武 涛 李彦明 林洪振,2 贡 亮 刘成良,2

(1.上海交通大学机械与动力工程学院， 上海 200240； 2.机械系统与振动国家重点实验室， 上海 200240)

0 引言

在土壤特性复杂多变，高度非结构化的水田环境下，农业机械(农机)本身会受到许多不确定性因素干扰，这给智能农机精确地按照既定轨迹自动驾驶带来了极大困难。要求使用的控制算法具备一定抗干扰和自适应能力，才能保证农机自动驾驶具有较高的精度和稳定性。

国内外学者在农机自动驾驶路径跟踪控制算法上已进行了广泛研究[1-2]。主要集中在建立农机的运动学[3-9]、动力学[10-14]或纯追踪模型[15-18]，以及常用的模糊控制[19-22]、PID控制[23-25]、最优控制[26]和滑模控制[27-30]等控制方法上。由于运动学模型简单高效，对参数精确度要求较低，因此将农机简化为二轮车，用一些状态变量描述农机位置和姿态能建立较为准确的农机运动学模型。文献[3，5]较早建立了拖拉机的二轮车运动学模型，并将航向角偏差、横向偏差和车轮转角误差作为参量设计自动驾驶控制算法。建立的二轮车运动学模型适用于任何前轮转向的车辆，控制算法可以对自动耕作系统所需的各种轨迹进行较为精确的跟踪。由于农田中地况复杂，农机负载多变，因此农机的运动学模型与实际系统会有一定偏差。

为保证控制的鲁棒性，需要更高阶的动力学模型来保证精确的横向控制。文献[10]基于大量实验提出一种农机偏航动力学模型系统，在速度8 m/s的情况下也能保证拖拉机的横向位置精度。……