(9)計算可得收獲機轉向輪的調整轉角為

(10)

由于玉米收獲機為后輪轉向，因此規(guī)定收獲機后輪左轉時δ為負，右轉時δ為正。

2.2 前視距離的模糊控制

由式(9)可知，當前視距離Ld較大時，收獲機行駛的圓弧路徑的半徑R較大，此時收獲機前進過程中的位置振蕩較小，但是所需的調整時間較長，追蹤距離較長，類似于二階過阻尼階躍響應系統(tǒng)；反之，當前視距離Ld較小時，收獲機將會以較小半徑的圓弧路徑到達目標點，此時需要的調整時間較短，但是會產生較大的位置振蕩，類似于二階欠阻尼階躍系統(tǒng)。因此，前視距離Ld作為純追蹤算法中的一個重要參數(shù)，對收獲機的路徑跟蹤效果有顯著影響。

由玉米收獲機的駕駛經驗可知：當收獲機與玉米植株間的橫向偏差或航向偏角較大時，駕駛員會減小前視距離，增大轉向輪轉角，使收獲機能快速到達目標路徑上，以減少重割或漏割等現(xiàn)象造成的收獲損失；而當橫向偏差或航向偏角較小時，為了防止轉向輪調整過大造成的系統(tǒng)超調，應適當增大前視距離，使得收獲機以較大半徑的圓弧路徑靠近目標點；同時當收獲機的前進速度較大時，為防止轉彎過急導致的側滑甚至是側翻，需要增加前視距離。

通過以上分析可知，前視距離Ld由收獲機的橫向偏差d、航向偏角θ和前進速度v共同決定，但是Ld與d、θ、v之間的函數(shù)關系難以確定，因此需要根據(jù)駕駛經驗設計一個以d、θ、v為輸入，Ld為輸出的三維模糊控制模型，過程如下：

(1)確定輸入輸出變量的基本論域、量化因子和量化等級等

前進速度v的基本論域為[0,2.5]，量化因子為1，量化等級為{很慢，較慢，適中，快}={Z,S,M,B}；橫向偏差d的基本論域為[-24,24]，量化因子為1，量化等級為{負大，負中，負小，零，正小，正中，正大}={NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}；航向偏角θ的基本論域為[-10,10]，量化因子為1，量化等級為{負大，負中，負小，零，正小，正中，正大}={NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}。

相關研究表明，當前視距離為車輛在2～3 s內行駛過的距離時，與人的駕駛行為非常接近[20]，因此選定前視距離的基本論域為[2,8]，量化因子為1，量化等級為{最近，很近，近，較近，一般，較遠，遠，很遠，最遠}={MN,VN,N,LN,M, LF,F,VF,MF}。

(2)確定隸屬函數(shù)

隸屬函數(shù)根據(jù)基本論域、量化等級等參數(shù)和一定的經驗確定，能夠反映出模糊控制的漸變性、穩(wěn)定性和連續(xù)性[21]。本文選取常見的Z形、S形、三角形作為變量的隸屬函數(shù)，其中橫向偏差d和前視距離Ld的隸屬函數(shù)圖如圖16所示。

圖16 輸入、輸出變量的隸屬函數(shù)

(3)模糊控制規(guī)則

模糊控制的規(guī)則形式為

If (disAi) and (θisBj) and (visCk)，then (LdisDijk)(i=1,2,…,p;j=1,2,…,u;k=1,2,…,w)

其中，Ai、Bj、Ck、Dijk分別對應橫向偏差d、航向偏角θ、前進速度v和前視距離Ld的模糊量化等級，p、u、w分別為相對應的量化等級個數(shù)，此模型中p=u=7,w=4。

基于上述駕駛經驗和控制規(guī)則形式，設計的三維模糊控制器共有196條控制規(guī)則，其中當前進速度v=M時，對應的模糊控制規(guī)則如表1所示，橫向偏差d、航向偏角θ與前視距離Ld的模糊控制三維曲面圖如圖17所示。

圖18 仿真模型

表1 前進速度v=M時對應的模糊控制規(guī)則

圖17 橫向偏差d、航向偏角θ與前視距離Ld的模糊控制三維曲面圖

2.3 Matlab/Simulink仿真

為驗證所設計的自動對行控制系統(tǒng)的可行性，在將系統(tǒng)搭載于實機上進行試驗前，先利用Matlab/Simulink軟件對系統(tǒng)進行仿真分析。仿真模型以自動對行感知系統(tǒng)檢測出的橫向偏差d、航向偏角θ及收獲機前進速度v作為輸入，由模糊控制規(guī)則輸出前視距離，經純追蹤模型計算出收獲機轉向后輪的調整角度，將調整角度輸入收獲機的運動學模型(式(6))獲得航向偏角的變化率；依據(jù)航向偏角的變化率和收獲機動態(tài)微分方程(式(7))計算出實時橫向偏差和航向偏角，然后將結果再輸入模型進行遞推，直至橫向偏差和航向偏角都接近于0。仿真模型如圖18所示，其中theta為航向偏角，單位(°)；Control_Model為前視距離模糊控制的純追蹤模型；Kinematics_Model為收獲機運動學模型；Subsystem為收獲機動態(tài)微分方程。

