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题名基于拟人驾驶模型的联合收获机导航控制器设计与试验
被引量：6
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作者
胡子谦
王登辉
胡瑞
董万静
丁幼春
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机构
华中农业大学工学院/农业农村部长江中下游农业装备重点实验室
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出处
《华中农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期248-258,共11页
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基金
国家重点研发计划项目(2021YFD2000402
2021YFD2000402-3)
湖北省重点研发计划项目(2021BBA080)。
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文摘
为了解决轮式联合收获机在水稻收获作业中操作繁琐及作业质量和效率低的问题,通过采集熟练驾驶员驾驶时收获机位姿信息和驾驶员操作信息,运用神经网络构建了拟人驾驶模型并设计了一种基于拟人驾驶模型的联合收获机导航控制器。根据收获作业需求设计了一种田间套行作业路径规划方法,在保证转弯精度的同时,较好的完成收获作业;与传统PID和常规纯追踪模型相比,拟人驾驶模型控制收敛速度快0.42 s、超调减小4.0 cm,具有收敛速度快、超调小等特点。路面直角路线转向试验结果表明,当联合收获机行驶速度分别为0.62、0.82、1.02 m/s时,转弯后超调量不大于3.93 cm,在不同行驶速度下仍具有较高的鲁棒性。田间试验结果表明,联合收获机在水稻田中以0.6、0.8、1.0 m/s的速度前进时,直角转向导航跟踪转向后超调量分别不大于8.1、8.9、9.6 cm,直线跟踪部分平均绝对偏差分别不大于3.1、3.0、3.3 cm。试验结果表明,所设计的拟人驾驶模型导航控制器能较好地完成水稻收获作业自动导航。
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关键词
联合收获机
北斗
全自动导航作业
神经网络
拟人驾驶模型
导航控制器
纯追踪
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Keywords
combine harvester
Beidou
fully automatic navigation operation
neural network
humanoid driving model
navigation controller
pure pursuit
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名智能汽车拟人驾驶风险量化方法研究
被引量：2
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作者
李海青
李永福
郑太雄
李洪丞
蔡小雨
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机构
重庆邮电大学先进制造工程学院
重庆邮电大学智能空地协同控制重庆市高校重点实验室
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2023年第8期120-127,共8页
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基金
国家自然科学基金(62273067)
重庆市创新发展联合基金(CSTB2022NSCQ-LZX0025)
+1 种基金
重庆市教委青年项目(KJQN202100644)
重庆市自然科学基金面上项目(cstc2020jcyj-msxmX0915)资助。
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文摘
驾驶风险量化评估对智能汽车拟人驾驶决策至关重要,针对复杂多任务场景下的驾驶风险量化问题,提出了一种基于人类风险感知机理的智能汽车驾驶风险量化方法。首先,利用传感器获取驾驶场景周围环境信息与行驶状态信息,并根据人类驾驶经验对潜在冲突因素赋值代价,生成驾驶场景代价地图;其次,根据车辆运动状态与拟人驾驶的基本原则,利用高斯函数建立动态风险模型;最后,结合驾驶场景代价图与动态风险模型实时计算拟人驾驶风险量化值。仿真结果表明,提出的方法能够基于人类驾驶经验,计算出动态变化的驾驶风险量化值,应用于智能汽车自动驾驶决策,可产生拟人驾驶行为。
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关键词
拟人驾驶
动态风险场
量化方法
智能汽车
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Keywords
human-like driving
dynamic risk field
quantification method
intelligent vehicles
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分类号
U491.2
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
U471.1
[机械工程—车辆工程]
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