柴善鹏，姚立健，徐丽君，陈钦汉，徐涛涛，杨岩坤

(1.浙江农林大学光机电工程学院，杭州市，311300；2.浙江农林大学集贤学院，杭州市，311300)

0 引言

自动导航能显著提升农机作业效率和质量，是精准农业体系中的重要组成部分[1-2]。纯追踪模型是一种模拟人驾驶行为的几何方法，具有控制参数少，预见性强等优点，在农机导航控制中得到广泛应用[3-5]。

设施农业环境道路狭窄，需要农机有精准的路径跟踪能力[6-8]。作为纯追踪模型唯一可调参数，前视距离的选取会影响路径跟踪的效果。

Petrinec等[9]通过试验证明，前视距离取轮距大小时能得到较好的跟踪效果，但得到的精度有限。黄沛琛等[10]通过BP神经网络动态调整前视距离，但此方法需要大量的优质样本，并且容易陷入局部最优。汪小旵等[11]利用模糊控制来自适应调整前视距离，但把农机做恒速处理，仅以农机位姿偏差作为模糊控制器的输入，缺乏对速度变化的适应性。张闻宇等[12]在调整前视距离视虽然考虑了速度的影响，但是提出的经验公式并不适合其他农机，需要通过大量试验才能确定公式参数。

上述方法调整前视距离需要调整的参数较多，并且控制算法的实时性有待提高。PSO算法是一种智能仿生算法，具有调整参数少，收敛速度快等优点[13-15]，被广泛应用在函数优化以及系统控制等领域。王尔申等[16]将PSO算法引入到多星座的组合导航选星过程中，试验表明该方法能减少选星时间并提高搜索结果的准确性。唐传茵等[17]利用PSO算法对模型预测控制器进行优化，并在不同速度区间和工况下进行了试验，试验验证该方法提升了路径跟踪效果。……