假定收獲機的橫向偏差d、航向偏角θ和前進速度v分別為0.1 m、-8°和1 m/s，在Matlab/Simulink軟件中對上述模型進行仿真分析，其中仿真時長30 s，求解器選擇ode45，最大步長0.2，其余參數(shù)均采用默認設置，仿真結果如圖19所示。

圖19 Matlab/Simulink仿真結果

3 試驗

3.1 試驗平臺與性能評價方法

為了驗證系統(tǒng)的可行性，以勇猛機械公司生產的4YL-6型玉米收獲機為平臺進行試驗研究，如圖20所示，主要由機械式對行傳感器、激光雷達、陀螺轉角儀、控制器、電液比例轉向閥、液壓油缸、角度傳感器等組成，其中機械式對行傳感器安裝于收獲機前進方向左起第3行割道上，激光雷達安裝于駕駛室前進方向左前方，距離地面1.94 m且安裝傾角可調，陀螺轉角儀和行車控制器安裝于駕駛室內，所有元器件所需電能均由收獲機的蓄電池供給。

圖20 玉米收獲機自動對行控制試驗平臺

玉米收獲機自動對行系統(tǒng)通過保障收獲機運動軌跡與對應玉米植株位置的吻合來實現(xiàn)對行收獲，因此在試驗過程中需要記錄收獲機的運動軌跡，并在試驗結束后與對應的玉米行植株位置相比較，從而判斷對行精度。選用RTK-GPS(Topcon公司生產，HiPer-V系列)進行收獲機運動軌跡與玉米植株坐標位置的記錄，其由基站接收機和流動站接收機組成，接收機安裝于收獲機的糧倉中心線處(如圖21b所示)進行玉米收獲機運動軌跡的記錄，試驗結束后，人工手持流動站接收機進行對應玉米行植株位置坐標的記錄。

圖21 RTK-GPS接收機實物圖及安裝位置

在收獲機進入地塊前,需要檢測收獲機最左側割道與玉米邊界行的橫向偏差，因此在對行過程中需要記錄最左側割道的運動軌跡；而在進行收獲作業(yè)時，需要記錄機械式對行傳感器的運動軌跡。由于只有一個GPS流動站且無法直接安裝到目標位置，因此需要在試驗結束后，將流動站記錄的運動軌跡轉化為目標位置的運動軌跡，根據(jù)玉米收獲機的定位模型(如圖22所示)，得到最左側割道A、機械式對行傳感器的安裝位置B與GPS流動站的安裝位置O′(其在XOY坐標系中坐標值為(x,y))間的坐標轉換公式

(11)

式中Li——點i與點O′的直線距離，m

θi——點i與點O′的連線與Y′軸的夾角，(°)

θ′——收獲機前進方向與Y軸的夾角，(°)

(xi,yi)——點i坐標，m

圖22 玉米收獲機定位模型

在安裝位置確定后，LA、LB、θA、θB均為定值且均可通過測量計算獲得；θ′可結合玉米植株行的方向和陀螺轉角儀的測量角度計算得出。由RTK-GPS記錄收獲機的運動軌跡坐標和玉米莖稈的位置坐標，經過上述轉換后，在同一坐標系下，通過對比目標位置的運動軌跡與對應玉米行的坐標，即可判斷收獲機自動對行的精度。

3.2 激光雷達檢測與對行試驗

為驗證激光雷達橫向偏差檢測系統(tǒng)的可行性與準確性，首先進行靜態(tài)邊界檢測試驗。試驗在天津市寶坻區(qū)的玉米田中進行，將收獲機移動至待收獲玉米田前方，利用前述基于激光雷達的橫向偏差檢測系統(tǒng)檢測收獲機左側邊緣割道與玉米邊界行之間的橫向偏差，同時利用GPS流動站檢測出的邊界行位置坐標與收獲機的位置坐標，通過坐標轉換等處理計算出實際橫向偏差，將檢測值與實際值對比，驗證檢測精度；利用陀螺轉角儀實現(xiàn)對航向偏角的檢測。試驗共進行6組，每組檢測30次，試驗結果如表2所示，其中，橫向偏差-1.325 m、航向偏角0.30°和橫向偏差0.825 m、航向偏角-3.71°的試驗檢測結果如圖23所示。

表2 激光雷達靜態(tài)檢測橫向偏差試驗結果

圖23 激光雷達靜態(tài)檢測橫向偏差試驗結果

在靜態(tài)檢測下，由于收獲機位置與玉米邊界行相對靜止，理想狀態(tài)下，檢測出的橫向偏差應為定值，但是由于玉米枝葉和果穗向兩側生長，同時在試驗過程中受風力的影響，使得玉米莖稈發(fā)生擺動，因此試驗中不存在理想化的直線作物邊界，激光雷達檢測出的橫向偏差在實際值周圍浮動，如圖23所示。

