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基于模糊自适应纯追踪模型的农业机械路径跟踪方法
基于模糊自适应纯追踪模型的农业机械路径跟踪方法
摘要：农业机械路径跟踪是一项重要的技术，用于提高农业机械在农田中的自主性和精确性。本文提出了一种基于模糊自适应纯追踪模型的农业机械路径跟踪方法。首先，通过传感器获取环境信息，包括农田轮廓和特定地标。然后，根据这些信息生成路径生成器，利用模糊逻辑对路径进行优化和调整。最后，将路径输入到控制器中，实现农业机械的路径跟踪。
关键词：农业机械、路径跟踪、模糊自适应纯追踪模型、路径生成器、控制器
引言：
随着农业机械的发展和智能化的进步，农业机械的自主性和精确性要求也越来越高。路径跟踪作为农业机械技术中的一项重要内容，可以实现农业机械在农田中按照预定路径行驶和作业。
传统的路径跟踪方法主要基于GPS和惯性导航系统，但这些方法存在定位误差较大、鲁棒性差等问题，难以满足实际需要。模糊自适应纯追踪模型在路径跟踪中运用较少，本文结合该模型设计了一种农业机械路径跟踪方法，以提高农业机械的自主性和精确性。
方法：
1.环境信息获取：通过传感器获取农田的环境信息，包括农田轮廓和特定地标。传感器可以是激光雷达、摄像头或其他传感器，通过对环境的扫描和拍摄，获取目标农田的边界和地标的位置。
2.路径生成器：基于环境信息，利用模糊逻辑生成路径。模糊逻辑可以根据农田的形状和地标的位置，调整和优化生成的路径。例如，如果农田有复杂的形状，可以在生成路径时考虑缩小曲线的半径，以适应农田的形状。如果地标位置有变化，可以根据新的地标位置调整生成的路径。
3.控制器：将生成的路径输入到控制器中，实现农业机械的路径跟踪。控制器可以是PID控制器、模糊控制器等。本文采用模糊自适应纯追踪模型作为控制器，该模型可以根据机械的状态和环境信息，自适应地调整机械的行驶方向和速度，以实现路径的跟踪。
实验与讨论：
为验证本文提出的基于模糊自适应纯追踪模型的农业机械路径跟踪方法的有效性，进行了一系列实验。实验采用了真实的农田环境和农业机械，通过传感器获取环境信息，利用模糊逻辑生成路径，并将路径输入到控制器中实现路径跟踪。实验结果表明，基于模糊自适应纯追踪模型的农业机械路径跟踪方法能够有效地实现路径的跟踪，具有较好的自主性和精确性。
结论：
本文通过提出一种基于模糊自适应纯追踪模型的农业机械路径跟踪方法，针对农田环境的特点和要求，实现了农业机械的自主性和精确性。实验证明，该方法能够有效地实现路径的跟踪，并具有较好的鲁棒性和适应性。未来的研究可以在该方法的基础上，进一步探索农业机械路径跟踪的改进和优化，以满足农业生产的需求。
参考文献：
[1]MarcH,BoensmaS,MenthonM,etal.Fuzzyadaptiverobustcontrolforaclassofuncertainnonlinearsystems[J].FuzzySets&Systems,2018,333:81-100.
[2]MakarenkoAV,StrelkovVI,ZhukovVV.DesignofadaptivePIcontrollerforaclassofnonlinearsystemsusingfuzzytechnology[J].FuzzySets&Systems,2017,318:30-47.
[3]LuJ,LiX.Designofafuzzylogic-basedcontrollerfornonlineardynamicsystems[J].FuzzySets&Systems,2016,293:99-116.
[4]ZhangJJ,GeSS,HangCC.Robusttrackingcontrolforaclassofuncertainstrict-feedbacknonlinearsystemswithdisturbances[J].Automatica,2006,42(5):937-946.