試驗時田間風速較大，導致玉米莖稈向一側偏倒，使得第4組試驗中檢測出的橫向偏差均值與實際值差值較大，結果波動較為顯著；在系統(tǒng)設計過程中，收獲機采用的是左側收割模式，即激光雷達安裝于收獲機左側且以最左側玉米行為收獲邊界，因此在第5組試驗中，由于收獲機停放在玉米邊界行的右側，使得邊界行的部分植株被其他玉米植株遮擋，造成偏差在±15 cm內的比例較低。

綜合表2的結果可知：6組靜態(tài)檢測橫向偏差試驗中，檢測值與實際值的偏差均值為0.077 5 m，標準差均值為0.130 9 m，偏差在±15 cm和±30 cm內的比例均值為80.5%和95%，考慮到試驗地塊玉米行距為0.6 m和風速等因素的影響，激光雷達靜態(tài)檢測的結果能夠滿足后續(xù)激光雷達自動對行試驗的要求。

在完成橫向偏差靜態(tài)檢測后，繼續(xù)進行激光雷達的地頭自動對行試驗，將收獲機移動至待收獲玉米地前方10 m左右位置，運行控制系統(tǒng)，并推動油門推桿使得收獲機向前運動，檢測系統(tǒng)實時檢測收獲機與邊界行的橫向偏差和航向偏角，由控制器控制轉向輪的轉動方向和角度，從而使得收獲機以一定的軌跡向邊界行移動。

同樣利用GPS流動站檢測收獲機的運動軌跡與邊界行的坐標，將收獲機移動至玉米地前方不同位置進行多組試驗，部分運動軌跡和對應的邊界行點坐標如圖24所示，由表3所示試驗結果可知：隨著收獲機初始位置的變化，利用激光雷達進行自動對行試驗所需的調整距離也有所不同，5次試驗的平均調整距離為7.89 m，對行完成后與邊界行的偏差均值為0.146 m，由于試驗玉米地的種植行距為0.6 m左右，因此上述偏差值能夠滿足玉米收獲機進入地塊前對準邊界行的作業(yè)要求。

圖24 邊界行點和收獲機運動軌跡

表3 激光雷達自動對行試驗結果

3.3 機械式對行傳感器對行試驗

當收獲機進入玉米地塊開始收獲作業(yè)時，由安裝于割臺上的機械式對行傳感器檢測玉米植株的位置，并進行自動對行試驗。為保證自動對行系統(tǒng)的可靠性，首先以木桿模擬玉米莖稈進行了預試驗，通過分析試驗結果優(yōu)化了控制模型和執(zhí)行機構，并利用改進后的系統(tǒng)進行田間試驗，試驗地點為天津市寶坻區(qū)，試驗玉米地塊為當?shù)剞r戶所種，存在一定的重播和漏播現(xiàn)象；試驗前將玉米地以20 m距離進行分段并標記，在每段前后各保留5 m距離作為收獲機加減速距離，試驗過程中僅控制收獲機的油門推桿使前進速度達到要求值，由自動對行控制系統(tǒng)進行收獲機前進方向的調整，試驗環(huán)境如圖25所示。

圖25 田間收獲試驗

試驗由安裝于收獲機上的GPS流動站實時檢測收獲機的運動軌跡，收獲完成后手持GPS流動站進行玉米莖稈坐標的測量。試驗在不同前進速度下共進行7組，試驗結果如表4所示，圖26為前進速度為4.83 km/h時的運動軌跡和偏差圖。

由上述試驗結果可知，隨著收獲機前進速度的增加，自動對行軌跡與擬合玉米行的偏差均值和標準差呈增大趨勢，偏差在±15 cm內的比例呈減小趨勢，對行質量逐漸降低，其主要原因是：在檢測和執(zhí)行機構的延遲時間基本保持不變的情況下，前進速度增加會間接造成收獲機在相同前進距離中的調整次數(shù)減少，導致收獲機與玉米行的偏差增大。綜合7組試驗可知，自動對行偏差均值為0.087 6 m，標準差均值為0.097 6 m，偏差在±15 cm和±30 cm內的比例均值為83.1%和100%，且在7組試驗中，玉米植株與擬合邊界行之間均存在0.03～0.06 m的偏差，因此在前進速度為2～5 km/h時，上述結果能夠滿足玉米收獲機的對行作業(yè)要求。

表4 機械式對行傳感器自動對行試驗結果

圖26 前進速度為4.83 km/h時的試驗結果

4 結論

(1)基于現(xiàn)有農業(yè)機械導航環(huán)境感知系統(tǒng)存在的不足，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(huán)境感知系統(tǒng)。

(2)基于模糊控制和純追蹤模型設計了玉米收獲機自動對行控制系統(tǒng)，并對系統(tǒng)進行了Matlab/Simulink仿真。

(3)激光雷達靜態(tài)檢測橫向偏差試驗和地頭自動對行試驗的偏差均值分別為0.077 5、0.146 m，機械式對行傳感器自動對行試驗的偏差均值為0.087 6 m，由于試驗中玉米地的種植行距為0.6 m左右，因此上述結果滿足玉米收獲機的對行作業(yè)要求，對實現(xiàn)玉米收獲機的自動對行和玉米生產過程的自動化具有一定的意義。